Michaud ha demostrado que los procesos estocásticos de Monte Carlo son una forma más efectiva de optimizar las carteras que el enfoque de varianza media.
El método de Michaud (que está patentado) básicamente remuestrea la frontera eficiente usando datos pasados, luego usa el resultado más eficiente para aplicar la asignación final de la cartera. (Estoy escribiendo esto en mi dispositivo móvil en este momento, así que no puedo publicar las referencias. Si recuerdo, volveré aquí para publicarlas). Las carteras optimizadas de esta manera ofrecen un poco más de retorno por un poco menos riesgo. También tienden a eliminar las asignaciones herky-jerky en varios niveles de riesgo (¡cualquiera que haya optimizado en el estilo MV sabe exactamente lo que quiero decir!). Las asignaciones de Michaud fluyen sin problemas de una a la otra.
Es realmente una mejor trampa para ratones. Desafortunadamente, Michaud patentó el proceso, lo que significa que no podemos usarlo a menos que pasemos por su empresa. Creo que fue un error estratégico de su parte, pero es su propiedad intelectual.
- Si [matemáticas] a + b + c = 1 [/ matemáticas], [matemáticas] a ^ 2 + b ^ 2 + c ^ 2 = 2 [/ matemáticas], [matemáticas] a ^ 3 + b ^ 3 + c ^ 3 = 3 [/ matemática], ¿cómo encontrarías [matemática] a ^ {- 1} + b ^ {- 1} + c ^ {- 1} [/ matemática]?
- ¿Cuáles son algunas propiedades compartidas de declaraciones no demostrables?
- ¿Qué dijo David Hilbert sobre el teorema de incompletitud de Godel?
- Supongamos que compro un apartamento por $ 950,000 y el pago inicial es del 30%. Pido prestado el 70% de un banco, a una tasa de interés anual del 6.55%, y vendo este departamento después de 5 años. ¿Cuál es el monto del préstamo después de 5 años?
- ¿Se puede escribir [matemáticas] \ pi [/ matemáticas] como [matemáticas] a ^ b [/ matemáticas] donde [matemáticas] a [/ matemáticas] y [matemáticas] b [/ matemáticas] son algebraicas y [matemáticas] b [ / matemáticas] es irracional?
Existen otros enfoques de optimización estocástica, pero tienden a modelar el riesgo a nivel de seguridad y funcionan hacia arriba. Realmente no soy fanático de eso porque implica demasiadas capas de modelado. El error se agrava rápidamente, y todavía tengo que ver que un enfoque sea efectivo fuera de la muestra.
