马科维茨投资组合理论（均方模型）学习笔记——基于Matlab（三）

最新推荐文章于 2022-12-27 00:31:12 发布
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本文介绍了在MATLAB中使用Portfolio函数处理投资组合理论问题，特别是如何在新版本中应对函数变化。内容涵盖Portfolio对象的创建、属性设置和约束条件，包括资产的协方差、平均回报率以及各种投资约束，如线性约束、组别约束和周转率限制。此外，还提供了一个包含三种资产投资组合的例子，展示如何确保前两种资产权重不超过80%。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近在查找MATLAB中求解有效前沿的函数时，发现由于MATLAB移除了部分或全部函数，网上大部分的案例已经无法应用，例如较为常用的froncon全部被移除，portopt由于不再接受Conset参数，已经无法实现资产约束条件下的有效前沿求解，而目前大部分功能已经被Portfolio函数承担。

portopt has been partially removed and will no longer acceptConSet or varargin arguments. Use Portfolio instead to solve portfolio problems that are more than a long-only fully-invested portfolio. For information on the workflow when using Portfolio objects, see Portfolio Object Workflow. For more information on migrating portopt code to Portfolio, see portopt Migration to Portfolio Object.

一、Portfolio使用整理

（一）调用结构

①p=Portfolio；   ——   创建投资组合p（所有属性为空）

②p=Portfolio('property1',value1,'property2',value2...) ；  ——    创建投资组合p（存在属性）

③p=PortfolioCVaR(p,'property1',value1,'property2',value2...)；   ——   添加/修改属性

④q=Portfolio(p,'property1',value1,'property2',value2...)；   ——   在原先组合p的基础上创建新的投资组  


