Несколько раз пробывал в экселе создать свой портфель по этому методу. Не получилось. Кто нибудь составлял портфель по этому методу? Получилось? Стоит ли пытаться? Может кто поделиться «рыбой», чтобы можно было подставить свои акции.
voron2019, если нет никакого представления о реальной БУДУЩЕЙ доходности активов и нет никакой вменямой оценки БУДУЩЕГО риска — остается раскладывать деньги по акциям поровну.
А если хотите разбираться с ковариационными матрицами, заранее предупрежу, дело непростое и требует некоторой математической культуры.
А как вы пытались это сделать? Для составления нужна ковариационная матрица ожидаемой доходности и матожидание ожидаемой доходности. Откуда вы их взяли?
Михаил, я собирал показатели по каждому эмитенту на начало месяца за пару лет. Сделал таблицу, заносил данные. Делал рассчет. Но почему то у меня выходили странные числа, даже с минусами. Где то ошибка. На этом и останавливался. Вот мне и интересно может у кого то получилось? Или есть ещё методика составления портфеля долгосрочного?
voron2019, вы в теории вероятности и статистике разбираетесь? Вам нужно матожидание доходности — вы его не знаете. Можно сделать предположение, что оно у всех эмитентов постоянное во времени, хотя это заведомо не так. Но допустим так. Тогда вы можете собрать прошлые данные и оценить это матожидание, но это будет лишь с оценка с некой погрешностью. Теория вероятности позволяет оценить величину вашей ошибки в оценке среднего. Если вы собрали данные за 24 месяца она в первом приближении равна 2 * СКО / 24^0,5. Если взять в качестве характерной средней доходности в месяц 1%, а СКО 6%, то точность вашей оценки среднего будет 1% ± 2,5%, то есть формально ужасная (вы даже не сможете достоверно понять отрицательная она или положительная). И это мы еще оценкой достоверности ковариации не озаботились.
voron2019, тут у каждого свой подход — разумный глазок вполне может работать лучше, чем прямолинейное применение Марковица, который практичеки гарантировано выдаст ахинею на выходе. В указанной выше книжке написано, как можно собирать не на глазок. Сам я не на глазок собираю.
Королевство подключает AI для контроля за нарушителями и теневым флотом
The Joint Expeditionary Force (JEF) has launched “Nordic Warden,” a UK-led reaction system designed to monitor threats to unde...
Sloikin, История — как дышло, как повернёшь, так и вышло. Каждая из сторон конфликта всегда будет поворачивать её в свою сторону. Так было, так есть и так — будет.
А вообще, это тут всё оффтоп.
Donbass, объясняю сарказм. В процитированной новости описывается вымышленные запреты в КНДР, которые выглядят для нас, русских, европейцев, как пример шизоидности. Предвосхищает эту новость фраза «...
ПОКАЗЫВАЮ свой ИИС на 800 тыс. рублей в деталях (зима 2025) Все мы на Смартлабе немного инвест-эксгибиционисты и инвест-вуйаеристы: многим нестерпимо хочется показать, че творится в их портфелях, а др...
Метод Геллы. С РОЖДЕСТВОМ! Обратно. (EUR/USD) … Он был послом Великобритании в Вашингтоне, и Washington Post спросила у него:
«Что бы вы хотели на Рождество?» — и на следующий де...
Да-да, на пределе и т.д.
А мы все равно дождемся, когда кросс-акробаты будут гнать и впаривать свой долевой мусор очередным доверчивым лосям. Ибо доверия кухне больше НЕТ
А если хотите разбираться с ковариационными матрицами, заранее предупрежу, дело непростое и требует некоторой математической культуры.
voron2019, вы в теории вероятности и статистике разбираетесь? Вам нужно матожидание доходности — вы его не знаете. Можно сделать предположение, что оно у всех эмитентов постоянное во времени, хотя это заведомо не так. Но допустим так. Тогда вы можете собрать прошлые данные и оценить это матожидание, но это будет лишь с оценка с некой погрешностью. Теория вероятности позволяет оценить величину вашей ошибки в оценке среднего. Если вы собрали данные за 24 месяца она в первом приближении равна 2 * СКО / 24^0,5. Если взять в качестве характерной средней доходности в месяц 1%, а СКО 6%, то точность вашей оценки среднего будет 1% ± 2,5%, то есть формально ужасная (вы даже не сможете достоверно понять отрицательная она или положительная). И это мы еще оценкой достоверности ковариации не озаботились.
В результате вы берете абсолютно недостоверные оценки, а как следствие получаете абсолютный мусор на выходе. Марковиц не работает в лоб. Можно чего-нибудь с этим сделать — в принципе можно. Я обычно рекомендую https://www.amazon.com/Robust-Portfolio-Optimization-Management-Fabozzi/dp/047192122X