Efficient Frontier SMONTAGGIO Frontiera efficiente Dal momento che la frontiera efficiente è curvo, piuttosto che lineare, un risultato chiave del concetto è stato il beneficio di diversificazione. portafogli ottimali che compongono la frontiera efficiente tendono ad avere un più alto grado di diversificazione rispetto a quelli sub-ottimali, che sono in genere meno diversificate. Il concetto di frontiera efficiente è stato introdotto dal premio Nobel Harry Markowitz nel 1952 ed è una pietra miliare della moderna teoria di portafoglio. Optimal Portfolio Una assunzione in investire è che un più elevato grado di rischio significa un ritorno potenziale più elevato. Al contrario, gli investitori che assumono un basso grado di rischio hanno un ritorno basso potenziale. Secondo la teoria Markowitzs, vi è un portafoglio ottimale che potrebbe essere stato progettato con un perfetto equilibrio tra rischio e rendimento. Il portafoglio ottimale non si limita comprende i titoli con il più alto potenziale di rendimento o titoli a basso rischio. Il portafoglio ottimale mira a bilanciare i titoli con i maggiori rendimenti potenziali, con un grado accettabile di rischio o di titoli con il più basso grado di rischio per un dato livello di potenziale di rendimento. I punti sul terreno di rischio rispetto a rendimenti attesi in cui i portafogli ottimali menzogna è conosciuta come la frontiera efficiente. Gli investimenti Selezione assuma un investitore al rischio che cercano utilizza la frontiera efficiente per selezionare gli investimenti. L'investitore dovrebbe selezionare i titoli che si trovano sul lato destro della frontiera efficiente. L'estremità destra della frontiera efficiente comprende i titoli che si prevede di avere un alto grado di rischio accoppiato con rendimenti potenziali elevati, che è adatto a investitori altamente propensi al rischio. Al contrario, i titoli che si trovano sul lato sinistro della frontiera efficiente sarebbe adatto per gli investitori avversi al rischio. Limitazioni frontiera efficiente e moderna teoria di portafoglio hanno molte assunzioni che possono non rappresentare correttamente la realtà. Ad esempio, una delle ipotesi è che rendimenti delle attività seguono una distribuzione normale. In realtà, i titoli possono sperimentare rendimenti che sono più di tre deviazioni standard dalla media più di 0,03 dei valori osservati. Di conseguenza, i rendimenti delle attività sono detto di seguire una distribuzione leptokurtic, o la distribuzione coda pesante. Inoltre, la teoria Markowitzs assume investitori sono razionali e evitare il rischio, quando possibile, non ci sono grandi abbastanza investitori per influenzare i prezzi di mercato, e gli investitori hanno accesso illimitato al credito e prestito di denaro al tasso di interesse privo di rischio. Tuttavia, il mercato comprende investitori irrazionali e al rischio che cercano, grandi operatori di mercato che potrebbero influenzare i prezzi di mercato, e gli investitori non hanno accesso illimitato a prestiti e mutui money. Mean varianza ottimizzazione Il pensiero Mans Ouija Board non fare errore su di esso, ottimizzatori di portafoglio sono un grande business. Aperto quasi ogni rivista rivolta ai professionisti di investimento e youll trovare annunci a piena pagina che strombazzano il premio quotNobel vincente algorithmquot inerente al pezzo 2000 del software viene propagandato. Non importa che il codice di base non più di 50-200K occupa sul singolo floppy che alla fine arriva per posta. Consulenti e clienti sono abbagliati dalle curve convesse verso l'alto e le composizioni di portafoglio precise lampeggianti sul monitor e laserato in cartelle spiffy. Ive ottenuto un bel po 'di corrispondenza circa la disponibilità e l'utilità di tecniche di ottimizzazione per i piccoli investitori da parte dei lettori di frontiera efficiente e la allocazione intelligente. Im scettico circa la tecnica, e sono reso conto che ho bevuto trasmetteva questo scetticismo abbastanza bene. Per quelli di voi nuovi al gioco asset allocation, ecco la trama: Nel 1951 Harry Markowitz ha pubblicato una tecnica matematica per trovare le composizioni di portafoglio precisi che danno le migliori combinazioni di rischio del portafoglio e ritorno. Questi portafogli formano il bordo in alto a sinistra del grafico riskreturn di tutti i possibili portafogli da un determinato gruppo di attività, e si dice che formano la frontiera efficiente della trama - da qui il nome di questo sito. Questo logo siti simboleggia questo concetto: L'asse verticale del logo rappresenta ritorno, il rischio asse orizzontale. La vela multicolore come oggetto simboleggia tutte le possibili combinazioni di portafoglio che possono essere costituiti dal patrimonio. La parte verso l'alto curvatura della vela sul suo alto a sinistra è Comparti quotefficient frontier. quot che si trovano in questa frontiera efficiente hanno il più alto rendimento per un dato livello di rischio. Guardato da un'altra prospettiva, hanno il più basso rischio per una data di