In-Sample- vs. Out-of-Sample-Evaluation

Einführung in die Portfolioanalyse in R

Kris Boudt

Professor, Free University Brussels & Amsterdam

Schlechte Nachricht: Schätzfehler

  • Grenze datengetriebener Portfolioallokation:

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Schlechte Nachricht: Schätzfehler

  • Grenze datengetriebener Portfolioallokation:

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Schlechte Nachricht: Schätzfehler

  • Grenze datengetriebener Portfolioallokation:

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Gute Nachricht: Chancen

  • Schätzfehler nicht ignorieren
  • Für eine realistische Bewertung der Portfolioperformance Split-Sample-Analyse nutzen

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Gute Nachricht: Chancen

  • Schätzfehler nicht ignorieren
  • Für eine realistische Bewertung der Portfolioperformance Split-Sample-Analyse nutzen

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Einführung in die Portfolioanalyse in R

Gute Nachricht: Chancen

  • Schätzfehler nicht ignorieren
  • Für eine realistische Bewertung der Portfolioperformance Split-Sample-Analyse nutzen

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Einführung in die Portfolioanalyse in R

Gute Nachricht: Chancen

  • Schätzfehler nicht ignorieren
  • Für eine realistische Bewertung der Portfolioperformance Split-Sample-Analyse nutzen

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Einführung in die Portfolioanalyse in R

Kein Look-Ahead-Bias bei optimierten Gewichten

  • Split-Sample-Design passt zu Anlegern, die:

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Kein Look-Ahead-Bias bei optimierten Gewichten

  • Split-Sample-Design passt zu Anlegern, die:

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  • Funktion window() für Split-Sample-Analysen in R
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