Ответы на комментарии пользователя SergeyJu
Вы можете сравнить, кстати, очень простую конструкцию. Построить портфель в котором каждый актив нормирован на собственный риск, без учета корреляций. Для простоты риск а-ля Шарп, типа СКО приращений.
В формуле присутствует обращение ковариационной матрицы. Надо понимать, что эта операция обычно усиливает компоненты спектра матрицы, относящиеся именно к шуму.Обращение матрицы ковариации будет тем более неустойчиво, чем матрица ближе к вырожденной, то есть чем сильнее коррелируют между собой активы. Предполагаю, такая ситуация часто возникает, например, при оптимизации портфеля, состоящего из большого количества акций одного рынка, тогда несомненно нужны методы регуляризации. В моём случае небольшого количества несильно (<0.5) коррелирующих активов вряд ли это обоснованно.
Теория Марковица базируется на стационарности и низком шуме. В реальных условиях оценки ковариационных матриц неустойчивы.В моём случае, графики коэффициентов корреляции во времени с rolling window = 2 года выглядят на глазок достаточно устойчиво, но в общем случае, конечно, эта проблема есть. Можно попробовать применить байесовские методы для сглаживания шума. Или, в стиле алготрейдинга, оптимизировать параметр окна.