使用协方差矩阵进行R中的投资组合优化

我对R中的投资组合优化有疑问。我是R的新手，曾尝试研究并寻找答案，但不确定是否正确。我希望有人可以在这里帮助我。

我已经使用计量经济学模型从资产建模中获得了协方差矩阵（在这里，我使用DCC GARCH对资产收益进行建模）。进行预测后，我将获得协方差矩阵。那么，现在，如何使用fPortfolio软件包将此协方差矩阵用于投资组合优化？我发现的大多数示例仅使用资产收益来进行投资组合优化。但是，如果我们使用资产收益率的预测均值和方差-协方差来创建最佳资产分配模型，那又如何呢？

我有以下可复制的代码。

library(zoo)
library(rugarch)
library(rmgarch)
data("EuStockMarkets")
EuStockLevel <- as.zoo(EuStockMarkets)[,c("DAX","CAC","FTSE")]
EuStockRet <- diff(log(EuStockLevel))

## GARCH-DCC
    uspec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)), variance.model = list(garchOrder = c(1,1), model = "sGARCH"), distribution.model = "norm")
    spec1 = dccspec(uspec = multispec( replicate(3, uspec) ),  dccOrder = c(1,1),  distribution = "mvnorm")
    fit1 = dccfit(spec1, data = EuStockRet, fit.control = list(eval.se=T))

#Forecasting 
    dcc.focast=dccforecast(fit1, n.ahead = 1, n.roll = 0)
    print(dcc.focast)


    covmat.focast = rcov(dcc.focast)
    covmat = covmat.focast$`1975-02-03`[,,1]  ##The Covariance matrix

          DAX          CAC         FTSE
DAX  0.0002332114 0.0001624446 0.0001321865
CAC  0.0001624446 0.0001799988 0.0001139339
FTSE 0.0001321865 0.0001139339 0.0001372812

因此，现在我想将我获得的协方差应用于投资组合优化。

##Optimization (Use the forecasted variance covariance matrix!!!)
##You must convert your dataset into "timeSeries" object for R to be able to read it in fportfolio. 

library(fPortfolio)
##To compute efficient portfolio
    All.Data <- as.timeSeries(100* EuStockRet) 

##Equal weight portfolio
    ewPortfolio <- feasiblePortfolio(data = All.Data,spec = ewSpec,constraints = "LongOnly")  
    print(ewPortfolio)

##Minimum risk efficient portfolio
    minriskSpec <- portfolioSpec()
    targetReturn <- getTargetReturn(ewPortfolio@portfolio)["mean"]
    setTargetReturn(minriskSpec) <- targetReturn

#Now, we optimize the portfolio for the specified target return :-
    minriskPortfolio <- efficientPortfolio(data = All.Data,spec = minriskSpec,constraints = "LongOnly")
    print(minriskPortfolio)

那么，实际上我们在哪里输入协方差矩阵？我做的正确吗？感谢任何人都可以在这里为我提供帮助。

谢谢！