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litterman negro para el reequilibrio

He observado en mis pruebas retrospectivas que "encoger" el vector de rendimientos esperados hacia cero tiende a mejorar el rendimiento. Esto me ha llevado a investigar métodos de contracción para el vector de previsiones/retornos esperados frente a la "contracción" tradicional aplicada a la estimación de la matriz de riesgo/covarianza.

Una forma estructurada de hacerlo es el enfoque bayesiano, que parece llevar a Black Litterman. Hay algunos consejos para reducir el vector de rendimientos esperados aquí

¿Qué métodos utiliza para mejorar las estimaciones de la rentabilidad esperada al construir una cartera en un marco de media-varianza?

pero me pregunto si la gente tiende a realizar el Black Litterman en un sentido online como en el rebalanceo de carteras.

Por ejemplo, esto significaría utilizar sus ponderaciones/posiciones de cartera anteriores como su prioridad y actualizar su prioridad con sus nuevas previsiones de rentabilidad esperada en el siguiente paso temporal.

¿Es este un caso de enfoque/uso común de Black Litterman?

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Asaf Puntos 218

Hay algunos problemas técnicos con el uso de sus pesos anteriores como priores (es decir, son medidas puntuales), pero sí, el marco de Black-Litterman es adecuado para esto. Básicamente, puede incluir cualquier punto de vista que tenga sobre el mercado dentro del modelo y dejar que afecte al tamaño de su posición. Esto también incluye puntos de vista sobre los costes de transacción (basados en medidas como el impacto del mercado, el volumen medio, el tamaño de la posición, etc.).

Si se trabaja con un modelo diagonal simple (ignorando la covarianza), he comprobado que es eficaz reducir el peso hacia el valor del período anterior.

En cuanto a la cuestión de la medida puntual, es una hipótesis razonable de modelización suponer una distribución normal con una media igual a su peso anterior (o el peso capitalizado del mercado) y una varianza suficientemente pequeña. Esto hace que el modelo sea analíticamente manejable.

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