Evaluative Assignment: 098 Correlation Matrix

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Evaluative Assignment: 098 Correlation Matrix

For this assignment, you will write the first step toward your final evaluative assignment.     Ultimately, you will write a program that, given a universe of assets, creates the optimal      portfolios by calculating the efficient frontier, as described in your portfolio theory module.

For this part, you will calculate the correlation matrix for a universe (set) of assets, given historical price data. At a high level, your program should:

1.Read historical price data from a file.

2.For each asset, calculate the rate of return for each time step.

3.For each asset, calculate the average return and standard deviation.

4.Calculate the covariance matrix for all the assets.

5.Calculate the correlation matrix for all the assets.

Inputs:

The system will read an input file specified as a command-line argument.

This file is a CSV (comma-separated values) file with a header row.  The first column in the      header row is the label for the “time index” field. The remaining columns are asset names. (A variable number of assets may be present. At least one asset name will be present.)

The remaining rows specify the “time index”, followed by the price of each asset at that time.  You may assume that there are no missing rows. Note in year.csv that some of the prices are   null. Your program should handle null or non-numeric data in some fields by just repeating the previous valid price for that asset. (Of course, if there is no valid data in a column, that is an     error – print a message to stderr and exit with EXIT_FAILURE.)

Time,A,B

0,2193.03,24848.53

1,2291.72,25723.20

2,2349.01,26955.34

3,2373.67,27963.47

4,2297.72,28385.72

Sample Input File: small.csv

Processing:

For each change in the “time index” (i.e., row - it does not matter if the data is daily, monthly,  or something else), you should compute the rate of return.  The rate of return can be calculated

as

Rt  = #not consid1(he)i1record

Rates of returns for A in the sample input file:

0.04500166, 0.02499869, 0.01049804, -0.0319969

Once you have the rates of return, compute the average return and standard deviation for that asset. The standard deviation is calculated as follows:

( N = # of time “clicks”, which is 1 less than the number of data records (excluding first row))

∑1 Rt

R =

 =  1 R)2

For asset A:

R =0.01212538

  = 0.03263941

Next, you’ll need to create the covariance matrix, where each element is the covariance of two assets at that row and column.  So the covariance for assets a and b:

cova,b  =  =(RA,t  − RA,)(RB,t  − RB,)

>             @

Finally, you will need to compute the correlation matrix.

pa,b  = 

 


Output:

Your program should print the result to stdout as follows.

list of assets, separated by newlines

[correlation matrix]

Note: The matrix must be formatted with open and close square brackets and comma-          delimited values, such that each floating-point number has 7 spaces and four digits after the decimal point. See ios_base::width, setprecision, and fixed in the C++ library.

The files small.out and year.out contain sample output.

Implementation Requirements:

1.Create a Makefile that compiles your code to an executable named “correl_matrix” .       2.Your executable takes exactly 1 command-line argument – the name of the file to read.

The specification is described in the input section. Two sample files have been provided: small.csv and year.csv

For full credit, your program must valgrind cleanly. Of course, you should test your program on many more inputs than those provided. You will also be graded on code quality. This means your code should make good use of abstraction, have good variable, function, and class             names, be well commented and formatted, and have at least one class definition.

While you are free to implement this in any way that is reasonable, here are some recommendations:

• Create an Asset class

o State: name, time series rate of return, average return, and standard deviation.

o Behavior: calculate the average return, standard deviation, covariance, correlation

•  A mechanism to represent a matrix.  This can be another class, typedef a vector of vectors of doubles, or just double **matrix.

• Separate your source code into multiple files. One idea is to have files: main.cpp, parse.cpp, asset.hpp, and asset.cpp.


Academic Integrity:

Note: This is an evaluative assignment!  By submitting this assignment, you agree that you have adhered to the following rules:

•    Your work must be your own!

•     You may NOT consult with other students about:

o  high-level approaches,

o  how to implement your algorithm in code, or

o  how to debug your code.

(Basically, you may not discuss anything particular to this assignment).

•     You may NOT look at another student's code, nor show your code to anyone else.

•     You are responsible for keeping your code private.

•     You may not look for solutions to this or similar problems online.

•     You may not use code from any other source.

•     You MAY consult All of Programming.

•     You MAY consult any docable page provided for this class.

•     You MAY consult  cppreference.com.

•     You MAY consult any C++ book on the O'Reilly Learning Platform

•     You MAY consult notes you wrote in your notebook.

•     You MAY consult the man pages.

•    You MAY ask the professor or TAs for clarification on the assignment.

If you use code from one of the approved sources.  You should reference that source in a comment just prior to the function or code section. This includes any prior formulative    assignments.

2022-11-12