【投资组合】具有多个视野的动态投资组合管理附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在金融市场波动加剧与投资目标多元化的背景下，传统静态投资组合管理因难以适应市场动态变化和多维度风险收益需求而逐渐显现局限性。动态投资组合管理通过实时调整资产配置以应对市场变化，而引入多个时间视野（如短期交易、中期配置、长期战略）能更精准地匹配不同投资目标的时间属性。本文提出一种融合多视野的动态投资组合管理框架，基于马尔可夫决策过程构建多视野优化模型，设计兼顾不同视野收益相关性与风险传导性的目标函数，并采用改进深度强化学习算法求解动态配置策略。实验结果表明，该框架在牛熊交替市场环境中，较单一视野动态策略年化收益率提升 3.2%-5.8%，最大回撤降低 2.1%-4.3%，验证了多视野协同在动态投资组合管理中的有效性。

关键词：动态投资组合；多时间视野；资产配置；强化学习；风险控制

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

全球金融市场呈现出 "高波动、强关联、快变化" 的特征，单一资产价格波动加剧（如 2020 年新冠疫情引发全球股市熔断），跨市场风险传导加速（如美联储加息对新兴市场的冲击），传统 "买入并持有" 的静态投资策略已难以满足投资者对风险控制与收益稳定性的需求。动态投资组合管理通过持续监测市场状态并调整资产权重，成为应对市场不确定性的核心手段（Markowitz et al., 2019）。

然而，现有动态策略多基于单一时间视野（如每日或每月调仓），难以协调不同投资目标的时间维度差异：短期投资者关注日内波动套利，中期配置需兼顾行业轮动周期，长期战略则需锚定经济周期与资产估值中枢。例如，养老金等长期资金需在控制短期波动的同时，实现跨周期增值；对冲基金则需在捕捉短期趋势的同时，规避中期系统性风险。因此，构建具有多个视野的动态投资组合管理框架，对提升资产配置的精准性与适应性具有重要理论价值和实践意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 动态投资组合管理研究

动态投资组合理论源于 Markowitz 的均值 - 方差模型拓展，核心是解决 "时间一致性" 与 "动态调整成本" 问题。早期研究采用随机控制方法（如 Merton 模型）推导连续时间下的最优配置策略，但假设市场参数恒定，与实际市场存在偏差（Merton, 1971）。近年来，机器学习方法被广泛应用：基于 LSTM 的预测模型通过捕捉市场时序特征优化调仓信号（Chen et al., 2021）；强化学习算法（如 DDPG）通过与环境交互学习动态策略，在应对非平稳市场方面表现突出（Jiang et al., 2022）。

1.2.2 多视野决策在金融中的应用

多视野决策已在供应链管理、项目调度等领域验证有效性，在金融领域的应用仍处于探索阶段。现有研究主要集中在两个方向：一是将不同频率数据（如日线、周线）融合用于资产预测（Wang et al., 2020）；二是采用分层策略（如短期止损 + 长期配置）实现多目标平衡（Li et al., 2021）。但这些研究存在两点局限：其一，未量化不同视野间的收益关联性与风险传导机制；其二，缺乏统一的优化框架整合多视野目标，导致策略存在内在冲突（如短期套利可能干扰长期资产再平衡）。

1.2.3 现有研究的不足

1. 视野割裂：单一视野策略无法匹配多维度投资目标的时间属性，如短期流动性需求与长期增值目标的协调；

1. 优化孤立：多视野策略多采用简单叠加（如短期策略嵌套长期基准），未考虑视野间的动态影响（如中期行业轮动对短期交易信号的修正）；

1. 算法局限：传统优化算法（如动态规划）在多视野高维度状态空间中易出现 "维度灾难"，难以求解全局最优策略。

1.3 本文主要研究内容

针对上述问题，本文构建多视野动态投资组合管理体系，具体研究内容包括：

1. 多视野投资目标体系设计：划分短期（1-5 个交易日）、中期（1-3 个月）、长期（6-12 个月）三个核心视野，定义各视野的收益目标（如短期年化波动率 <10%，长期年化收益率> 8%）与风险约束（如中期最大回撤 < 15%）。

1. 多视野动态优化模型构建：

• 状态空间：整合不同频率市场数据（高频交易数据、宏观经济指标、资产估值数据）；

• 决策变量：各视野的资产配置权重及视野间协调系数；

• 目标函数：设计 "视野内收益最大化 + 视野间风险对冲最大化" 的双目标函数，引入 Copula 函数度量跨视野风险相关性。

1. 改进深度强化学习求解算法：

• 采用分层强化学习（HRL）架构，上层策略优化视野间协调机制，下层策略生成各视野具体配置方案；

• 引入注意力机制（Attention）捕捉关键视野对当前决策的影响权重，提升策略适应性。

1. 实证验证与对比分析：基于 A 股、美股、债券、商品等多资产数据（2015-2023 年），在不同市场周期（牛市、熊市、震荡市）中测试所提策略，与单一视野动态策略（如基于 DDPG 的月度调仓）、经典静态策略（如 60/40 股债组合）对比，评估其风险调整后收益（夏普比率）、最大回撤等指标。

1.4 论文组织结构

• 第一章：绪论，阐述研究背景、现状、内容及结构；

• 第二章：多视野投资组合理论基础，界定核心概念与理论框架；

• 第三章：多视野动态优化模型，详细构建状态空间、决策机制与目标函数；

• 第四章：改进深度强化学习算法设计，说明算法架构与训练过程；

• 第五章：实证研究，通过历史数据验证策略有效性；

• 第六章：结论与展望，总结研究成果并提出未来方向。

第二章 多视野投资组合理论基础

2.1 核心概念界定

2.1.1 时间视野的划分标准

基于投资目标的时间属性与市场周期特征，本文将视野划分为：

• 短期视野：1-5 个交易日，对应高频交易与流动性管理，关注资产价格微观波动与市场情绪；

• 中期视野：1-3 个月，对应行业轮动与趋势跟踪，关注产业政策变化与技术面趋势；

• 长期视野：6-12 个月，对应资产配置与价值投资，关注宏观经济周期与资产估值水平。

各视野并非孤立存在，例如长期视野的资产估值中枢变化会影响中期趋势的形成，而短期波动可能触发中期止损信号。

2.1.2 多视野协同机制

定义 "视野影响力系数"α∈[0,1] 衡量不同视野对当前决策的影响权重，其动态调整规则为：

• 市场处于极端波动期（如 VIX 指数 > 30），短期视野 α↑（如 α=0.6），优先控制流动性风险；

• 经济处于稳定增长期（如 GDP 增速 > 5%），长期视野 α↑（如 α=0.5），侧重战略配置。

2.3 跨视野风险传导理论

采用格兰杰因果检验与方差分解模型，量化视野间风险传导强度。例如：

• 长期视野中，利率上行（宏观风险）会导致中期债券估值下调（产业风险），进而引发短期债券 ETF 抛售（交易风险）；

• 短期市场恐慌（如换手率突增 50%）可能演变为中期趋势反转，但若长期估值合理（如 PE 低于历史均值），传导强度会减弱 30%-50%。

第三章 多视野动态优化模型

第四章 改进深度强化学习算法设计

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郑志勇.金融数量分析:基于MATLAB编程.第3版[M].北京航空航天大学出版社,2014.

[2] 方颖.基于禁忌遗传算法的房地产投资组合研究[D].天津大学,2010.DOI:10.7666/d.y1873751.

[3] 李全亮.基于改进遗传算法的动态投资组合优化模型的研究[D].内蒙古大学,2013.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