Список проголосовавших за комментарий "<p>Михаил Михалёв, кхм...</p><p>Отвечу за автора <img smile="drinks"/></p><p>1. Это всё опять измерение шума на небольшой дистанции.</p><p>Это измерение динамики коэффициентов корреляции на практически максимально возможном перироде по российскому рынку- с июля 2014 года (с учетом доступности данных)</p><p>2. По месяцам — всё ещё слишком мелко.</p><p>Не мелко, а даже, может быть, слишком крупно. Возможно, для лучшей оценки корреляций, стоило даже взять дневные данные. Но это вопрос методологии, в-принципе, оценивать годичную корреляцию по 12 месяцным данным нормально. Если вы возьмете более крупный таймфрейм (какой, кстати, вы предлагаете?) — то вообще не сможете оценивать корреляции </p><p>3. Ну и цель то в чём? Найти состав портфеля, который на дистанции даёт наименьшую просадку, или наибольший кальмар, шарп и т.п.?</p><p>Цель- измерение исторических корреляций между различными классами активов и изучение динамики</p><p>4. Тогда насколько измерение корреляции тут методологически обосновано?</p><p>Для цели, которую вы придумали? Полностью обоснованно, можно решить задачу, как методом Монте-Карло, так и с помощью портфельной оптимизации с помощью корреляций. Это стандартный подход в портфельной теории Марковица к решению задачи.</p><p> 5. Может проще взять портфели с разным рандомным составом, штук 1000, прогнать на истории и показать 10 лучших составов по интересуемым метрикам.</p><p>Это прекрасная возможность написать статью, если вас интересует именно эта задача, я с удовольствием прочту! </p><p>6. Ну и если уж добавляем золото в портфель, то историю надо сразу надо увеличивать до 30+ лет</p><p>Невозможно найти данные по российскому рынку за 30+ лет. НИ по акциям, ни, тем более, по фондам недвижимости и денежному рынку</p><p>Если вы напишете пост по этой теме, буду рад прочесть <img smile="drinks"/></p>"