Эффективные границы с целевыми портфелями
Эффективные границы с целевыми портфелями

Что входит в курс:

  • Оптимизация портфеля на основе средних значений и вариации случайных величин;

  • Определение инвестиционных ограничений;

  • Выбор решателя, опций и метрики;

  • Пользовательские сценарии;

  • Автоматическая генерация пользовательских отчетов.

Предварительная подготовка:

Опыт работы с MATLAB на уровне курса MATLAB для финансовых приложений MLFA.

Продолжительность курса -  1 день.

Эффективные границы с целевыми портфелями Эффективные границы с целевыми портфелями

Программа

  • Начало работы с портфелем.
  • Определение инвестиционных ограничений.
  • Выбор решателя, опций и метрики.
  • Использование пользовательских сценариев.
  • Генерация пользовательских отчетов.

Начало работы с портфелем

Использование стандартной метрики Марковица и небольшой набор ограничений для определения и анализа множества допустимых портфелей. 

  • Тип данных Portfolio;

  • Определение генеральной совокупности активов;

  • Определение инвестиционных ограничений, заданных по умолчанию;

  • Оценка и визуализация эффективной границы.

Определение инвестиционных ограничений

Определение типичных инвестиционных ограничений и исследование влияния этих ограничений на эффективную границу.

  • Настройка границы для отдельных позиций;

  • Определение и установление ограничений на группы активов;

  • Наложение пользовательских линейных ограничений;

  • Включение инвестиционных затрат.   


Выбор решателя, опций и метрики

Настройка решателя и опций типа данных Portfolio для ускорения вычислений. Исследование альтернативных методов (основанных на других метриках) построения эффективной границы. 

  • Решатели для типа данных Portfolio;

  • Опции для различных решателей;

  • Использование условной оценки риска (CVaR) в качестве метрики риска;

  • Моделирование сценариев;

  • Оценка CVaR границы.

Использование пользовательских сценариев

Определение и подбор пользовательской модели распределения для исторической доходности. Использование этой модели для генерации пользовательских сценариев и установки переменной PortfolioCVaR. Оценка результатов через бэктесты.

  • Анализ распределения доходности;

  • Использование исторических данных для анализа сценариев;

  • Подбор модели распределения;

  • Создание и использование пользовательских сценариев;

  • Анализ результатов и бэктест.

Генерация пользовательских отчетов

Использование MATLAB Report Generator для автоматической генерации пользовательских отчетов на основе исходного шаблона

  • Альтернативных подход к размещению активов;

  • Создание шаблона отчета;

  • Управление процессом генерации отчета;

  • Написание файла определения отчета;

  • Компоненты MATLAB Report Generator.