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.
Елена Михайлова, тут тихо, выплат нету. Думу думаю распродавать 300 бумажек или нет.
На последнюю зарплату и завтрашнюю накупил РусАгро на 300тыс, купил Руснефть акцию для поступления отчётов на ...
GRN, да, скорее так. Имбовые варианты имеются среди Китая. Мы даже не слышали о таких, а они есть и хорошие. Но нужны обзоры, вот на Перфетто канале я кофемолку ручную нашёл, очень близкая к Команд...
Вуш. Очередная жертва ЦБ
Вышел финальный отчет за 2024 год у компании ВУШ, отчет вторичен, так как бизнес сезонный, но пару любопытных моментов подсвечу!
📌 Что в отчёте
— Выручка и операц...
Предложить хочу лишь одну идею: #AFKS Всех приветствую друзья и доброго дня!🤝🗣Сегодня рынок не заряжает уверенностью, ход в Лонг активам попросту не дают, что крайне негативно при текущем сентименте. ...
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