Si tiene algún tipo de métrica cuantitativa del rendimiento de la cartera, puede variar los pesos y, en cada conjunto de pesos, volver a realizar una prueba y medir el rendimiento de la cartera (en función de su métrica) según ese conjunto de pesos. Entonces puede hacer algo como mantener solo el conjunto de pesas con mejor rendimiento, o mantener un pequeño conjunto de los conjuntos de pesas con mejor rendimiento que no están muy cerca el uno del otro (es decir, si .5 .5 funciona bien, .495 .505 funciona bien, y .9 .1 funciona bien, mantenga solo el mejor de los primeros dos y el tercero, ya que los dos primeros están muy cerca de lo mismo).
Ahora, cómo variar los pesos. Puede recorrer todos los valores posibles, pero esto puede no ser factible, dependiendo de cuántos instrumentos esté pesando. Podría escribir un algoritmo que elija aleatoriamente un conjunto de pesos, evalúe este conjunto y otros en la misma ‘ubicación’ según su métrica, determine en qué dirección está mejorando el rendimiento de la cartera (dentro de esta ubicación), se mueve en esa dirección y evalúa otro conjunto de pesos local, nuevamente determina en qué dirección está mejorando el rendimiento de la cartera dentro de este nuevo local, etc. hasta que parece haber encontrado un máximo local de rendimiento de la cartera, momento en el que devolvería el conjunto de pesos que constituyen este máximo y salta a un conjunto completamente nuevo de pesos para comenzar el proceso nuevamente. En este último caso, en lugar de saltar a cualquier conjunto de pesas con la misma probabilidad, puede decirle a su algoritmo que explore inicialmente un conjunto de pesas que a priori espera que tenga un buen rendimiento, por ejemplo, podría hacer que sea más probable que su algoritmo saltar a un conjunto de pesos que constituyen una cartera bien diversificada.
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