（二）属性

①设置对象

②投资组合对象约束
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量化价值投资：有效前沿与马科维茨模型全解析
2501_92132293的博客
05-30 792
在量化投资领域，如何科学地分散投资以平衡风险与收益是核心课题。1952年哈里·马科维茨提出的均值方差模型（Markowitz Model）奠定了现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory, MPT）的基础，其核心思想是通过资产组合的方差最小化或收益最大化，构建“有效前沿”（Efficient Frontier）——即在给定风险水平下收益最高，或给定收益水平下风险最低的投资组合集合。
马科维茨投资组合理论（均方模型）学习笔记——基于Matlab（一）
weixin_41073006的博客
05-28 1万+
为什么在投资越分散（投资标的相关系数越小），则风险越小？分散投资是马科维茨投资组合理论的基本思路之一。如下，可以看到预期收益率和方差已知的情况下，相关系数越大，无论怎样进行资产配置，其方差均越小。%假设两种资产的预期收益率、方差已知 function X=DeInvestment(sigma1,sigma2) sigma1=0.05;sigma2=0.1; %设置不同的相关系数 for k=1:1...
基于马科维茨与蒙特卡洛模型的资产最优配置模型（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
10-28 1148
在使用改进的优化模型后,保险公司的最优投资组合出现变化,而保险公司的偿付能力充足率相应有所改善。本文还对保险公司期初的资本充足度进行了敏感性分析,结果显示,最优投资组合与保险公司的期初资本有相关关系,期初资本充足率越高,保险公司风险资产的占比可以越高。[1]卫晓婧,熊立华,万民,刘攀.融合马尔科夫链-蒙特卡洛算法的改进通用似然不确定性估计方法在流域水文模型中的应用[J].水利学报,2009,40(04):464-473+480.S_E = sigma(1);
matlab马科维茨代码-Matlab-example:Matlab的例子
05-20
matlab马科维茨代码Matlab示例代码 醋酸时间点 进行生物测定以测量大鼠血清样品中乙酸盐的浓度。 由于本研究中的啮齿动物服用了不同量的酒精，因此乙酸盐浓度高于基线浓度是由乙醇的代谢产生的。 summary.m是一个代码，它从各个样本中获取乙酸盐浓度时间点值，并按动物品系和剂量组对它们进行分组。 计算时间点图的平均值（SEM）的平均值和标准偏差。 使用梯形法则（trapz函数）计算每只动物/样品的曲线下面积（AUC），以估计生成的乙酸盐总量。 由于乙酸盐水平与酒精血液水平成正比，因此乙酸盐量和乙醇含量的GC数据将阐明每只大鼠品系如何代谢酒精。 注意：在发布数据时，地块将在以后发布。 投资组合有效前沿 在评估投资组合的多样性时，可以使用有效的边界（由诺贝尔奖获得者哈里·马克维兹（Harry Markowitz）提出）来找到资产的最佳安排，从而在给定的风险衡量下提供最高的预期收益（在这种情况下为标准划分）。 ``表现不佳''的组合将位于有效边界曲线的下方或右侧，这表明它没有产生尽可能多的回报。代码（portfolio.m）已与我的401K数据一起运行，并且如图所示，需要对资产组合资产
用【马科维茨资产组合选择模型】来咕叽咕叽
lijunscut的博客
12-27 1254
随着基金品种的越来越丰富，作为个人投资者，如何挑选一只好的基金变得越来越不容易。本文尝试用python来进行基金的个性化筛选，同时看看CAPM能否给我们提供一些关于你的基金投资包性价比的有效信息，从而让我们通过性价比这一简洁的指标提高基金绩效评估的有效性。
第四篇机器学习投资组合——模型测试
CoderPai的博客
09-25 2848
作者：chen_h 微信号 & QQ：862251340 微信公众号：coderpai 第四篇机器学习投资组合——模型测试 这个系列文章用于跟踪在创建由机器学习驱动的投资组合过程中的进展，一共分为四篇： 第一篇（简介） 第二篇（数据收集清洗） 第三篇（特征选择） 第四篇（模型测试） 回测 我们在上一篇文章中讲到，我们开始回测的时间点是 2015 年7月17日。这个时间点非常重要，因为我...
马科维茨有效前沿：计算马科维茨有效前沿-matlab开发
05-30
此函数计算 NumPoints-1 等距点的坐标和 Markowitz 有效边界的最小方差组合的坐标。 如果将LongOnly指定为true，则边界将是long唯一约束的边界。 风险由标准衡量。 偏差。 返回一个包含成员 Return 和 Risk 的结构 例子： LongOnlyFrontier=EfficientFrontier(Assets,100,1); 无约束Frontier = EfficientFrontier（资产，100）；
matlab马科维茨代码-Matrix_Algebra_and_Optimization:ECE367的问题集解决方案-矩阵代数和优化
05-20
matlab马科维茨代码Matrix_Algebra_and_Optimization ECE367的问题集解决方案-矩阵代数和优化。 问题描述 习题1：单词向量 在MATLAB中完成 Wikipedia文章通过单词向量投影，规范和角度来实现相似性。 成本曲面和仿射近似。 CVX解决不同的lp规范和投影。 习题集2：二次近似和PageRank，特征向量迭代 在Julia（Julia）中完成 二次近似。 PageRank和特征向量迭代。 习题集3：词向量，特征脸上的奇异值分解 在Julia（Julia）中完成 词向量的奇异值分解，低秩逼近。 具有l2投影的特征脸。 习题集4：最小二乘，摩尔-彭罗斯伪逆，CAT扫描，l2-常规控制系统 在Julia中完成，用于CAT扫描建模的MATLAB 通过Moore-Penrose伪逆在最小二乘上进行证明，为其他部分进行规划。 通过最小二乘法对单位质量进行最佳控制。 CAT扫描建模。 习题集5：线性和二次程序，最小二乘的非l2正则化 在Julia（Julia）中完成 L1通过凸优化对最小二乘进行正则化。 通过线性编程进行最佳膳食计划。 使用l1，l-无
马科维茨投资组合理论（均方模型）学习笔记——基于Matlab（二）
weixin_41073006的博客
05-29 1万+
马科维兹投资理论，即均方模型，是一种投资组合选择理论，其基本内容是：在不存在无风险借贷的假设下，基于资产组合个别股票收益率的均值和方差找出投资组合的有效前沿边界，投资者在有效前沿上配置资产组合时为一定条件下的最优组合。有效前沿为以μ、 σ为坐标的平面上的一支双曲线，开口向右，上面的各点一定是充分分散化而消除了非系统性风险的投资组合。
