投资组合优化方面的文献已经有数十年的历史了。在今天的推文，我们将介绍一些传统的投资组合优化模型。总体目标是从考虑的所有可能的具有定义的目标功能的投资组合中选择资产的投资组合。...2 比较投资组合优化 全局最小方差投资组合 全局最小方差投资组合 ? 是一种资产组合，它为我们提供尽可能低的收益方差或投资组合波动性。...我们可以通过解决优化问题，将列表绑定到单个数据框中并使用ggplot2来绘制样本最佳投资组合权重中一个月的滚动-基于前六个月的滚动mus和Sigmas来实现。 ? ? ? ?...3 马科维茨投资组合 马科维茨均值-方差投资组合构建如下： ? 我们可以通过调整λ来设置不同的风险参数，并查看收益如何受到影响。这可以通过对具有不同值的数据运行多个优化问题来完成。...Mu/Diag（Sigma）投资组合 ? ? ? ? Mu/Diag（sqrt（Sigma））投资组合 ? ? ? ? 4 结果分析 有8种不同的投资组合优化模型。
p=6811 我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。...第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果。 ---- 组合优化 投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。...---- 使用粒子群优化的投资组合优化 PSO算法可用于优化投资组合。在投资组合优化的背景下，群中的每个粒子代表投资组合中资产之间的潜在资本分配。...在套利交易投资组合的背景下，投资组合优化的目标是进一步降低外汇损失的风险，同时提高投资组合实现的投资收益。 投资组合优化的目标是确定应为每笔交易分配多少资金以优化风险调整收益。...本文摘选《Python基于粒子群优化的投资组合优化研究》
此外，IT 领导者必须确保软件组合继续以最具成本效益的方式提供价值，因为旧应用程序的维护成本往往更高。 而且，不要忘记，软件组合应该能够有效地响应任何预期的机会。...今天，我将讨论如何使用 TIME 框架使您的软件组合保持最新。 什么是TIME框架，为什么它很重要？...TIME 框架是一种评估和改进软件组合的方法，该软件组合体现在 IT 质量与业务价值的 4 部分地图中。该框架旨在帮助管理人员根据他们可以对每个应用程序采取的潜在行动来细分他们的投资组合。...他们的高质量地位意味着他们不需要太多的投资。它们可能不是软件组合中最重要的组件，但仍然很有用。 这里合适的做法是容忍这些应用程序。这意味着领导者不应该废除它们，也不应该向它们注入更多资金。...如果他们还没有达到应用程序收益的上限，他们应该准备好进行更多投资。此类别中的应用程序在其业务价值和 IT 质量之间具有直接比例。 增加投资以提高该软件的质量可能会增加衍生的商业价值。
https://segmentfault.com/u/harryprince 概述 最近，我在研究投资组合优化的问题，主要针对的是股票持仓的组合优化，我们会在这个分析过程中发现一些有意思的现象，并一步一步优化...第四部分 这节将对投资组合优化系列做一个总结,我们将基于组合优化和测试结果对CAPM市场投资组合构建一个交易策略。 值得重申的是: 我所说不应该被当做投资建议。...标准普尔是大多数人考虑的标准“市场投资组合”。我们将参考一个市值加权策略对我们的投资组合优化策略进行测试。 现在的CAPM还存在诸多漏洞，有很多方法都能发现这些问题。...组合优化策略 这是我们的投资组合优化策略: 1.每个季度初,用上一季度收益计算市场投资组合。 2.对当前季度使用当前组合。...3.下个季度的开始,循环回到第一步 4.在我们的投资组合中至少需要3个股票。 5.没有做空。 6.用2%作为无风险利率。 7.每次分析的第一个季度如果优化失败就使用同等权重的投资组合。
本文将通过真实的股票数据用python来介绍这一理论的基础和有效前沿的构建。 那么什么是MPT，为什么你要理解它，又怎么用python来实现它呢？...投资者可以以无风险利率不受限制的借入和贷出资金 现代资产组合理论是关于在特定风险水平下投资者（风险厌恶）如何构建组合来最大化期望收益的理论。...那么我们该怎么通过python用真实股价数据来建立有效前沿组合呢？...前面我们了解了资产组合理论（MPT）的基本内容并通过Monte Carlo模拟产生了有效前沿组合。下面我们专注于组合优化的概念。 50000个不同权重的投资组合产生了不同的期望收益和期望波动率。...通过一些优化的数学技巧也可以得到相同的结论，但这里，用了Monte Carlo模拟来解释有效前沿和最有投资组合的概念。
其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果 组合优化 投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。...---- 使用粒子群优化的投资组合优化 PSO算法可用于优化投资组合。在投资组合优化的背景下，群中的每个粒子代表投资组合中资产之间的潜在资本分配。...使用粒子群优化（PSO）的投资组合优化的例证。局部最优位置（红色粒子）现已更新为粒子的当前位置。 使用粒子群优化的真正挑战是确保满足投资组合优化的约束。如前所述，存在许多限制。...在套利交易投资组合的背景下，投资组合优化的目标是进一步降低外汇损失的风险，同时提高投资组合实现的投资收益。 投资组合优化的目标是确定应为每笔交易分配多少资金以优化风险调整收益。...本文摘选 《 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 》
