А че, так можно было что-ли!?

получают значение весов каждой бумаги в портфеле. После чего считают шарп как функцию ошибки. Т.е. они ничего не предстказывают, а просто находят наилучшее решение для текущих данных

ну эт, а миллиардером то уже стал или триллионером?

«Нихера не понял, но очень интересно».

Эта фраза прям точь в точь описывает все мои чувства. :)

На растущем рынке трудно испортить хороший портфель, даже с помощью нейронной сети ))

Но это ведь всё задним числом.
 А вот я скажем отметил себе 15 акций которые подходят для покупки по окончании коррекции. Из них купил пять. И вот именно эти пять из тех пятнадцати медленнее всего растут. Каждый раз такая картина. 

Зачем здесь нейронка? Для 4 классов активов и перебором долей можно подобрать оптимальный портфель с лучшим Шарпом.

какая чушь…

То есть сеть обучается на значениях доходностей n бумаг? Затем максимизируется коэффициент Шарпа, ну или минимизируется сигма.
В EXCEL есть алгоритмы линейной оптимизации — как понимаю всё то же самое, но в профиль. ИМХО — изобрели велосипед, но модный.

Вся проблемма в том что история на рынке не определяет будущее.
История позволяет увидеть тенденцию, но когда она поменяется определяет не история.

Работает это все только в лонг, и как утверждают авторы лучше чем марковец.

Марковец не даёт лучший портфель, а лишь говорит, если лучший портфель существует то он лежит где-то на соответствующей кривой риск-доходность. Поэтому всё равно остаётся вопрос как выбрать из множества решений лучшее. В статье как я понимаю предлагается это сделать путём оптимизации через нейронку, которая выдаёт «достаточно хороший» локальный оптимум.

Что думаете, имеет право на жизнь?

норм.

А «марковец» вообще не работает, так как для него нужно откуда-то взять значения ожидаемых доходностей и дисперсий для активов в исследуемом портфеле. Они предполагаются известным. Историческими? Скользкий путь. Доходности в прошлом не являются предикторами будущих доходностей. Тогда какие использовать? Теорию Марковица критиковал  еще Талеб. В конце-концов основная ценность теории состоит в следующем нетривиальном выводе: если тангенциальный портфель существует, то это должен быть рыночный портфель, так как все инвесторы купят именно его, т.е. все цены должным образом подстроятся, «учтя» и ожидаемую доходность и все остальное. Иными словами, любому инвестору нужно держать в какой-то пропорции индекс и облигации, в зависимости от его риск предпочтений. И не пытаться обыграть широкий рынок. 

все таки я не понял а где out of sample test? для настройки мета параметров они выделили дату а остальноу подгон?

 Засада всех расчетов в том, что на вход подается «осетрина второй свежести»: будущие доходы, исторические данные, вероятности. В итоге получаем увлекательный результат сложения круглого с соленым, умноженное на коричневое, которое «сбудется» с некой вероятностью…

Выглядит как полная чушь, потому что softmax выберет что-то одно :) впрочем, что ещё от китайцев ожидать) к тому же, из схемы вообще ничего не ясно. Что значит исторические данные и что значит доходность?

«Т.е. они ничего не предстказывают, а просто находят наилучшее решение для текущих данных.» — ну как это не предсказывают, этим и занимаются