А я вот реализовал пару функций на основе этой теории: - shares(symbols) // возвращает доли при которых общая доходность/риск всей комбинации будет максимальной, т.е. доли при которых достигается экстремум по доходность/риск - diversification(symbols, n) // перебирает все сочетания symbols состоящие из n тикеров, для каджого считает shares, и из всех перебранных сочетаний возвращает то, у которого доходность/риск максимально
например: - допустим, мы выбрали 5 акций, но хотим вложить только в 3, тогда вызовем diversification([a,b,c,d,e,f], 3) алгоритм переберёт цэ из эн по ка сочетаний, т.е. 5!/(3!*(5-3)!)=10 различных вариантов, и подставит каждую из них в shares(), т.е. shares([a,b,c]), shares([a,b,d]), ..., shares([d,e,f]) и выберет ту комбинацию, и такие значения долей, при которых доходность/риск будет максимальным значением.
Теперь вот хочется устраить минусы, которые описаны в статье выше. Т.е. пытаюсь ожидаемую доходность по теханализу вычислять, а не просто мат. ожиданием, а так же функция вычисления рисков не только от среднеквадратического отклонения, а с учётом того же теханализа.
Мне кажется, требуется уточнение относительно слабых мест теории Марковица особенно для недиверсифицированных инвесторов. Теория предполагает, что специфический несистематический риск, ассоциируемый с конкретной компанией не учитывается в портфеле Марковица
Да, чувак, за это получил нобелевскую премию. В статье приводятся глубокие мысли простыми словами. Эйнштейн разработал теорию относительности, которую в двух словах можно выразить следующим образом: два волоса на голове - это мало, а в супе уже много))
Волатильность из врага превращается в друга, если делать инвестиции регулярно. Чем больше волатильность и мат.ожидание, тем лучше актив подходит для долгосрочного увеличения благосостояния
- shares(symbols) // возвращает доли при которых общая доходность/риск всей комбинации будет максимальной, т.е. доли при которых достигается экстремум по доходность/риск
- diversification(symbols, n) // перебирает все сочетания symbols состоящие из n тикеров, для каджого считает shares, и из всех перебранных сочетаний возвращает то, у которого доходность/риск максимально
например:
- допустим, мы выбрали 5 акций, но хотим вложить только в 3, тогда вызовем diversification([a,b,c,d,e,f], 3) алгоритм переберёт цэ из эн по ка сочетаний, т.е. 5!/(3!*(5-3)!)=10 различных вариантов, и подставит каждую из них в shares(), т.е. shares([a,b,c]), shares([a,b,d]), ..., shares([d,e,f]) и выберет ту комбинацию, и такие значения долей, при которых доходность/риск будет максимальным значением.
Теперь вот хочется устраить минусы, которые описаны в статье выше. Т.е. пытаюсь ожидаемую доходность по теханализу вычислять, а не просто мат. ожиданием, а так же функция вычисления рисков не только от среднеквадратического отклонения, а с учётом того же теханализа.