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¿Cuántos años de datos históricos se necesitan para la optimización de carteras?

Me gustaría saber más sobre las siguientes cuestiones.

How many years of historical data is require for Portfolio Optimization in R programming. 

Gracias Atul

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La segunda parte de su pregunta sobre el reequilibrio debería ir por separado, ya que, de lo contrario, sería demasiado amplia.

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Ben Mack Puntos 11

Hablando de la optimización de carteras en general, se necesitan datos históricos para estimar la matriz de varianza-covarianza, que proporciona las volatilidades de los rendimientos de las acciones y sus covarianzas. La estimación depende de la periodicidad de los rendimientos, es decir, de si se utilizan rendimientos intradía, diarios, semanales o mensuales. (Para los rendimientos intradía/día también necesitaría un ajuste de ruido).

En teoría, se puede utilizar cualquier longitud de serie temporal para estimar la matriz. Cuantos más datos se utilicen para estimar la matriz, más sólida será. Pero la relación de correlación entre los rendimientos puede cambiar con el tiempo, por lo que puede ser factible no utilizar todos los datos disponibles. La longitud necesaria de la serie temporal también depende de la periodicidad mencionada de sus rendimientos. Para los rendimientos diarios, un año (250 días de negociación) puede ser suficiente, mientras que para los rendimientos mensuales, un año puede ser demasiado poco.

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Por lo general, la gente utiliza la rentabilidad mensual de la matriz de varianza covarianza, estoy pensando en utilizar 3 años de rentabilidad mensual. ¿Qué piensa usted dnl.

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Max Maximus Puntos 529

Estoy de acuerdo con todo lo que ha dicho dnl. La elección del periodo de tiempo puede ser muy complicada. Estás eligiendo explícitamente un periodo histórico que crees que se repetirá en el futuro. Por desgracia, la historia no se repite exactamente. Hay un viejo dicho que dice que todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles. No hay una respuesta correcta para el periodo. ¿Debe incluir sólo el pasado reciente o incluir periodos de movimientos bruscos del mercado? Además, hay quienes simplemente pasan por alto la matriz de correlaciones y las cifras de rentabilidad porque creen explícitamente que pueden pronosticar mejor que utilizando un periodo anterior. Puede que desee explorar el modelo Black-Litterman para ver cómo algunos intentan mejorar el modelo de frontera eficiente. Si yo estuviera haciendo esto, podría mirar las correlaciones estimadas sólo durante un entorno de tipos de interés al alza.

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Entonces deberías darle un upvote a @dnl ;)

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