Данная работа предлагает процедуру динамической оптимизации портфеля, составленного из фондовых индексов. Для оценки статистических характеристик активов используются SJC-копулы. Копулы позволяют численно оценить взаимосвязь доходностей финансовых инструментов и построить эффективный инвестиционный портфель. Характеристики активов меняются со временем, поэтому структура портфеля регулярно обновляется. Доходность полученного портфеля сравнивается с результатами традиционных методов. Предложенная методика оптимизации демонстрирует преимущество по ряду критериев.

Хотите использовать этот скрипт на графике?

Дополнительно исследуется формирование портфеля с короткими позициями. Копулы позволяют численно оценить взаимосвязь доходно-стей финансовых инструментов и построить эффективный инвестиционный портфель. Согласно (Rockafellar, Uryasev, 2002) оценка CVaR требует формулировки предположения о распределении активов, формирующих портфель. Аналогично (Kakouris, Rustem, 2014), в данном исследовании CVaR будет оцениваться через совместное распределение доходно-стей индексов, построенное на основе многомерной копулы.

Авторы также измеряют риск портфеля с помощью CVaR и получают необходимые для формирования оптимального портфеля сценарии с помощью метода Монте-Карло. В ряде исследований (Embrechts, Dias, 2004; Hu, 2008; Ning, 2009) проведен анализ эффективности динамических копул по сравнению со статическими на различных фондовых рынках. Работа (Busetti, Harvey, 2011) предлагает тесты на неизменность параметра копу-лы в применении к доходностям акций. В целом все приходят к выводу, что оптимальные параметры копул меняются со временем, поэтому статические копулы уступают динамическим на длительных периодах в точности объяснения уровня взаимосвязи между временными рядами.

Так, Artzner et al. (1999) отмечают, что данный показатель не отвечает требованию субаддитивности (риск комбинации активов не превышает суммы их рисков по отдельности). В работе (Kakouris, Rustem, 2014) отмечается, что VaR не является выпуклой мерой риска, тем самым он может иметь несколько локальных экстремумов, что усложняет процесс оптимизации портфеля. Вдобавок, VaR никак не учитывает толщину хвостов распределения, поэтому оценка возможного риска может быть далека от реальности даже для высоких уровней значимости. Уместной альтернативой, которая также будет использоваться в данном исследовании, можно считать CVaR, рассмотренный в работах (Rockafellar, Uryasev, 2000, 2002) как более «качественная» (по сравнению с VaR) мера риска. CVaR — это в сущности ожидаемые убытки в случае, если значение VaR будет превышено.

1. CVaR — это в сущности ожидаемые убытки в случае, если значение VaR будет превышено.
2. Одним из недостатков этой работы можно также считать ограничение на открытие коротких позиций в портфеле.
3. 2) построение совместного распределения с помощью копулы на основе полученных на первом этапе предельных равномерных распределений доходностей индексов.
4. В ряде исследований (Embrechts, Dias, 2004; Hu, 2008; Ning, 2009) проведен анализ эффективности динамических копул по сравнению со статическими на различных фондовых рынках.
5. Где E (R, ) и CVaR’W — это, соответственно, ожидаемая доходность и риск портфеля W из множества портфелей, полученных на предыдущем шаге.

Kakouris, Rustem (2014) сравнивают результаты своей оптимизации с классическим вариантом оптимизации портфеля по Марковицу и показывают, что их метод приносит большую доходность. Allen et al. (2010) исследуют 12 развивающихся рынков Центральной и Восточной Европы. Примеры Венгрии, Чехии и Польши подтверждают эту гипотезу, т. Эти страны имеют наиболее развитые рынки из рассмотренных стран. Kenourgios et al. (2009) оценили взаимосвязь акций и облигаций внутри каждого рынка после введения европейской валюты и вступления в Евросоюз, используя модель AG-DCC. Они отмечают повышение уровня взаимосвязи внутри каждого рассмотренного рынка после этих событий.

Похожие страницы

Далее приводятся результаты для двух форматов портфелей. При этом оборачиваемость такого портфеля в среднем составляет 719% в год, что практически в 6 раз больше, чем оборачиваемость портфеля CVaR. Даже если бы портфель Марковица мог сравниться с портфелем CVaR по уровню доходности, он, очевидно, терял бы большую часть этой доходности на комиссиях за совершение многочисленных сделок по купле/продаже активов. На основе полученных результатов легко сделать вывод, что процедура оптимизации портфеля по Маркови-цу не может быть применима для активных стратегий с перераспределением весов на ежемесячной основе. С другой стороны, факт неустойчивости весов портфеля, оптимизированного по Марковицу, ставит фибоначчи форекс под вопрос состоятельность такой процедуры даже для пассивных стратегий.

Как расшифровываются показатели (CAGR и др)

Обе модели прошли тест на структурный сдвиг на уровне значимости 5%, но GARCH-BEKK ошиблась на 10%-ном уровне значимости. Результаты исследования могут быть актуальны в первую очередь для управляющих фондами акций, имеющих позиции по активам в различных европейских странах. В дополнение, динамические копулы могут быть полезны для риск-менеджеров, т. Позволяют численно оценивать риск отдельного актива и портфеля в целом на различных временных горизонтах.

1. Процедура подразумевает 100%-ное размещение средств в активы, поэтому портфель будет сильно терять в стоимости на падающих рынках.
2. Вы можете воспользоваться им бесплатно, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения.
3. Позволяет управляющему понять, будет ли стратегия осуществима для него с психологической точки зрения.
4. Страны, фондовые рынки которых за этот период стали более взаимозависимыми с рынками других стран — это Финляндия, Польша, Чехия, Венгрия, Дания и Швеция.
5. В истинном духе TradingView автор этого скрипта опубликовал его с открытым исходным кодом, чтобы трейдеры могли понять, как он работает, и проверить на практике.

Похожие страницы

Таким образом, предлагаемая в исследовании процедура управления оказалась эффективнее классического подхода, предложенного Марковицем, при условии частого пересмотра структуры портфеля. Это имеет еще больший смысл, если учитывать следующие факты по поводу разработанной процедуры. На рисунке 4 приведены результаты управления для портфеля с длинными и короткими позициями. Таким образом, по результатам тестирования было выявлено изменение уровня взаимосвязи для большинства европейских стран, изначально принявших участие в переходе на единую валюту. Веса оптимального инвестиционного портфеля используются в торговой стратегии.

Как расшифровываются показатели (CAGR и др)

Однако важно помнить, что прошлая производительность не гарантирует будущих результатов, а рыночные условия могут измениться. Процедура подразумевает 100%-ное размещение средств в активы, поэтому портфель будет сильно терять в стоимости на падающих рынках. Во время падения рынка управляющие активами, как правило, стараются использовать денежные средства или другие более надежные (по сравнению с what is annualized return акциями) активы.

Эти три меры являются константами, что не имеет места в действительности. Одним из недостатков этой работы можно также считать ограничение на открытие коротких позиций в портфеле. Эта проблема решается позднее в (Jacobs et al., 2005), где изучается возможность дополнения портфеля короткими позициями при накладывании определенных ограничений. В разделе 2 приводится обзор основных работ, связанных с данной тематикой. В разделе 3 дано описание инструментов исследования и процедуры оптимизации портфеля, а раздел 4 содержит основные полученные результаты.