?

Log in

No account? Create an account
deep-econom (deep_econom) wrote,
deep-econom
deep_econom

Category:

Святая корова. Трейдинг.

Правильный ответ заключается в том, что хорошие модели не обязательно превращаются в хорошие практические идеи. Святая корова. Кто-то должен написать финансово-экономическую мыльную оперу на эту историю ...

Harry Markowitz: An Equal-Weight Investor? (By Wesley Gray, PhD October 17th, 2014 )
https://alphaarchitect.com/2014/10/17/harry-markowitz-an-equal-weight-investor/#

-----

в частности он пишет: Почему сложные модели не работают?
это вполне известная штука, я неоднократно у себя тоже писал
----

немного о корреляции от Ильинского
но он там говорит про корреляционные матрицы портфеля/баскета, причем эти матрицы меняются, они постоянно меняются, иначе и быть не может
я говорю, а поскольку матрица меняется, то смысла нет под них оптимизировать!
системы должны быть грубыми как я говорю, а как Талеб говорит антихрупкими
https://deep-econom.livejournal.com/545808.html
----

ниже гугл перевод

--------

Гарри Марковиц: равноправный инвестор?

Книга Джейсона Цвейга « Ваши деньги и ваш мозг » рассказывает об интересной беседе с Гарри Марковицем. Доктор Марковиц является лауреатом Нобелевской премии, а его работа по анализу среднего отклонения заложила основы всей современной теории портфеля. Не слишком потрепанный для финансового экономиста. Мы вернемся к цитате через минуту, но сначала давайте рассмотрим некоторые общие замечания о математически сложном подходе Марковица к распределению активов . Хотя Марковиц действительно получил Нобелевскую премию, и это было частично основано на его изящном математическом решении для определения портфелей, эффективных по средней дисперсии, произошла забавная вещь, когда его идеи были применены в реальном мире: средняя дисперсия работала плохо .Тот факт, что идея, получившая Нобелевскую премию, превратилась в ситуацию, в которой инвесторам не будет добавлена ​​стоимость, следует учитывать при рассмотрении любого метода оптимизации распределения активов. Предостерегающий рассказ о работе модели на основе средней дисперсии сильно повлиял на лекцию, которую я прочитал несколько недель назад на конференции Morningstar ETF,  где я представил следующие слайды . Мой главный вывод из чата состоял в том, что СЛОЖНОСТЬ НЕ РАВНО ЦЕННО. Я поддержал это утверждение, подчеркнув, что различные сложные тактические структуры распределения активов не могут стоять лицом к лицу с простой моделью распределения активов 1 / n или равным весом.

Почему сложные модели не работают?

Оценка ковариационной матрицы общеизвестно нестабильна, поэтому «оптимизированные» веса, выпадающие из модели, на которую влияет нестабильная ковариационная матрица, также могут оказаться нестабильными и ненадежными. (Для подробного обсуждения этой проблемы вы можете просмотреть раздел «Сложность» в этом посте примерно месяц назад). Доказательство в пудинге: распределение с равным весом, кажется, надежно превосходит сложные распределения. Вскоре после события «Морнингстар» один из моих партнеров - Джек Фогель - прочитал цитату Гарри Марковица, которая была довольно забавной:
Я должен был вычислить историческую ковариацию классов активов и нарисовать эффективную границу ... Я разделил свои вклады 50/50 между облигациями и акциями.
В этом контексте дискуссия Марковица призвана подчеркнуть силу поведения над разумом. Марковиц подшучивает над собой: он знал, что следовал своей элегантной модели, но вместо этого проигнорировал ее. Здесь есть ирония: в свете еще нескольких десятилетий доказательств, выходящих за рамки выборки, оказывается, что его поведенческое решение (то есть простота равного веса), вероятно, действительно было правильным подходом в конце концов.Ваши деньги и ваш мозг_ Как может помочь новая наука нейроэкономики ... - _2014-10-09_22-24-46

Так что основатель современной теории портфеля использует распределение равного веса. И одно из центральных предположений, лежащих в основе оптимизации среднего отклонения, заключается в том, что инвесторы заботятся о риске и возвращают компромиссы. Тем не менее, как подчеркивает Марковиц, его структура принятия решений имеет мало общего с риском и компромиссами. В 2014 году, когда у нас есть достаточно длинный след данных, мы можем показать, что модель Марковица не превосходит простое распределение с равным весом. Причиной такого неудовлетворительного результата является не критика модели, которая, безусловно, является невероятным интеллектуальным достижением, но имеет непосредственное отношение к практическим реалиям точной оценки ковариационной матрицы. Таким образом, подход 1 / N Марковица был правильным, но по неправильным причинам. Он был прав, что подходила простая стратегия распределения 1 / n, но его причина - что он хотел минимизировать свое будущее сожаление - была неправильной. Правильный ответ заключается в том, что хорошие модели не обязательно превращаются в хорошие практические идеи. Святая корова. Кто-то должен написать финансово-экономическую мыльную оперу на эту историю ...

--------

ps  Как не надо рекомендовать применять теорию Марковица

https://nefedor.livejournal.com/124585.html#comments

Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 6 comments