Комментарии 9
А смысле, уже конец?! Я только расчитался, предвкушая...
Единственное замечание, данные по котировкам за 6 дней для построения оптимизации — слишком не репрезентативно. Нужно брать цены месячных закрытий на промежутке год или больше.
Upd: а, всё, увидел, что дневные за три месяца. Ну, все равно надо побольше, чтобы построить долгосрочный портфель, надо брать бОльшие промежутки, чтобы учитывать, допустим, колебания товарных трендов.
а где статья?
Только Марковиц предлагал использовать классы активов, а не сами активы.
Больше походит на какую-то небольшую ремарку для блога, нежели статью. Не рассказали, что такое, собственно говоря, коэффициент Шарпа (фактически — отношение средней ожидаемой доходности портфеля к его стандартному отклонению — риску); в чем идея портфельной теории Марковица; достоинства и недостатки. Ну и если уж затронули в целом тему оптимального портфолио, то стоило упомянуть также Black-Litterman model (некоторое продолжение метода Марковица, которое решает известные проблемы вроде необходимости прикидывать возможную прибыль портфолио). Сейчас ещё постепенно развиваются и набирают популярность методы построения портфолио с использованием глубокого обучения и, в особенности, обучения с подкреплением (reinforcement learning).
Расскажите про использование ИИ в портфельной теории подробнее!
Боюсь ничего особо про это рассказать не могу, так как «вплотную» данной темой не занимаюсь, просто знаю, что сейчас относительно немало статей выходит про применение RL к задаче оптимизации портфолио. Одна из относительно «старых» статей, которую я читал и даже пробовал воспроизводить — тык. Насколько это всё ложится (или уже легло, не знаю) на реальность — большой вопрос, конечно. Вроде как даже тот же подход Марковица далеко не всегда эффективнее, чем классическое 1/n портфолио.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Оптимизация инвестиционного портфеля по методу Марковица