Целью данной статьи является разработка пошагового алгоритма оптимизации международного инвестиционного портфеля на основе классической теории Гарри Марковица и его апробация на примере четырех публичных компаний сектора Pharma 4.0 - Microsoft, Roche, Novartis, AstraZeneca, представляющих ключевые сегменты цифровой трансформации фармацевтической отрасли. В качестве статистической выборки использованы помесячные котировки акций указанных фирм за период 2024-2025 годов, приведенные к единой базовой валюте. Для достижения поставленной цели был проведен расчет среднемесячных доходностей, стандартных отклонений - волатильности - и ковариационной матрицы, отражающей взаимосвязи между доходностями активов. На основе полученных данных построен касательный портфель с максимальным коэффициентом Шарпа, для чего использовались методы матричного исчисления (обращение ковариационной матрицы), а оценка эффективности полученного портфеля производилась путем сравнения его характеристик с равновзвешенным портфелем. Проведенные расчеты показали, что предложенный подход доступен в реализации, не требует специализированного программного обеспечения и демонстрирует статистически значимое улучшение соотношения риск-доходность. В ходе исследования была выявлена отрицательная ковариация между технологической компанией Microsoft и европейскими фармацевтическими гигантами Roche и Novartis, что указывает на наличие естественного хеджирующего эффекта внутри экосистемы Pharma 4.0 и подтверждает гипотезу о возможности эффективной диверсификации даже в рамках одной отрасли при корректном учете внутренних взаимосвязей. Определены оптимальные веса активов, ожидаемая месячная доходность и риск портфеля; установлено, что оптимизированный портфель существенно превосходит равновзвешенный по коэффициенту Шарпа.
Полученные результаты исследования могут быть использованы частными инвесторами для самостоятельного формирования инвестиционного портфеля на основе любых исторических данных, а также служить методической основой для дальнейших исследований в области портфельной оптимизации применительно к высокотехнологичным секторам экономики.