El problema que estoy analizando se refiere al tratamiento de activos casi idénticos en la construcción de carteras.
Supongamos que tenemos dos activos, ambos con una desviación típica $\sigma=0.2$ y una matriz de correlaciones $$ C = \begin{pmatrix} 1 & 0.98 \\ 0.98 & 1 \end{pmatrix}. $$ Un activo tiene un rendimiento de $\mu=0.101$ y el otro tiene un rendimiento de $\mu=0.1$ .
Un argumento que se suele emplear para justificar los modelos de construcción de carteras es que, como los dos activos son casi idénticos, el resultado de la asignación no importa y, por ejemplo, asignar la totalidad (o una gran parte) al activo con un rendimiento ligeramente superior es perfectamente razonable.
Sin embargo, dejando a un lado los costes adicionales que podría suponer invertir en dos activos en lugar de en uno, en términos de protección contra errores de estimación y de modelo podría ser preferible invertir la mitad de la asignación total en cada activo.
Para el ejemplo anterior, muestro a continuación los resultados de Black-Litterman 1 , 2 y la frontera eficiente remuestreada de Michaud 3 con la solución Media-Varianza como referencia (etiquetada como histórica) a la izquierda para ambos gráficos.
Black-Litterman
Para la anterior he utilizado la cartera Equal-Risk-Contribution, que entiendo es una desviación de la cartera de equilibrio de mercado utilizada convencionalmente. Las ponderaciones ERC son naturalmente del 50%-50% para los activos. Sin embargo, como Black-Litterman se contrae a los rendimientos implícitos por ERC y no a las ponderaciones, el resultado no es un reparto 50%-50% en cada nivel de riesgo.
Frontera eficiente remuestreada 
Debido a la naturaleza del muestreo, la frontera eficiente remuestreada producirá ponderaciones que siempre se dividirán aproximadamente entre el 50% y el 50%. Sin embargo, por desgracia, el REF tiene otros efectos secundarios indeseables 6 Entre ellas, el aumento de la ponderación de los activos de alta volatilidad cuando se utiliza una restricción exclusivamente a largo plazo y la reducción a la solución de varianza media cuando se permiten las posiciones cortas.
Mi pregunta es: ¿Hay alguna forma de llegar al comportamiento de la frontera eficiente remuestreada en el caso especial de dos activos casi idénticos con Black-Litterman o alguna otra metodología de construcción de carteras? ¿Hay algún punto fundamental que esté pasando por alto?
1 La intuición detrás de las carteras modelo Black-Litterman
2 Guía paso a paso del modelo Black-Litterman con niveles de confianza especificados por el usuario
3 Error de estimación y optimización de carteras: Una solución de remuestreo
6 Eficiencia remuestreada y elección de cartera
