Tengo un portafolio de activos. Para cada activo tengo una serie temporal de beneficios diarios retroactivos. Estoy tratando de optimizar, utilizando la correlación de rendimientos diarios, para minimizar la pérdida total del portafolio. Mi problema es que tengo 5 años de datos para 6 de mis activos, y 10 años de datos para 4 de mis activos. Hasta ahora he probado dos enfoques, ninguno de los cuales me satisface.
Primero - simplemente optimizar utilizando los 5 años donde tengo datos para todos los activos.
Segundo - optimizar los 4 activos durante 10 años de manera independiente para crear 1 activo, luego optimizar con los 6 activos restantes durante el período de 5 años con datos completos.
Mi problema principal con esto es que si uno de los activos con un conjunto de datos más largo contiene grandes pérdidas hace 6 años, mi optimización está ignorando esto y probablemente sobrepesando ese activo en el futuro. Por otro lado, si los rendimientos de ese activo son ligeramente negativos en los últimos 5 años, pero fuertemente positivos en los años anteriores, la optimización subestimará esto en el futuro.
Entiendo que probablemente este sea un problema clásico con soluciones triviales, pero no estoy muy versado en la teoría de cartera cuando se trata de optimizar usando rendimientos diarios. Agradezco cualquier idea al respecto.
