Активное распределение между равновзвешенным и рыночным портфелями

Сводка

В документе описана активная стратегия, перераспределяющая средства между равновзвешенным портфелем акций и портфелем с весами по капитализации. Она основана на том, что равновзвешенный портфель часто превосходил портфель с весами по капитализации на длительных периодах, но может отставать при росте концентрации рынка и корреляций. Стохастическая теория портфеля описывает эту зависимость от рыночного режима, а стохастическая модель разнообразия и дисперсии дает прогнозы для решений о распределении портфеля.

Предложенный метод управления использует квадратичное приближение торговых издержек. Оптимальная скорость торговли задается линейным прямым и обратным стохастическим дифференциальным уравнением, а правило учитывает изменение целевого распределения. Авторы калибруют штрафные параметры на обучающей выборке и оценивают стратегии на исторических данных S&P 500 вне выборки за период с 1995 по 2024, вычитая пропорциональные издержки. Сообщается, что совокупная чистая доходность оказалась выше, чем у каждого из двух эталонных портфелей, а информационный коэффициент — выше, чем у равновзвешенного портфеля после учета указанных транзакционных издержек. Эти результаты относятся к данной модели, данным, калибровке и историческому периоду; они не подтверждают будущую доходность.

Ключевые идеи

• При росте концентрации рынка и корреляций равновзвешенный портфель может отставать от портфеля с весами по капитализации.
• Стратегия активно перераспределяет средства между равновзвешенным и рыночным портфелями, используя прогнозы модели разнообразия и дисперсии.
• Стохастическая постановка задачи управления учитывает издержки реализации с помощью квадратичного приближения.
• В описанных результатах бэктеста S&P 500 вне выборки учтены пропорциональные транзакционные издержки.

Теги

# Active Portfolio Management in Concentrated Equity Markets


# Active Portfolio Management in Concentrated Equity Markets









The equal-weighted portfolio is a passive, rule-based strategy that has historically been difficult to outperform, delivering higher returns than the capitalization-weighted "market" benchmark across many markets and periods. Stochastic portfolio theory (SPT) reveals that this relative performance is regime dependent, with the equal-weighted portfolio underperforming during periods of increasing market concentration and high correlations, particularly market bubbles. These observations have motivated us to formulate and solve a stochastic control problem in which an investor actively allocates between the equal-weighted and market portfolios. The investor bases their allocation decisions on forecasts made under a flexible stochastic diversity--dispersion (SDD) model. Using a quadratic surrogate for implementation frictions, we characterize the optimal allocation through a linear forward--backward SDE and obtain an explicit "aiming in front of a moving target'' representation of the optimal trading rate, in the spirit of Gârleanu and Pedersen. The penalty parameters are calibrated in sample to match the cumulative wealth effect of proportional transaction costs, while out-of-sample performance is evaluated with those costs deducted directly from portfolio wealth. Using historical S&P 500 data, we show that a mean-reverting SDD specification reproduces several empirical features of market diversity and dispersion. In out-of-sample backtests from 1995 to 2024, the resulting strategies deliver higher cumulative net returns than both the equal-weighted and market portfolios, and higher information ratios than the equal-weighted portfolio after 15-basis-point proportional transaction costs.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.