포트폴리오 최적화는 주어진 리스크 수준에서 기대 수익률을 극대화하는 자산 가중치를 선택하는 규율입니다. 해리 마코위츠가 1952년 도입한 현대 포트폴리오 이론은 이것을 공식적인 수학 문제로 만들었습니다; 오늘날 13F.chat은 이것을 두 번 클릭 워크플로우로 만들었습니다. 티커 관찰 목록을 입력하거나 13F 신고서에서 가져온 포지션을 가져오면 옵티마이저가 효율적 프론티어, 접선 포트폴리오 및 리스크 패리티 가중치를 반환합니다.

13F.chat을 차별화하는 것은 데이터 레이어입니다. 대부분의 포트폴리오 최적화 도구는 기대 수익률을 추측하도록 요청합니다. 우리는 기관 보유 종목에 기대치를 고정할 수 있게 합니다: 상위 헤지펀드의 섹터 기울기, 포지션 규모로 암시되는 확신 수준, 13F 데이터에서 볼 수 있는 분기별 로테이션. 정량적 포트폴리오 최적화는 입력이 현실을 반영할 때만 유용합니다.