Dado un conjunto de $N$ activos, la cantidad de estrategias propuestas en la literatura para diversificar la riqueza de los inversores con el fin de encontrar la cartera "óptima" es abrumadora. Sin embargo, por ejemplo DeMiguel y otros señalan que el error de estimación es grande en general, lo que lleva a malos rendimientos fuera de la muestra para muchas estrategias de cartera sofisticadas.
En mi opinión, debería ser una idea sencilla combinar varios candidatos de asignación prometedores de manera que el riesgo de estimación también se "diversifique". En otras palabras, dado un conjunto de ponderaciones de cartera propuesto por $k$ estrategias distintas $\{\omega_1,\ldots,\omega_k\}$ podría ser beneficioso calcular un vector $c\in\mathbb{R}^k, \left( \sum\limits_{i=1}^{k} c_i =1\right)$ basándose en algunos criterios y luego invirtiendo en $\omega^*:=c_1\omega_1+\ldots +c_k\omega_k$ .
Conozco algunas ideas que combinan dos carteras a través de enfoques de contracción (ver por ejemplo Inferencia posterior de las ponderaciones de la cartera y el apéndice de Diversificación óptima frente a ingenua: ¿Hasta qué punto es ineficiente la estrategia de cartera 1/N? )
pero me gustaría aprender más sobre esas ideas. Cualquier referencia o comentario adicional que se dirija en esta dirección será bienvenido para responder a mi pregunta: ¿Cuáles son los beneficios y las ganancias de combinar varias estrategias de asignación?
