Модель портфельной оптимизации на основе среднеабсолютного отклонения и её применения к Токийскому фондовому рынку

Цель данной статьи — показать, что модель портфельной оптимизации с использованием L1-риска (риска среднеабсолютного отклонения) позволяет устранить большую часть трудностей, связанных с классической моделью Марковица, сохраняя при этом её преимущества по сравнению с моделями равновесия. В частности, модель с L1-риском приводит к задаче линейного программирования вместо квадратичной задачи, что позволяет решать крупномасштабные задачи оптимизации, включающие более 1000 акций, в режиме реального времени. Численные эксперименты на исторических данных акций индекса NIKKEI 225 показывают, что модель с L1-риском формирует портфель, весьма похожий на портфель по модели Марковица, при этом требуя лишь доли времени, необходимого для решения последней.