2010 硕士论文 An empirical study of stock portfolios based on diversification and innovative measures of risks 103页
1 Introduction 3
2 Classical approach of Portfolio construction 5
2.1 Markowitz, Mean-Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2 Dierent estimates of the Covariance matrix to improve Mean-
Variance approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.1 Shrinkage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.2 Re-sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.3 Reverse engineering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3 CAPM and extensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3 Genetic algorithm 12
3.1 Composition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.2 Focus on the generation of a new population . . . . . . . . . . . 14
3.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4 Random Portfolios 18
4.1 First attempt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.2 Second attempt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
5 Innovative idea on risks 23
5.1 Measures of risks and dependencies . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5.1.1 Coherent Measure of risk . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5.1.2 Dependencies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5.1.3 Some measure of risks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5.2 Level of risks and diversication . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5.3 A winner mix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6 Simulation 30
6.1 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
6.1.1 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
6.1.2 Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
6.1.3 Set of strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
6.2 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.2.1 Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.2.2 Wealth evolution - rst interpretation . . . . . . . . . . . 37
6.2.3 Random Portfolios - Luck or skill? . . . . . . . . . . . . . 43
6.2.4 Sharpe Ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
6.2.5 Transaction costs overview . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
6.2.6 Impact of the diversication - concrete cases . . . . . . . 63
7 What's next? 66
7.1 Recommendation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
7.2 To go further . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
8 Annexes 75
8.1 Maximum DrawDown - Matlab Code . . . . . . . . . . . . . . . . 75
8.2 Average Maximum DrawDown - Matlab Code . . . . . . . . . . . 76