Tối ưu hóa danh mục đầu tư dựa trên việc ước lượng ma trận hiệp phương sai (MTHPS) là một trong những công việc hết sức thú vị, nó đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải luôn tìm tòi và khám phá những phương pháp ước lượng mới để nâng cao tính hiệu quả của chiến lược giao dịch. Tuy nhiên, không phải lúc nào các công thức tối ưu phức tạp cũng mang lại những kết quả tốt về hiệu quả đầu tư. Kết quả nghiên cứu này một lần nữa nhấn mạnh về ý tưởng mà DeMiguel & Francisco (2009) đã cố gắng chứng minh, đôi khi sự đơn giản lại mang đến những kết quả hiệu quả hơn cho các nhà đầu tư trong thực tế. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 01/2011 đến 01/2024 đã cho thấy rằng, phương pháp ước lượng MTHPS với trọng số shrinkage cân bằng cho kết quả hoàn toàn vượt trội trên cả ba chỉ số đo lường là chỉ số Sharpe, chỉ số Sortino và chỉ số Calmar so với 07 phương pháp ước lượng MTHPS khác được chia thành ba nhóm bao gồm nhóm ước lượng theo phương pháp LW Shrinkage, nhóm ước lượng theo mô hình nhân tố và nhóm ước lượng theo phương pháp truyền thống. Kết quả nghiên cứu cũng kỳ vọng sẽ thúc đẩy mạnh mẽ hơn nữa các nhà đầu tư trong việc mở rộng các nghiên cứu về ước lượng MTHPS trong việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu.