解析以下代码的各步作用：library(fPortfolio) rlong<-portfolioSpec( ) #设置20个点 setNFrontierPoints(rlong)<-20 #提取计算结果 longFrontier<-portfolioFrontier(rr,spec=rlong) print(longFrontier) #提取投资组合的权重 pw<-longFrontier@portfolio@portfolio$weights #提取风险 pcov<-longFrontier@portfolio@portfolio$targetRisk #提取期望收益 pret<-longFrontier@portfolio@portfolio$targetReturn。并写出R语言代码实现：写出第10-15个点对应的投资组合、期望收益与标准差

1. 加载 fPortfolio 库
2. 创建一个空的投资组合规格对象 rlong
3. 设置该投资组合规格对象 rlong 有 20 个有效前沿点
4. 使用投资组合规格对象 rlong 计算有效前沿 longFrontier
5. 打印有效前沿 longFrontier
6. 从有效前沿 longFrontier 中提取投资组合的权重 pw
7. 从有效前沿 longFrontier 中提取目标风险 pcov
8. 从有效前沿 longFrontier 中提取目标收益 pret

R 代码实现：

library(fPortfolio)

# 创建一个空的投资组合规格对象 rlong
rlong <- portfolioSpec()

# 设置该投资组合规格对象 rlong 有 20 个有效前沿点
setNFrontierPoints(rlong) <- 20

# 使用投资组合规格对象 rlong 计算有效前沿 longFrontier
longFrontier <- portfolioFrontier(rr, spec = rlong)

# 打印有效前沿 longFrontier
print(longFrontier)

# 从有效前沿 longFrontier 中提取投资组合的权重 pw
pw <- longFrontier@portfolio@portfolio$weights

# 从有效前沿 longFrontier 中提取目标风险 pcov
pcov <- longFrontier@portfolio@portfolio$targetRisk

# 从有效前沿 longFrontier 中提取目标收益 pret
pret <- longFrontier@portfolio@portfolio$targetReturn

# 提取第 10-15 个点对应的投资组合、期望收益与标准差
for (i in 10:15) {
  # 提取投资组合的权重
  pw_i <- pw[i, ]

  # 提取投资组合的标准差
  pcov_i <- pcov[i]

  # 提取投资组合的期望收益
  pret_i <- pret[i]

  # 打印结果
  cat("第", i, "个点对应的投资组合权重为：", pw_i, "\n")
  cat("第", i, "个点对应的期望收益为：", pret_i, "\n")
  cat("第", i, "个点对应的标准差为：", pcov_i, "\n\n")
}