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Adaptive Stratified Sampling

Nous vous proposons une nouvelle méthode de réduction de variance dont le but est d'atteindre la variance minimale de l’estimateur de l’échantillonnage stratifié. Le challenge est de trouver l’allocation optimale des simulations dans chaque strate. NOS PUBLICATIONSscroll down Revenir à la page précédente Estimation de volatilité en haute fréquence Télécharger * Champs Obligatoires Oui, je...
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Dealing With Data In Finance: How To Estimate The Realized Covariance Between Two Non- Synchronous Assets?

Lorsque plusieurs actifs sont utilisés, la question d'asynchronicité des observations se pose si l'on cherche à définir des estimateurs statistiques. Dans cette publication, nous nous concentrons sur l'estimation de la covariance réalisée entre 2 actifs : une approche naïve est impossible en raison de l'effet de Epps. Nous proposons alors un moyen de construire un...
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Hierarchical Risk Parity: How To Use Machine Learning for Asset Allocation?

L'allocation quantitative de portefeuilles reste un sujet ambivalent : depuis les travaux initiaux de Markowitz, de nombreux compléments ont été apportés, néanmoins la pratique a montré que les différentes méthodologies de construction de portefeuilles optimaux pouvaient être battues, sur longue période, par des portefeuilles simples. Cela s'explique notamment par des raisons numériques qui interviennent dans...