wieder ein grossartiges video. über w_mvp = np.dot(Sinv, one) / np.dot(one.T, np.dot(Sinv, one)) lassen sich bequem die weights des minimum variance portfolios erhalten, wobei one ein einservektor und Sinv die Inverse der Kovarianzmatrix sind. dann kann man bei diesem Punkt starten und nur den oberen ast (die eigentliche ef) zeichnen. danke sehr.
Fascinating, your code concepts take a step up, less beginners friendly but very powerful
Thank you mate :-)
Great video as always. Waiting for your videos on double sorted factor (value, momentum, size, low vol, etc) portfolios!
thx mate
Great one . Waiting for follow up video on optimising sharpe ratio and global minimum
Thanks mate! Can't promise, video didn't perform that well unfortunately
wieder ein grossartiges video. über w_mvp = np.dot(Sinv, one) / np.dot(one.T, np.dot(Sinv, one)) lassen sich bequem die weights des minimum variance portfolios erhalten, wobei one ein einservektor und Sinv die Inverse der Kovarianzmatrix sind. dann kann man bei diesem Punkt starten und nur den oberen ast (die eigentliche ef) zeichnen. danke sehr.
Danke mein Lieber!
Great Work! Is that an efficient frontier or a minimum variance portfolio?
Thx mate, doing an EF here.