¿Por qué es mejor utilizar algoritmos evolutivos que OLS para resolver el problema de seguimiento de índices?

Question

Actualmente estoy utilizando diferentes algoritmos de optimización para encontrar la cartera restringida que mejor replique el índice elegido. Así que tengo una tarea de optimización para minimizar el error de seguimiento. Me pregunto por qué todos los documentos utilizan algoritmos evolutivos, optimizadores de enjambre de partículas o, en menor medida, recocido simulado u optimización bayesiana, cuando el uso de OLS estándar con restricciones debería ser suficiente, ya que ya está minimizando una medida similar analíticamente, ergo, con mayor precisión. Mi comparación también ha demostrado que PSO o la optimización bayesiana no convergen y dan peores parámetros recomendados que OLS. ¿Por qué son más populares?

Answer 1

Su intuición es incorrecta por dos razones. En primer lugar, desde el punto de vista fiscal, la reinversión de los dividendos se trata como si usted recibiera el dinero en efectivo y comprara más acciones. Esto es cierto incluso si los dividendos se reinvierten por usted y nunca ve el dinero en efectivo. En segundo lugar, reinvertir los dividendos no es lo mismo que la empresa se quede con el efectivo. Si se queda con el dinero, lo tiene en sus libros como un activo. Si te dan el dinero y compras más acciones, el vendedor de las acciones que has comprado, no la empresa, se queda con tu dinero.

En cuanto a por qué es así, es difícil de decir. El código fiscal no se creó de golpe. Se ha ido acumulando a lo largo del último siglo, añadiéndose a través de los compromisos de muchas facciones diferentes, cada una con sus propias agendas e intereses.