Список проголосовавших за комментарий "Владимир, 1. Нет, не учитывал, мне кажется это лишь усложнит интерпретацию результатов. <br/> 2. Тут уже из разных периодов видно, что лидера явного нет, потому как у всех методов есть некоторые ограничения. По правде говоря, мне кажется применять это все к одному типу активов, не совсем честно. Интересно, что автор HRP в своей книге приводил вроде как некоторые доказательства, что вот этот то медот дает более стабильные результаты, и он более близок к наилучшему распределению, в отличии от CLA где результаты довольно не стабильны. <br/> 3. Как раз таки пост про это, все предыдущие распределения работают так себе. В целом, мы же можем запустить бесконечное число рандомных симуляций и найти тот самый наилучший портфель, и он тоже не даст нам лучшего результата в будущем. Тут масса вопросов, когда перебалансировать портфель, может 22 дня это слишком мало, или много… Сколько истории считать достаточной для выводов о будущем… :) <br/> Конечно всегда можно сказать, что мы как обычно ничего не знаем и весь этот портфельный менеджмент сводится к угадайке.<br/> <br/> Цель эксперемента, на показать, что смотрите какой я молодец, вот это грааль. Эксперемент всегда ставится, что бы получить какие-то результаты, и сделать выводы. Правильные или не правильные, в нашем мире покажет только будущее.<br/> <br/> Что же касается модели которая предсказывает распределение, если вы гляните код, то там используется только цена закрытия, а уже миллион раз говорилось, что только на этом будущего не узнать. С моделью на самом деле масса проблем, скажем перестановка местами активов для нее является совершенно новыми данными, которые она никак не в состоянии переварить и результат получается так себе. Кроме всего этого, там масса нюансев.<br/> Однако, что мне тут приглянулось, так это динамика. Можно видеть, что натренированная модель улучшает результат своего эталона, метода по которому считались лейблы. "