Как четыре метода оценки ковариации занижают риск в кризис

Математика ломается. В кризис мы берем ковариационную матрицу за прошлый год, скармливаем ее алгоритмам и наивно ждем, что этот исторический багаж защитит капитал во время рыночной паники. Проблема в самих данных. Матрица оценена на спокойном отрезке. Применять ее приходится прямо в шторм.

В отчете BlackRidge Research мы прогнали эту логику через отраслевые портфели Кеннета Френча с 1973 года. Выделили 33 самых волатильных месяца. Для них реальный риск оказался примерно в 1,6 раза выше прогноза. У всех четырех методов отношение фактической волатильности к прогнозу составило от 1,63 до 1,68.

Разрыв огромный. В эти периоды классический оптимизатор прогнозировал волатильность около 9,6 процента годовых, хотя по факту рынок показал жесткие колебания на уровне 21,6 процента. Сложность формул не спасает. Классический подход ошибся в каждом из 33 стрессовых периодов. Сжатие оценки Ледуа и Вольфа тоже промахнулось. Иерархический паритет риска Лопеса де Прадо дал схожий результат, и равные веса ошиблись точно так же.

Здесь нужна честная оговорка. Отбор месяцев задним числом механически раздувает промах стратегии. Если пытаться ловить стресс заранее, ошибка ожидаемо падает до диапазона от 1,18 до 1,44. Но модели все равно не справляются. Даже при отборе заранее классический оптимизатор занижал риск в 90,9 процента стрессовых месяцев.

Почитайте наш подробный разбор того, почему ломаются ковариационные прогнозы и как эти модели ведут себя в спокойное время: https://blckridge.com/research/covariance-estimation-error-20260929/

BlackRidge Research.