Список проголосовавших за комментарий "<p>Иван Усенков, все равно не очень понял. Вы считали ковариация для 76 акций. Сколько периодов данных было использовано для ее расчета? Из текста и скриншотов я понял, что 18? Так это или нет?</p><p>Если так то вы получаете заведомо сингулярную матрицу — то есть полную фигню (якобы можно создать портфель с нулевым риском). И вообще при оценке ковариационной матрицы для 76 активов грубо говоря оценивается 76 * 75 / 2 ~ 3000 параметров. Чтобы получить хоть в каком-то смысле разумную статистическую оценку нужно использовать выборку их десятков тысяч предыдущих значений. В большинстве случаев таких данных просто нет, поэтому прямую оценку ковариационной матрицы никто не использует при анализе больших портфелей.<br/> <br/> Обычно используют методы оценки на основе сжатия к ковариционной матрице с малым числом оцениваемых параметров. Наиболее известный подход та или иная модификация сжатия Ledoit-Wolf<br/> <a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FEstimation_of_covariance_matrices%23cite_ref-Ledoit_and_Wolf_&s=1776606757">en.wikipedia.org/wiki/Estimation_of_covariance_matrices#cite_ref-Ledoit_and_Wolf_</a>(2004b)_10-0<br/> <a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fscikit-learn.org%2Fstable%2Fmodules%2Fcovariance.html&s=1258398580">scikit-learn.org/stable/modules/covariance.html</a><br/> <a href="/r.php?u=http%3A%2F%2Fwww.ledoit.net%2Fhoney.pdf&s=3966334751">www.ledoit.net/honey.pdf</a></p>"