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Portfolio Optimization with Groupwise Selection

机译：具有GroupWise选择的产品组合优化

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Portfolio optimization in the presence of estimation error can be stabilized by incorporating norm-constraints; this result was shown by DeMiguel et al. (A generalized approach to portfolio optimization: improving performance by constraining portfolio norms, Management Science, 5, 798-812, 2009), who reported empirical performance better than numerous competing approaches. We extend the idea of norm-constraints by introducing a powerful enhance- ment, grouped selection for portfolio optimization. Here, instead of merely penalizing norms of the assets being se- lected, we penalize groups, where within a group assets are treated alike, but across groups, the penalization may dif- fer. The idea of groupwise selection is grounded in statistics, but to our knowledge, it is novel in the context of portfo- lio optimization. Novelty aside, the real benefits of groupwise selection are substantiated by experiments; our results show that groupwise asset selection leads to strategies with lower variance, higher Sharpe ratios, and even higher ex- pected returns than the ordinary norm-constrained formulations.
机译：通过结合规范约束，可以稳定在估计误差存在下的投资组合优化;该结果由Demiguel等人显示。 （投资组合优化的广义方法：通过约束产品规范，管理科学，5,798-812,2009）提高绩效，他报告了比众多竞争方法更好的经验表现。我们通过引入强大的增强，分组选择进行组合优化来扩展规范限制的思想。在此，我们不仅仅是惩罚所在资产的规范，我们惩罚小组资产的群体，但在跨组织的惩罚中，惩罚可能会差异。 GroupWise选择的想法是在统计数据的基础上，但对于我们的知识，它是新颖的在Portfo-Lio优化的背景下。抛开新颖性，通过实验证实了GroupWise选择的真正益处;我们的研究结果表明，GroupWise资产选择导致具有较低方差，更高的尖锐比率，甚至比普通规范的制剂更高的返回更高的返回。

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