详细内容或原文请订阅后点击阅览
利用美国大盘股板块进行投资组合优化
我目前仍处于量化投资的情绪中，所以今天我将介绍我在美国大型股票板块的投资组合优化方面所做的一些工作。我这样做是为了增强我目前的 MinVar 框架，我将其用于自己的投资。快速回顾一下投资组合优化的基础知识，提前向阅读本文并哀叹我遗漏了某些内容的 PM 致歉。金融有两个主力模型；切线投资组合，将投资者置于有效前沿，风险调整后的回报（或夏普比率）最大化。或者最小方差投资组合，无论回报如何，都提供具有最低方差或标准差的资产组合的风险敞口。这些投资组合通常是在给定一组约束的情况下估计的，如下所述。假设大多数投资组合分配决策都是从这些理想模型之一开始的——您要么希望实现最佳风险调整回报，要么希望实现最低波动性——教科书模型和实时分配之间的差异由以下复杂层决定。
来源:Alpha Sources这项分析表明，以夏普比率衡量的顶部和底部行业在 5 年和 10 年样本中相当稳定，但在完整样本中并非如此。这与上述结果相符，表明与完整样本相比，5 年和 10 年有效前沿投资组合相对稳定。结果还表明，商业服务、技术和医疗保健在 5 年和 10 年基础上一直是表现最佳的行业，医疗保健在完整样本中也保持了夏普比率的前三名。非周期性消费品和工业是整个样本中表现最佳的行业，但上述结果表明，这主要是由于过去的强劲表现，而这在最近的样本中不一定能保持。电信行业始终处于垫底位置，证实了任何试图成功投资该行业的人——看看你们 V 和 T——早就知道的事情。
能源是另一个有趣的行业。它在夏普比率上处于垫底位置，但不知何故仍然进入了最佳投资组合。方差表的第二列显示了原因。到目前为止，能源是最佳的分散投资工具，这里将其定义为在三个样本中与其他行业具有最大负协方差的行业。没有哪个行业能与之匹敌。大多数其他行业与其他行业最多只有一个负协方差（您猜对了，能源行业），而技术行业有两个。最后，上述方差分析的第一列显示，公用事业、医疗保健和商业服务在时间上具有最稳定的协方差，尽管正如我上面提到的，这种分析在这里非常基础。但更一般地说，估计不同时间范围内的大量协方差矩阵并比较不同行业随时间变化的协方差估计值是一种检查协方差矩阵是否随时间稳定的方法，如果不是，则哪些行业正在推动波动。
增强正切投资组合 - 公用事业炙手可热
让我们尝试这样做。