Parité du risque agnostique pour diversifier les positions d’un portefeuille

Résumé

Cette note présente Eigenrisk Parity, une approche de construction de portefeuille qui répartit le risque de manière égale entre les composantes principales d’une matrice de covariance. L’idée générale est de s’appuyer sur la symétrie plutôt que sur des prévisions précises de rendements et de corrélations. Le cadre peut également être formulé avec d’autres définitions de facteurs non corrélés, étendant le principe au-delà des composantes principales.

Agnostic Risk Parity est un cas particulier qui suppose que les indicateurs de rendement futur ne sont pas corrélés et ont la même variance. Sous cette hypothèse, la méthode cherche à limiter les risques inconnus, c’est-à-dire les risques dont l’existence même n’est pas connue, qui peuvent apparaître lorsqu’un portefeuille repose trop fortement sur une couverture optimiste entre positions. La note rapporte que la méthode donne des résultats raisonnables lorsqu’elle est appliquée à des stratégies techniques classiques, comme le suivi de tendance. La description fournie ne donne ni détails d’implémentation, ni mesures comparatives, ni conception des tests sous-jacents ; elle n’établit donc pas le comportement de l’approche sur d’autres portefeuilles ou dans d’autres conditions de marché.

Idées clés

• Eigenrisk Parity vise à égaliser le risque réalisé entre les composantes principales de la matrice de covariance.
• Le cadre général repose sur des arguments de symétrie et peut utiliser d’autres définitions de facteurs non corrélés.
• Agnostic Risk Parity suppose que les indicateurs de rendement futur ne sont pas corrélés et ont une variance égale.
• La méthode vise à réduire les risques liés à une couverture excessivement optimiste entre les positions d’un portefeuille.
• La note rapporte des résultats raisonnables sur des stratégies de suivi de tendance, mais fournit peu de détails sur l’évaluation.

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# Agnostic Risk Parity: Taming Known and Unknown-Unknowns


# Agnostic Risk Parity: Taming Known and Unknown-Unknowns









Markowitz' celebrated optimal portfolio theory generally fails to deliver out-of-sample diversification. In this note, we propose a new portfolio construction strategy based on symmetry arguments only, leading to "Eigenrisk Parity" portfolios that achieve equal realized risk on all the principal components of the covariance matrix. This holds true for any other definition of uncorrelated factors. We then specialize our general formula to the most agnostic case where the indicators of future returns are assumed to be uncorrelated and of equal variance. This "Agnostic Risk Parity" (AGP) portfolio minimizes unknown-unknown risks generated by over-optimistic hedging of the different bets. AGP is shown to fare quite well when applied to standard technical strategies such as trend following.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.