インサンプル vs. アウトオブサンプル評価
Rで学ぶポートフォリオ分析入門
Kris Boudt
Professor, Free University Brussels & Amsterdam
悪い知らせ：推定誤差
- データ駆動のポートフォリオ配分の制約：
悪い知らせ：推定誤差
- データ駆動のポートフォリオ配分の制約：
悪い知らせ：推定誤差
- データ駆動のポートフォリオ配分の制約：
良い知らせ：機会
- 推定誤差を無視しない
- スプリットサンプル分析でポートフォリオの実力を評価する
良い知らせ：機会
- 推定誤差を無視しない
- スプリットサンプル分析でポートフォリオの実力を評価する
良い知らせ：機会
- 推定誤差を無視しない
- スプリットサンプル分析でポートフォリオの実力を評価する
良い知らせ：機会
- 推定誤差を無視しない
- スプリットサンプル分析でポートフォリオの実力を評価する
最適化ウエイトの先読みバイアスなし
- スプリットサンプル設計が合致する投資家像：
最適化ウエイトの先読みバイアスなし
- スプリットサンプル設計が合致する投資家像：
- R でスプリットサンプル分析を行う関数
window()
