※ 引述《davidwales (cluster)》之铭言： : ※ 引述《davidwales (cluster)》之铭言： : : 最近念投资组合有个灵感 : : 有一个公式如下 : : 假定给定历史的covariance matrix(dim: N) : : 我可以用以下公式 ω* = (Ω^-1 Ⅰ ) / Ⅰ^T Ω^-1 Ⅰ : : ω* 是最佳投资组合的 weights vector : : Ω 是 ex post的 共关联矩阵 : : Ⅰ^T = (1 1 .....1) 共 N个 1 : : 如果要预测未来的市场投资组合 势必要知道 未来的 Ω的演化方程式 : : 不知道 VIX有可能用来推测Ω未来30天怎麽变化? : : VIX 是从期货推来的 : : 应该也会有个期货的 Ω吧?? : : 故有此疑问 : : 感谢解惑和讨论!!! : : m(_ _)m : 上次谈到某个时刻t的 market portfolio weight vector如何决定 : 可以透过 Ω^-1 : 不过 如果从 重整投资组合的观点来说 : t时刻最好的投资组合 : 过了一年或是n年之後 不见得是最好 : 那麽 如果是看一年之後 : 到底是定期定额的策略 : 或是至始至终维持一定比例的策略比较稳健呢? : 大家怎麽看? 能否给点想法? : 似乎把时间往後拉之後 : 某个时刻 最好的market portfolio 的weighting vector 也变得不太重要了 : 因为那个解是一直在变动的 : 还是说 可以做一个 Ω^-1 的时间平均估计? 针对三个月 半年 一年或长期这样? : 感谢解惑!! 关於我自己的问题 我自己有了一点方向 但为了不要造成各位先进的困扰 我就提一些方向就好 首先 我前面几篇已经大致上点出了 Ω的重要性 所以接下来只要知道Ω在时间t之後如何演化 那对於我决定 market portfolio就会至关重要 而我这几天想了一下 其实答案我已经碰触过了 那就是各种滤波方法 滤波之後再针对讯号做自关联就能看出 过去一段时间 Ω在不同时间尺度 的变化状况 透过这各资讯就能去推演Ω之後的演化路径 所以Ω(t) 就能做一个粗略估计了 这也不是新的东西 过去10年学术界也做很多了 有了 Ω(t) 就能设计出很多portfolio 供 客户做选择了 --

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