使用后处理结果设置可交易投资组合
获得有效的投资组合或对预期投资组合风险和收益的估计后,请使用您的结果设置交易,以实现有效的投资组合。有关使用 PortfolioMAD
对象时的工作流的信息,请参阅 PortfolioMAD 对象工作流。
设置可交易投资组合
假设您设置了一个投资组合优化问题并获得了有效边界上的投资组合。使用 Statistics and Machine Learning Toolbox™ 中的 dataset
对象形成一个交易记事本,列出您的投资组合以及每项资产的名称。例如,假设您想获得有效边界上的五种投资组合。您可以设置一个交易记事本,将权重乘以 100,以此来查看每种投资组合的配置:
m = [ 0.05; 0.1; 0.12; 0.18 ]; C = [ 0.0064 0.00408 0.00192 0; 0.00408 0.0289 0.0204 0.0119; 0.00192 0.0204 0.0576 0.0336; 0 0.0119 0.0336 0.1225 ]; pwgt0 = [ 0.3; 0.3; 0.2; 0.1 ]; p = PortfolioMAD; p = setAssetList(p, 'Bonds','Large-Cap Equities','Small-Cap Equities','Emerging Equities'); p = setInitPort(p, pwgt0); p = simulateNormalScenariosByMoments(p, m, C, 20000); p = setDefaultConstraints(p); pwgt = estimateFrontier(p, 5); pnames = cell(1,5); for i = 1:5 pnames{i} = sprintf('Port%d',i); end Blotter = dataset([{100*pwgt},pnames],'obsnames',p.AssetList); display(Blotter)
Blotter = Port1 Port2 Port3 Port4 Port5 Bonds 88.154 50.867 13.611 0 1.0609e-12 Large-Cap Equities 4.0454 22.571 41.276 23.38 7.9362e-13 Small-Cap Equities 4.2804 9.3108 14.028 17.878 6.4823e-14 Emerging Equities 3.5202 17.252 31.084 58.743 100
注意
根据模拟情景的不同,您得出的结果可能与此结果有所不同。
此结果表明,在有效边界的最小风险/最小收益端 (Port1
) 主要投资债券,在有效边界的最大风险/最大收益端 (Port5
) 则完全投资在新兴股票。您还可以选择一个特定的有效投资组合,例如,假设您想要一个风险为 15% 的投资组合,可加上从 “estimateFrontier” 函数得到的买入和卖出权重输出来建立交易记事本:
m = [ 0.05; 0.1; 0.12; 0.18 ]; C = [ 0.0064 0.00408 0.00192 0; 0.00408 0.0289 0.0204 0.0119; 0.00192 0.0204 0.0576 0.0336; 0 0.0119 0.0336 0.1225 ]; pwgt0 = [ 0.3; 0.3; 0.2; 0.1 ]; p = PortfolioMAD; p = setAssetList(p, 'Bonds','Large-Cap Equities','Small-Cap Equities','Emerging Equities'); p = setInitPort(p, pwgt0); p = simulateNormalScenariosByMoments(p, m, C, 20000); p = p.setDefaultConstraints; [pwgt, pbuy, psell] = estimateFrontierByRisk(p, 0.15); Blotter = dataset([{100*[pwgt0, pwgt, pbuy, psell]}, ... {'Initial','Weight', 'Purchases','Sales'}],'obsnames',p.AssetList); display(Blotter)
Blotter = Initial Weight Purchases Sales Bonds 30 6.0364e-18 0 30 Large-Cap Equities 30 50.179 20.179 0 Small-Cap Equities 20 13.43 0 6.5696 Emerging Equities 10 36.391 26.391 0
dataset
对象的工具得到份额和待交易的份额。 另请参阅
PortfolioMAD
| estimateScenarioMoments
| checkFeasibility
相关示例
- Creating the PortfolioMAD Object
- Working with MAD Portfolio Constraints Using Defaults
- 估计 PortfolioMAD 对象整个边界上的有效投资组合
- Estimate Efficient Frontiers for PortfolioMAD Object
- Asset Returns and Scenarios Using PortfolioMAD Object