优化R（投资组合）中的权重

我在R中尝试了几个软件包，但我真的不知道应该使用哪一个。我只需要在一般的方向上的帮助，我可以找到我自己的方式为确切的代码

我正在尝试R中的投资组合优化。我需要计算权重向量，其中向量中的每个权重表示该股票的百分比

给定权重，我计算总收益、方差和夏普比率（收益和方差的函数）

可能存在一些限制，例如总权重应等于1（100%），也可能是基于具体情况的其他限制

我正在努力使我的代码变得灵活，我可以针对不同的目标进行优化（尽管每次一个）。例如，我可能希望在一个模拟中得到最小方差，或者在另一个模拟中得到最大回报，甚至在另一个模拟中得到最大夏普比率

这在excel和solver软件包中非常简单。一旦我输入了公式，无论我选择哪个单元格作为目标函数，它都将基于该公式计算权重，然后基于这些权重计算其他参数。（例如，如果我基于最小方差进行优化，那么它会计算最小方差的权重，然后根据这些权重计算收益和夏普）

我想知道在R怎么做？我在阅读几个R包或函数（Lpsolve、Optim、ConstructOptim、portfoiloAnalytics等）的文档时迷失了方向，但找不到起点。我的具体问题是

对于这种分析，哪一个是正确的R包

我是否需要为每个可能的目标定义单独的函数，如方差、收益和夏普，并优化这些函数？这有点棘手，因为夏普依赖于方差和收益。因此，如果我想优化sharpe函数，那么我需要将其嵌套在方差和返回函数中吗

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我只是需要一些关于如何开始的想法，我可以尝试一下。如果我至少能得到正确的软件包和正确的示例，那就太好了。我在网上搜索了很多，但我真的迷路了。

我相信这可以通过portfolioanalytics软件包实现。有关最大夏普比率，请参见：财务的任务视图位于。它列出了许多与投资组合选择相关的包。