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※ 引述《davidwales (cluster)》之銘言: : ※ 引述《davidwales (cluster)》之銘言: : : 最近念投資組合有個靈感 : : 有一個公式如下 : : 假定給定歷史的covariance matrix(dim: N) : : 我可以用以下公式 ω* = (Ω^-1 Ⅰ ) / Ⅰ^T Ω^-1 Ⅰ : : ω* 是最佳投資組合的 weights vector : : Ω 是 ex post的 共關聯矩陣 : : Ⅰ^T = (1 1 .....1) 共 N個 1 : : 如果要預測未來的市場投資組合 勢必要知道 未來的 Ω的演化方程式 : : 不知道 VIX有可能用來推測Ω未來30天怎麼變化? : : VIX 是從期貨推來的 : : 應該也會有個期貨的 Ω吧?? : : 故有此疑問 : : 感謝解惑和討論!!! : : m(_ _)m : 上次談到某個時刻t的 market portfolio weight vector如何決定 : 可以透過 Ω^-1 : 不過 如果從 重整投資組合的觀點來說 : t時刻最好的投資組合 : 過了一年或是n年之後 不見得是最好 : 那麼 如果是看一年之後 : 到底是定期定額的策略 : 或是至始至終維持一定比例的策略比較穩健呢? : 大家怎麼看? 能否給點想法? : 似乎把時間往後拉之後 : 某個時刻 最好的market portfolio 的weighting vector 也變得不太重要了 : 因為那個解是一直在變動的 : 還是說 可以做一個 Ω^-1 的時間平均估計? 針對三個月 半年 一年或長期這樣? : 感謝解惑!! 關於我自己的問題 我自己有了一點方向 但為了不要造成各位先進的困擾 我就提一些方向就好 首先 我前面幾篇已經大致上點出了 Ω的重要性 所以接下來只要知道Ω在時間t之後如何演化 那對於我決定 market portfolio就會至關重要 而我這幾天想了一下 其實答案我已經碰觸過了 那就是各種濾波方法 濾波之後再針對訊號做自關聯就能看出 過去一段時間 Ω在不同時間尺度 的變化狀況 透過這各資訊就能去推演Ω之後的演化路徑 所以Ω(t) 就能做一個粗略估計了 這也不是新的東西 過去10年學術界也做很多了 有了 Ω(t) 就能設計出很多portfolio 供 客戶做選擇了 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 155.69.170.63 (新加坡) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1566880758.A.890.html
poisonB : 恭喜 以後可以無腦賺了 08/27 13:01
darkMood : 沒錯,賺客戶的錢,不要自己進市場,會笑死 08/27 13:51
darkMood : 從客戶手中賺錢才是聖盃,穩賺不賠。 08/27 13:51
SweetLee : 我最討厭濾波了 你濾波以後濾掉的時間尺度的自關聯 08/27 14:22
SweetLee : 訊息不就不見了? 08/27 14:22
davidwales : sweet 大在研究一下吧 08/27 14:47
SweetLee : 沒關係啦 十年後再跟大家炫耀一下發現聖杯有沒有讓 08/27 16:25
SweetLee : 你變首富 08/27 16:25