Список проголосовавших за комментарий "SergeyJu, я так и не понял, а вы за какой вариант?<br/> <blockquote>Если я оцениваю риски по отдельности и потом их складываю, я получаю (а) заниженную оценку единичного риска (б) завышенную оценку суммарного риска. </blockquote><br/> А где это я предлагал так делать? Подход equal risk contributions как раз предполагает учет корреляций между разными факторами риска, чтобы суммарный риск не завышался. Откуда берется заниженная оценка единичного риска в этом подходе — не очень понимаю.<br/> <blockquote>Если же я попытаюсь учесть корреляции между активами, я на заниженную оценку риска по каждому активу насажу еще и рукотворную победу над матрицей корреляции, то есть занижу еще и совокупный риск.</blockquote><br/> По поводу заниженной оценки риска каждого актива — такое утверждение мне опять же непонятно. «Рукотворная победа над матрицей корреляции» — так не надо считать ту волатильность портфеля, которая получилась как решение оптимизационной задачи, правильной оценкой реальной волатильности. Понятно, что если алгоритм ее оптимизирует — то вы зафичиваете (занижаете) волатильность. Это другая проблема, которую можно решать многими способами (шринкать матрицу, шринкать веса, решать задачу для случая толстохвостых распределений, RMT). Но в любом случае аккуратное решение задачи будет лучше, чем оптимизация портфеля «методом пристального взгляда» (хотя я согласен, что такой подход явно лучше, чем метод решения тупым обращением сырой ковариационной матрицы, построенной на ретурнах инструментов)."