Tengo una cartera de activos. Para cada activo tengo una serie temporal de beneficios diarios comprobada. Estoy tratando de optimizar, utilizando la correlación de los rendimientos diarios, para minimizar la extracción total de la cartera. 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 adoptado dos enfoques, ninguno de los cuales me satisface.
En primer lugar, simplemente optimizar utilizando los 5 años en los que tengo datos para todos los activos.
Segundo - optimizar los 4 activos durante 10 años de forma independiente para crear 1 activo, luego optimizar con los 6 activos restantes durante el periodo de 5 años con datos completos.
Mi mayor problema con esto es que si uno de los activos con un conjunto de datos más largo contiene una gran reducción hace 6 años, mi optimización está ignorando esto y probablemente sobreponderando 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 lo infrapondera de cara al futuro.
Entiendo que esto es probablemente un problema clásico con soluciones triviales, pero no estoy bien versado en la teoría de la cartera cuando se trata de optimizar utilizando los rendimientos diarios. Agradezco cualquier opinión al respecto.
