V posledních letech si techniky strojového učení našly cestu téměř do všech oblastí praktického využití a mnoho finančních odborníků začalo tyto metody aplikovat na finanční trhy a alokaci aktiv. Tradiční tvorba portfolia totiž čelí mnoha problémům a omezením.
Objevují se proto modernější přístupy, například skládání investičního portfolia s využitím hierarchické rizikové parity (HRP), která využívá hierarchické seskupování aktiv s podobným rizikovým profilem. Tento přístup přináší stabilnější a diverzifikovanější portfolio, které má lepší výkonnost a menší riziko než tradiční metody alokace aktiv.
Na základě tohoto přístupu se sestavuje porfolio z různých tříd aktiv, včetně globálních akciových indexů, vládních dluhopisů a komodit. Konkrétně zahrnuje 20 dobře diverzifikovaných trhů. Zde je seznam jednotlivých aktiv rozdělených podle tříd:
Portfolio tedy zahrnuje aktiva denominovaná v různých měnách (AUD, CAD, EUR, GBP, HKD, USD, CHF, JPY), což přispívá k jeho globální diverzifikaci. Měnové riziko je také zajištěno, což pomáhá minimalizovat vliv měnových výkyvů na výkonnost portfolia. To se mimo jiné projevilo během krizí:
HRP metoda složení portfolia nabízí potenciálně vyšší rizikově upravené výnosy a lepší ochranu před volatilními trhy i ve srovnání s metodami, jako jsou ty používané norským ropným fondem nebo Nobelovou nadací.
I když je tato metoda technicky náročná, i běžní investoři mohou aplikovat některé její principy.
Přihlašte se a stáhněte si dokument o popsané metodě.
TENTO ČLÁNEK JE DOSTUPNÝ POUZE PRO PŘIHLÁŠENÉ UŽIVATELE.