ritorno. Ovviamente, la frontiera efficiente è il posto dove stare. Gli ingressi formula sono notevolmente semplice - il ritorno e la deviazione standard per ciascun bene, così come le correlazioni tra ogni risorsa. Ad esempio, un semplice portafoglio di asset 3 ha 9 ingressi 3 restituisce, 3 SDS, e 3 correlazioni. Un portafoglio 10 attività avrebbe avuto 65 ingressi (10 restituisce, 10 SDS, e 45 correlazioni). L'avvento del microcomputer mettere questa tecnologia sul desktop, il professor Markowitz ha vinto un meritato premio Nobel per il suo lavoro, e gli analisti finanziari diventano intossicato con le tecniche fascino. Tuttavia, vi è un grande e brutto unico neo - la tecnica funziona solo a posteriori. Si scopre che le composizioni di portafoglio outputted sono squisitamente sensibili anche molto piccoli cambiamenti nei dati di input. Modificare alcuni pezzi di dati di input un po 'e le composizioni di portafoglio risultanti cambiano drasticamente. Dal momento che i rendimenti di input richiesti, SDS, e le correlazioni sono noti con precisione solo a posteriori, significa ottimizzazione varianza è inutile come un predittore di futuri portafogli ottimali. Questo è perché è impossibile prevedere con nessuna parte vicino la precisione richiesta dei resi, SDS, e correlazioni. Come semplice esempio, ho dato da mangiare i seguenti ingressi nel mio MVO per un semplice modello di asset 5: Si noti che il portafoglio quotmaximum returnquot 5 è composto da 100 beni A. Nel mondo reale dei portafogli riequilibrato due asset con SD25 e correlazione 0.5 avrà un riequilibrato ritorno di circa 0,8 sui loro rendimenti medi, quindi in realtà il portafoglio massimo ritorno si rivelerà essere un quasi 5050 mix di a e B, con un ritorno di circa 12,8 (la media di 11,5 e 12,5, più il factorquot quotrebalancing di 0.8) ed una SD di 22.1. In altre parole, il portafoglio massimo ritorno spesso si rivela essere una miscela di 2 o più beni, ma MVO sarà sempre assegnare il portafoglio massimo ritorno al 100 del bene eseguire più alto. Successivamente, youll riconoscere che in corrispondenza della zona inferiore returnrisk (portafogli 2, 3, e 4) l'uscita favorita A sopra B, C e D sopra da ampi margini. Questo è semplicemente il risultato di un avere un rendimento superiore a quello 1 B, con lo stesso vale per C e D. Se la previsione di ritorno bene è fuori anche da 1 allora che l'allocazione patrimonio può essere fuori da diverse volte. Il Signore Onnipotente stessa non può fare previsioni torna con quel tipo di precisione. Lo stesso tipo di errori si verificano con aberrazioni SD e correlazione. Si consideri un modello da 10 risorsa. Cosa pensi che le probabilità sono di predire correttamente con precisione tutti i 65 parametri di input richiesti Inoltre, la tendenza per il bene ritorna a significare revert introduce un bias perversa in risultati di ottimizzazione. Se si utilizza rendimenti negli ultimi 5, 10, o anche 20 anni si rischia di sopravvalutare i rendimenti delle attività più performanti e viceversa. Ciò comporterà l'ottimizzatore sovraponderazione proprio quelle attività che sono probabilità di sovraperformare in futuro. Alcuni ottimizzatori effettivamente consentire l'analista finanziario per alimentare i dati dei fondi comuni grezzi direttamente nel algoritmo Questa è una ricetta per il disastro. Sta diventando sempre più evidente che le allocazioni di portafoglio ingenuo, seguito con disciplina, batteranno strategie di allocazione più attivi con grande regolarità. Allora perché gli analisti finanziari usano MVO Per cominciare, il premio Nobel fa ottenere la vostra attenzione. La sua attrazione principale, tuttavia, è la sua vistosità. La natura umana favorisce il complesso oltre la semplice. James P. OShaugnnessy, in ciò che funziona a Wall Street cita uno studio psicologico in cui due soggetti, Smith e Jones, sono invitati a identificare se campioni di cellule mostrati su uno schermo sono sani o malati. Smith e Jones sono date alcune regole semplici ma efficaci per prendere questa decisione. Smith è dato il corretto feedback su se è giusto o sbagliato, e dopo un po 'è giusto 80 del tempo. Jones viene dato un feedback corretto, e fa molto di più male. Smith e Jones sono poi chiesto di spiegare gli uni agli altri come hanno fatto le loro decisioni. Smiths, come previsto, è breve e semplice. Jones è complessa e complicata, e molto più impressionante di Smiths. Successivamente, viene chiesto loro di guardare una nuova serie di campioni di cellule. Così colpito è Smith con Jones complessa (ma meno efficace) metodo che comincia a usarla. Lo stesso vale per l'ottimizzazione della varianza media rispetto allocazioni di portafoglio bilanciato fissi. Gli analisti finanziari e gli investitori sono stati truffato da MVOs complessità ed eleganza. Il suo fallimento è reminscent di comunismi. Sistema Marxs non riesce a causa dei difetti insiti nella natura umana: sistema di Markowitz non riesce a causa dei difetti insiti in previsioni economiche.
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