優化
動態馬科維茨投資組合
讓我們以 4 種資產為例，它們的價值在 2 年的時間內是已知的。然後，由於這 2 年的歷史數據，我計算了這 4 種資產中每一種的預期回報。我推導出在給定風險下最大化整個投資組合的預期收益的最佳權重（所以我計算了 Makowitz 的投資組合）。
現在我想動態測試我的算法。我希望算法重新調整每個交易日的最佳權重（因為直到現在我計算了我的 Markowitz 的投資組合一段時間）
所以我的問題是：如果我是一名想要日復一日計算這些最佳權重的交易者，如何日復一日地動態計算這些資產的預期收益？
假設我知道他們在此期間的預期回報
$$ 1:n $$，如果我考慮到時間 n+1 的新數據來計算新的預期回報，這是一個好的程序嗎？ 非常感謝 ！
樣本外基本上不可能預測均值。第二時刻要容易得多。你可以看看這篇文章：估計 $ \mu $ - 只會增加 $ T $ 提高估計？
只有無限 $ T $ 您將能夠正確估計 $ \mu $ . 因此，從理論上講，如果手段隨時間變化，您的程序可能是正確的，但在樣本之外，我敢打賭，您的 Markowitz 策略將表現不佳。