¿Proporciona la optimización de la cartera de variación media una ventaja real a quienes la utilizan?

Question

La optimización de la media-varianza (MVO) es un concepto de más de 50 años, y quizás la primera idea seminal de las finanzas cuantitativas. Sin embargo, por lo que sé, menos del 25% de los activos en Estados Unidos se gestionan de forma cuantitativa. Aunque una pequeña minoría de gestores fundamentales utiliza la MVO, esto se ve contrarrestado por el arbitraje estadístico y las estrategias de HF que a menudo utilizan la optimización pero no la MVO, por lo que el porcentaje de AUM no asignado utilizando el invento de Markowitz no es seguramente inferior al 70%. Mis preguntas:

1. si el MVO es una idea tan buena, ¿por qué después de todo este tiempo, tan poca gente la utiliza?

2. Si el MVO era una idea tan mala, ¿cómo es que empresas como Axioma, Northfield y Barra siguen ganando dinero con ello?

3. ¿hay alguna razón para el actual equilibrio mixto de usuarios y no usuarios?

Algunas advertencias sobre lo que acabo de decir: i) quizás la primera y más importante idea en finanzas es la de los activos contingentes de estado, que es de Arrow; ii) estoy centrado en el lado de la compra. Creo que la optimización se utiliza ampliamente para la cobertura en el lado de la venta.

Answer 1

Es muy pronto todavía. Después de todo, todavía se llama teoría de la cartera MODERNA.

Creo que hay dos cuestiones principales y ambas son realmente culturales:

1) especificación de alfas 2) resultados salvajes

Alfas

Estoy de acuerdo con Gappy en que los alfas son lo fundamental para tener efectividad (a no ser que hagas varianza mínima). Tener un vector de rendimientos esperados es algo bastante natural para los gestores quant. Pero es algo ajeno a los gestores fundamentales. Ellos tienen que mapear sus puntos de vista en un número para cada asseet en el universo. Esto no es necesariamente una tarea fácil, y probablemente les parezca un trabajo muy pesado.

He propuesto una optimización que minimiza la distancia a una cartera objetivo ideal (sujeta a restricciones). Pero no me han invadido precisamente los gestores fundamentales clamando por ella.

Respuestas salvajes

Si se toma al pie de la letra un libro de optimización, es probable que se hagan cosas muy extrañas. Esto ha dado a la optimización una mala reputación en muchos sectores. La solución es bastante sencilla: imponer una restricción de volumen de negocio o aumentar los costes de negociación para tener en cuenta la incertidumbre de los rendimientos esperados (y, en menor medida, la matriz de varianza). Utilizar los costes de negociación es el mejor enfoque, pero acertar con los costes de negociación es un proyecto en sí mismo.

Answer 2

1. El mayor problema de la optimización de la media-varianza es que la sensibilidad de la matriz de covarianza estimada.
   La optimización de la varianza media supone que se "conoce" la covarianza de cada activo con todos los demás, o que la matriz de covarianza es constante. Sin este supuesto, el marco de la MVO no es manejable.

2. Axioma y otros hacen mucho más que MVO.

3. Ninguno de los enfoques es infalible. Un enfoque que es fácil de calcular (MVO), suele tener algunas consecuencias desagradables. Las cosas que son difíciles de calcular suelen proporcionar una falsa sensación de seguridad en lo que respecta a la solidez.

Wilmott es una buena fuente para consultar el equilibrio entre lo fácil y lo complejo.

Answer 3

Además de los puntos anteriores, yo diría que los gestores de activos también tienen que tener en cuenta dos cosas que limitan su capacidad para optimizar "adecuadamente" sus carteras:

1) restricciones generales a la asignación de activos (reglamentarias, contractuales, de sentido común) 2) el coste de las transacciones

Según mi experiencia, los gestores de activos utilizan diversas técnicas de optimización de forma ocasional (más que constante) y para fundamentar sus decisiones (en lugar de operar con ellas 1:1). A menudo, también piden a sus corredores que realicen una optimización según la técnica que esté de moda en ese momento y que sugieran las operaciones adecuadas en función de ella. Después, pensarán en ello -que es, al fin y al cabo, para lo que se paga a los gestores activos- y harán lo que consideren sensato.

Hans

Answer 4

1. La mayor parte del dinero no se gestiona cuantitativamente, como usted señala. Si esos gestores no utilizan ningún método cuantitativo en su proceso, entonces no importa realmente si el MVO es un concepto de más de 50 o más de 500 años. Además, como hay muchas sutilezas en la aplicación correcta de estas técnicas a una estrategia concreta, es poco probable que un gestor las utilice si no las entiende a fondo. Entre los gestores cuánticos, las técnicas son bastante comunes, aunque ciertamente no se aplican de forma universal.

2. Parece que estás pensando en esto de una manera un poco en blanco y negro. Mucha gente utiliza estos métodos, por lo que existe un mercado para las implementaciones de software. El universo de usuarios potenciales de MVO incluye tiendas de accesorios, bancos, fondos de cobertura, fondos de fondos, fondos de inversión y particulares. Se trata de un conjunto diverso de participantes en el mercado. Hay usuarios y no usuarios de MVO en todos estos grupos.

3. La cuestión básica es que la MVO puede conducir a menudo a un rendimiento (probadamente) peor cuando las estimaciones de los rendimientos se alejan demasiado de los valores realizados. El porcentaje de gestores de dinero que producen predicciones numéricas de rentabilidad como parte de su proceso es realmente muy pequeño. Muchos fondos autoproclamados quant operan con reglas mecánicas de compra y venta afinadas mediante back-testing y no utilizan ningún modelo explícito de predicción. En este contexto, las predicciones de rentabilidad se hacen a posteriori para poder intentar la OMV. Esto puede crear errores sistemáticos en las previsiones que socavan completamente la optimización. La aplicación correcta de las técnicas debe combinar buenos modelos de rendimientos futuros, restricciones razonables, una adecuada contabilización y modelización de los costes de transacción, y previsiones precisas de las volatilidades y correlaciones. Un error en cualquiera de estos componentes puede arruinar el sistema. Pocos gestores tienen la experiencia necesaria para aplicar los métodos con éxito.

Answer 5

Estoy de acuerdo. Cualquier matriz de covarianza vieja funciona más o menos. Por eso tenemos la paridad de riesgo y la paridad de riesgo jerárquica, que son básicamente restricciones a la covarianza (diagonal o diagonal en bloque) que, a primera vista, parecen bastante extremas, pero que en realidad no lo son. La principal razón de su éxito son las restricciones sobre las alfas, que son notoriamente difíciles de estimar y de estimar de forma consistente.

Axioma vende índices. Y vende versiones robustas y super chulas de MVO. Pero los de serie son los principales impulsores. A pesar de sus problemas, MVO es utilizado por un gran número de fondos de renta variable cuantificada o cuantificada. Barra es el modelo de riesgo elegido por todos.