Una matriz de covarianza es la entrada de casi todo modelo de riesgo y también la más fácil de equivocar. Esta habilidad le da las descomposiciones que la explican, con comprobaciones breves (números que calcula, pasos que ordena, conceptos que empareja) y ejemplos financieros: por qué la primera componente principal de los rendimientos bursátiles es el mercado, por qué las tres componentes de una curva de tipos son nivel, pendiente y curvatura, por qué la covarianza muestral de muchos activos tiene valores propios demasiado dispersos y cómo una matriz ruidosa produce una cartera de mínima varianza decepcionante fuera de muestra. El proyecto final es un laboratorio de código en el que construye usted mismo las reparaciones y las prueba con rendimientos reales.
