Монтэ-Карла на аснове сярэдняй аптымізацыі дысперсіі

Я задаў гэтае пытанне ў інтэрв'ю некалькі гадоў таму. Ён ударыў мяне, як дрэнна адукаваны пытанне. Я думаў, што я яго там супольнасці, каб убачыць, калі я проста нешта прапусціў.

Problem Statement For n assets, you are given expected returns (ER), variances (V) and covariances. Your task is to write Monte Carlo based mean variance optimization that will:

  1. Вырабляюць набор эфектыўных партфеляў з павелічэннем валацільнасць/вяртання.
  2. Знайдзіце партфель з мінімальнай дысперсіяй
  3. Знайдзіце самы высокі каэфіцыент Шарпа партфель.

Партфелі павінны быць з улікам наступных абмежаванняў:

  1. No shorting (all weights >= 0)
  2. No leverage (sum of all weights = 100%).

Why I think this is poorly stated problem I understand MVO and MC. The only context I have seen MC in a MVO concept is where MC is utilized to make random draws from a chosen distribution to arrive at an ER and Covariance Matrix. Those however are given here.

If I am wrong here then what is the MC random draws in this case - the asset weights?

4
Дзякуючы Джон. Я думаў, што, магчыма, намер складалася ў тым, каб стварыць традыцыйную МВА прыкладзеныя ўваходы, а затым генераваць передискретизируется МВО з дапамогай F перастановак ад зыходных матэрыялаў, як гэта. corporate.morningstar.com/ib/documents/MethodologyDocuments/‌ & hellip ; я спытаць інтэрв'юера, але не атрымаў ніякага дадатковага ўваходу. Я, вядома, зрабіць пошук Google на працягу доўгага часу якое начальства, але нічога не знайшоў канчатковага. Такім чынам, я паклаў яго тут.
дададзена аўтар gnosis, крыніца
Чынам вы выказаліся, я згодны, што гэта дрэнна сфармулявана. Нават калі вы спрабавалі вяртання з Монтэ-Карла, яшчэ можна было перадаць чаканую прыбытак і каварыяцыі гэтага выніку любога партфеля аптымізатар. Яны маглі б мець на ўвазе Мішо передискретизации, а проста кажучы MC на аснове МВО з'яўляецца занадта расплывістым.
дададзена аўтар John, крыніца
Працэдура передискретизации ў гэтай працы тое ж самае, што я меў на ўвазе. Я не хацеў бы падкрэсліць, занадта шмат пра гэта: вы сапраўды хочаце працаваць на каго-небудзь, хто не можа зрабіць іх пытанні інтэрв'ю ясна?
дададзена аўтар John, крыніца

1 адказы

I believe the question to be too vague to be a good interview question. If you want to do Mean Variance Optimization (MVO) it's hard to see the point of Monte Carlo simulation. One of the good thing of MVO is its analytic tractability. Clearly, the topic is not widely discussed as this Google Search has this question as the first result (I was in incognito mode). The first linked paper by Xu would not be appropriate for any interview. Wikipedia mentions the usage of Monte Carlo for extensions of MVO but not for classical MVO itself.

У заключэнне: я не веру, што вы не правы. Яны маглі б мець на ўвазе іншыя рэчы, але ёсць шмат, каб выбраць з, напрыклад, Мішо передискретизации, як прапанаваў Джон і вышэй.

3
дададзена
Wrt да кропкі аб пашырэннях Монтэ-Карла ў МВО. Мадэляванне Монтэ-Карла таксама выкарыстоўваюцца для сярэдняга квар аптымізацыі/ES. Аднак, гэта не значыць, дысперсія. Калі хто-то дае сярэднюю і каварыяцыі, то яны відавочна маючы на ​​ўвазе, што вам не трэба мець справу з вінаграднай звязках (выбраць ў адным у раздзеле Вікіпедыі). Нават калі яны даюць вам вінаградныя звязкі, тады яшчэ можна было вырабіць размеркаванне з Монтэ-Карла, вылічыць сярэднюю і каварыяцыі мадэлявання і перадаць аптымізатар.
дададзена аўтар John, крыніца