La programación cuadrática, un tipo de optimización convexa, se utiliza para resolver las ponderaciones de la cartera de varianza mínima $$w = \arg \min_w \sigma_P^2 = w^\top \Sigma w$$
porque la función objetivo coincide con la programación cuadrática, que tiene la forma $$x = \arg \min_x x^\top A x$$
Las carteras de máxima asimetría y máxima curtosis, por otro lado, son tensores que parecen requerir un tipo de optimización de mayor orden (orden-3 y orden-4) que la programación cuadrática (que es de orden-2):
$$\arg \max_w \enspace s_P = w M_3 (w^\top\otimes w^\top)$$ $$\arg \max_w \enspace k_P = w M_4 (w^\top\otimes w^\top \otimes w^\top)$$ donde $M_3$ y $M_4$ son las matrices de coseno y cocurtosis, respectivamente. ¿Cumplen estas dos funciones objetivo con la fórmula de programación cuadrática (la segunda desde arriba)? Si no es así, ¿cuál es el optimizador adecuado? ¿O la programación cuadrática funcionaría siempre que los tensores $s_P$ y $k_P$ se aplanan en matrices bidimensionales?
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