马科维茨投资组合理论（均方模型）学习笔记——基于Matlab（四）
weixin_41073006的博客
06-05 1万+
这是本阶段最后一次学习马科维茨投资组合理论的软件实现。
马科维茨投资组合理论(均方模型)（1）
夏夜蒲扇的博客
02-29 1万+
1.Markowitz的基本思想 风险在某种意义下是可以度量的。 各种风险有可能互相抑制，或者说可能“对冲”。， 因此，投资不要“把鸡蛋放在一个篮子里”，而要分散化。 在某种“最优投资"的意义下，收益大意味着要承担的风险也更大。 2.Markowitz模型概要 马科维兹于1952年提出的“均值一方差组合模型”是在禁止融券和没有无风险借贷的假设下，以资产组合中个别股票收益率的均值和方差找出投资组合的...
matlab马科维茨代码-Momentum-Trading-Optimization:动量交易优化
05-20
matlab马科维茨代码动量交易优化 财务优化建模的最终项目 在这个项目中，我们结合了简单的动量交易策略和Markovitz投资组合优化。 在确定多头/空头股票清单之后的每个重新平衡日，我们将此股票清单放入markovitz ooptimzation算法中。 为了使我们的策略更加稳健，我们测试了用于简单动量交易的参数以及用于投资组合优化的适当预期收益和协方差矩阵。 要查看源pdf，请点击链接： 代码文件夹包含我们在项目中使用的所有代码依赖项 主要文件： 长短 它是进行所有回测的主要matlab文件，其中包括零融资投资组合再平衡算法。 选择参数和时间段进行回溯测试，回报投资组合绩效和累积回报图。 单位 依赖文件包含要插入markvovitz算法中的用于计算不同的预期收益和协方差矩阵的算法。 cvx_markowitz.m 这是用于我们投资组合优化的markovitz算法 数据文件： ffdata_m.mat和ffdata_d.mat 法玛法国因素数据，每月和每天 p2data.mat 包含库存数据，302个库存，每月数据和每日数据 stocklist.txt 符合我们要求的公司列表。
matlab马科维茨代码-BMPS:基数约束下基于二元Markowitz的投资组合选择
05-20
matlab马科维茨代码基于二元Markowitz的投资组合选择 Markowitz平均方差投资组合选择被公认为一种非常重要的投资策略。 基于Markowitz的二元投资组合选择（BMPS）问题是Markowitz引入的原始均值-方差投资组合选择问题的二进制版本。 此外，已经对BMPS问题设置了基数限制，以防止过度多样化。 注意，BMPS是整数线性规划问题。 该软件包的目的是通过使用基于V型传递函数的二进制Beetle Antennae Search（VSBAS）在线解决BMPS问题。 基于现有文献和我们的理解，目前已实现了文献中的几种算法。 更准确地说，使用的主要文章如下： SDMourtas，VNKatsikis，“ V形BAS：大型投资组合选择问题上的应用”（已提交） MA Medvedeva，VN Katsikis，SD Mourtas，TE Simos，“通过二进制甲虫天线搜索算法对时变背包问题进行了随机化处理：着重于投资组合保险中的应用”，Math Meth Appl Sci，第1-11页，2020年。 K. Deb，工程设计优化：算法和示例。 PHI，第二版，2013年7
应用马科维茨模型分配投资比例的matlab程序.rar_matlab投资组合_telephoneh7x_马科维茨 matlab_
07-14
应用马科维茨投资组合理论分配投资比例的matlab程序
matlab马科维茨代码-portfolio-allocation-markowitz-recurrent-nn:根据欧盟债券指数探索不同的投
05-20
matlab马科维茨代码投资组合资产分配策略：从Markowitz到RNN 该研究项目将从18个欧盟债券指数和一个基准开始，探索用于优化投资组合分配的不同方法。 使用Matlab和Python开发的项目。 项目中使用的输入数据和技术 原始数据是从Eikon下载的1998年至2018年间18个欧盟国家的所有回报，所有到期债券指数价格。 汇率也下载了。 使用的技术包括：Markowitz框架中的权重预算，风险预算，恒定相关模型和递归神经网络。 项目结构 包含从原始.xlsx文件提取数据的代码 进行初步的数据探索和分析 在5年的两个不同时期内对不受约束和受约束的有效边界进行一些初步分析 复制了5年内同等权重和基准投资组合的可能演变 a003_...m和a004_...m文件探索了用于投资组合分配的不同高级技术，计算了资产权重随时间的变化，累积收益和各种策略的总体排名 文件夹/RNN包含与a004_a_Advanced.m使用的递归神经网络相关的python文件 有关使用项目文件的其他信息 大多数Matlab a00x_...m文件应独立存在，并使用.mat文件收集执行相应文件中包含的分析所需
matlab的常用函数和函数库
03-05
介绍了常用的函数和用法实例，可以作为matlab入门或者快速手册使用
马科维茨投资组合理论总结
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Hellolijunshy的博客
07-08 5万+
马科维茨投资组合理论马科维茨(Harry M.Markowitz,）1990年因其在1952年提出的投资组合选择（Portfolio Selection)理论获得诺贝尔经济学奖。主要贡献：发展了一个在不确定条件下严格陈述的可操作的选择资产组合理论：均值方差方法 Mean-Variance methodology.主要思想：Markowitz把投资组合的价格变化视为随机变量，以它的均值来衡量收益，以...
马克维茨模型matlab求解,马克维茨投资组合模型的matlab计算
weixin_39825105的博客
03-20 1689
钱骏洲，等：马克维茨投资组合模型的 matlab计算 金融营销 马克 维茨 投 资组 合模 型 的 matlab计算 钱骏洲 ，倪菁菁 (1．重庆邮电大学 光电工程学院，重庆 400065； 2．贵州大学 管理学院，贵州 贵阳 550000) [摘 要]马克维茨投资组合模型是现代投资组合理论中的经典模型，将 matlab软件应用于马克维茨投资组合模型 的计算将克服其计算量大的缺点，并通过实际计算得...
【量化分析】投资组合管理
曦瓜
04-09 4956
证券投资组合经典模型介绍。
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