Two stock portfolio efficient frontier.

ivt_pf_ef(returns_1, risk_1, returns_2, risk_2, correlation)

# S3 method for ivt_pf_ef
plot(x, ...)

Arguments

returns_1

Returns from stock 1.

risk_1

Risk of stock 1.

returns_2

Returns from stock 2.

risk_2

Risk from stock 2.

correlation

Correlation between stock 1 and stock 2.

x

An object of class ivt_pf_ef.

...

Other arguments.

Examples

# risk and return ivt_pf_ef(8, 10, 16, 20, -1)
#> w_1 w_2 pf_er pf_var pf_sd #> 1 1.00 0.00 0.0800 0.010000 0.100 #> 2 0.99 0.01 0.0808 0.009409 0.097 #> 3 0.98 0.02 0.0816 0.008836 0.094 #> 4 0.97 0.03 0.0824 0.008281 0.091 #> 5 0.96 0.04 0.0832 0.007744 0.088 #> 6 0.95 0.05 0.0840 0.007225 0.085 #> 7 0.94 0.06 0.0848 0.006724 0.082 #> 8 0.93 0.07 0.0856 0.006241 0.079 #> 9 0.92 0.08 0.0864 0.005776 0.076 #> 10 0.91 0.09 0.0872 0.005329 0.073 #> 11 0.90 0.10 0.0880 0.004900 0.070 #> 12 0.89 0.11 0.0888 0.004489 0.067 #> 13 0.88 0.12 0.0896 0.004096 0.064 #> 14 0.87 0.13 0.0904 0.003721 0.061 #> 15 0.86 0.14 0.0912 0.003364 0.058 #> 16 0.85 0.15 0.0920 0.003025 0.055 #> 17 0.84 0.16 0.0928 0.002704 0.052 #> 18 0.83 0.17 0.0936 0.002401 0.049 #> 19 0.82 0.18 0.0944 0.002116 0.046 #> 20 0.81 0.19 0.0952 0.001849 0.043 #> 21 0.80 0.20 0.0960 0.001600 0.040 #> 22 0.79 0.21 0.0968 0.001369 0.037 #> 23 0.78 0.22 0.0976 0.001156 0.034 #> 24 0.77 0.23 0.0984 0.000961 0.031 #> 25 0.76 0.24 0.0992 0.000784 0.028 #> 26 0.75 0.25 0.1000 0.000625 0.025 #> 27 0.74 0.26 0.1008 0.000484 0.022 #> 28 0.73 0.27 0.1016 0.000361 0.019 #> 29 0.72 0.28 0.1024 0.000256 0.016 #> 30 0.71 0.29 0.1032 0.000169 0.013 #> 31 0.70 0.30 0.1040 0.000100 0.010 #> 32 0.69 0.31 0.1048 0.000049 0.007 #> 33 0.68 0.32 0.1056 0.000016 0.004 #> 34 0.67 0.33 0.1064 0.000001 0.001 #> 35 0.66 0.34 0.1072 0.000004 0.002 #> 36 0.65 0.35 0.1080 0.000025 0.005 #> 37 0.64 0.36 0.1088 0.000064 0.008 #> 38 0.63 0.37 0.1096 0.000121 0.011 #> 39 0.62 0.38 0.1104 0.000196 0.014 #> 40 0.61 0.39 0.1112 0.000289 0.017 #> 41 0.60 0.40 0.1120 0.000400 0.020 #> 42 0.59 0.41 0.1128 0.000529 0.023 #> 43 0.58 0.42 0.1136 0.000676 0.026 #> 44 0.57 0.43 0.1144 0.000841 0.029 #> 45 0.56 0.44 0.1152 0.001024 0.032 #> 46 0.55 0.45 0.1160 0.001225 0.035 #> 47 0.54 0.46 0.1168 0.001444 0.038 #> 48 0.53 0.47 0.1176 0.001681 0.041 #> 49 0.52 0.48 0.1184 0.001936 0.044 #> 50 0.51 0.49 0.1192 0.002209 0.047 #> 51 0.50 0.50 0.1200 0.002500 0.050 #> 52 0.49 0.51 0.1208 0.002809 0.053 #> 53 0.48 0.52 0.1216 0.003136 0.056 #> 54 0.47 0.53 0.1224 0.003481 0.059 #> 55 0.46 0.54 0.1232 0.003844 0.062 #> 56 0.45 0.55 0.1240 0.004225 0.065 #> 57 0.44 0.56 0.1248 0.004624 0.068 #> 58 0.43 0.57 0.1256 0.005041 0.071 #> 59 0.42 0.58 0.1264 0.005476 0.074 #> 60 0.41 0.59 0.1272 0.005929 0.077 #> 61 0.40 0.60 0.1280 0.006400 0.080 #> 62 0.39 0.61 0.1288 0.006889 0.083 #> 63 0.38 0.62 0.1296 0.007396 0.086 #> 64 0.37 0.63 0.1304 0.007921 0.089 #> 65 0.36 0.64 0.1312 0.008464 0.092 #> 66 0.35 0.65 0.1320 0.009025 0.095 #> 67 0.34 0.66 0.1328 0.009604 0.098 #> 68 0.33 0.67 0.1336 0.010201 0.101 #> 69 0.32 0.68 0.1344 0.010816 0.104 #> 70 0.31 0.69 0.1352 0.011449 0.107 #> 71 0.30 0.70 0.1360 0.012100 0.110 #> 72 0.29 0.71 0.1368 0.012769 0.113 #> 73 0.28 0.72 0.1376 0.013456 0.116 #> 74 0.27 0.73 0.1384 0.014161 0.119 #> 75 0.26 0.74 0.1392 0.014884 0.122 #> 76 0.25 0.75 0.1400 0.015625 0.125 #> 77 0.24 0.76 0.1408 0.016384 0.128 #> 78 0.23 0.77 0.1416 0.017161 0.131 #> 79 0.22 0.78 0.1424 0.017956 0.134 #> 80 0.21 0.79 0.1432 0.018769 0.137 #> 81 0.20 0.80 0.1440 0.019600 0.140 #> 82 0.19 0.81 0.1448 0.020449 0.143 #> 83 0.18 0.82 0.1456 0.021316 0.146 #> 84 0.17 0.83 0.1464 0.022201 0.149 #> 85 0.16 0.84 0.1472 0.023104 0.152 #> 86 0.15 0.85 0.1480 0.024025 0.155 #> 87 0.14 0.86 0.1488 0.024964 0.158 #> 88 0.13 0.87 0.1496 0.025921 0.161 #> 89 0.12 0.88 0.1504 0.026896 0.164 #> 90 0.11 0.89 0.1512 0.027889 0.167 #> 91 0.10 0.90 0.1520 0.028900 0.170 #> 92 0.09 0.91 0.1528 0.029929 0.173 #> 93 0.08 0.92 0.1536 0.030976 0.176 #> 94 0.07 0.93 0.1544 0.032041 0.179 #> 95 0.06 0.94 0.1552 0.033124 0.182 #> 96 0.05 0.95 0.1560 0.034225 0.185 #> 97 0.04 0.96 0.1568 0.035344 0.188 #> 98 0.03 0.97 0.1576 0.036481 0.191 #> 99 0.02 0.98 0.1584 0.037636 0.194 #> 100 0.01 0.99 0.1592 0.038809 0.197 #> 101 0.00 1.00 0.1600 0.040000 0.200
# plot efficient frontier ef <- ivt_pf_ef(8, 10, 16, 20, -1) plot(ef)