在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。...我们的目标是开发一个蒙特卡罗模拟模型的投资组合优化。参与者将被要求构建和分析由各种资产类别(例如，股票，债券和另类投资)组成的投资组合，以最大化预期回报，同时管理风险。...然后将随机生成的投资组合分配到“投资组合”数组的第i行。“投资组合”数组中的每一行代表不同的股票组合。 调用“RiskPortfolio()”函数，将当前的投资组合作为参数传递。...波动性是衡量资产或投资组合价格波动的指标。 无风险收益率是指零风险投资的回报，也就是说，这是投资者在不承担风险的情况下所期望的回报。 最优风险投资组合是夏普比率最高的投资组合。...散点图直观地表示了投资组合的风险和收益关系。 最佳投资组合是具有最大夏普比率的投资组合，其权重也可以提取的。 该代码标识夏普比率最高的投资组合，然后显示分配给该投资组合中每个公司的分配或权重。
投资组合优化：基于GAS算法从备选金融产品中找到特定风险偏好类型下的最佳收益。 量子贝叶斯网络应用：反应事件的多种重要非独立因变量之间的关联。...其中，投资组合优化是世界经济论坛认为的主要影响领域之一，许多大型金融机构在这项技术上的活动和投资水平也在不断增加。...4.2 量子计算在投资组合优化的应用 投资组合优化问题，一直是金融行业受关注度最高、收益率最明显的应用场景，也是金融从业人员、或者投资管理人员都需要面对的问题。...量子计算在处理组合优化问题具有“量子优势”，能够快速从所有投资组合中，加速找到最佳投资组合方式。 以下以投资组合优化应用的操作示例进行介绍： 1.挑选9支股票,点击组合计算。...以下是操作流程示意图： 我们不仅用QUBO的方式加速求解投资组合，而且我们也用量子真随机数对求解后的投资组合做了权重优化（代码部分省略） PaddleQuantum-Hybrid computation
为了理解一篇关于应用强化学习构建最优投资组合的论文，你需要有足够的知识来知道什么是最优投资组合和全面的强化学习知识，用来理解作者是如何使用这种技术的。...投资组合操作 我们希望Agent的行为是投资组合在n只股票和现金上的权重（一共n+1个权重）。...N只股票和现金的投资组合是N + 1 维空间上的一个点，因此从Dirichlet（N + 1）分布中抽样就可以得到一个投资组合。...更糟糕的是，我们因为调整投资组合获得了负的收益回报（交易成本），但没有机制维持原有的投资组合权重不变。 其次，在每一步采样新的投资组合看起来是愚蠢的。...我们认为应该对改变投资组合的决策进行抽样，然后在必要时对投资组合进行抽样。这样可以使用分布的方差（或方差向量的范数）来做出这个决策。 这是我们目前最感兴趣的问题。
VaR通常按以下格式构架： “我们下个月的投资组合VaR为250,000元 ，置信度为95％” 这意味着，以95％的置信度，我们可以说投资组合的损失在一个月内不会超过250,000元 在这篇文章中，我将引导您完成在股票投资组合中计算该指标的步骤...简而言之，方差-协方差方法着眼于给定回溯期内给定股票或股票投资组合的历史价格走势（标准差，平均价格），然后使用概率理论来计算指定置信区间内的最大损失。我们将在下面使用Python逐步进行计算。...（可以对VaR进行修改来说明不同的分布，但是这里我们将重点介绍标准VaR计算） 标准市场条件 -与许多金融工具一样，VaR最适合用于考虑标准市场中的损失，并且不适用于极端/异常事件。...计算投资组合的VaR的步骤 为了计算投资组合的VaR，您可以按照以下步骤操作： 计算投资组合中股票的定期收益 根据收益创建协方差矩阵 计算投资组合均值和标准差 （根据投资组合中每只股票的投资水平加权）...用指定的置信区间，标准差和均值计算正态累积分布（PPF）的反函数 通过从步骤（4）的计算中减去初始投资，估算投资组合的风险价值（VaR） 1）计算投资组合中股票的定期收益 # 创建我们的股票投资组合
p=22788 Python计算获得多资产投资组合的风险度量。 关键概念 随着价格的变动，投资经理所持有的市场价值也会发生变化。后者就是所谓的市场风险，衡量它的最流行的方法之一是定义为风险价值。...单资产组合VaR 在Python中，单资产组合VaR计算没有那么复杂。...多资产投资组合VaR 对于 多资产类别投资组合： #将数据集扩展到5种不同的资产，将它们组合成一个具有替代风险的投资组合。...Python确实是一个强大的工具，用于计算和数据可视化。它允许你导入几个不同的预包装库，大大降低了其他代码（如C++）的复杂性。...---- 本文摘选《Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）》
投资组合分析 到目前为止，我们已经用Python创建了一个交易策略。下面我们将度量并绘制常见的投资组合特征方便我们进行观察分析。 投资组合分析 首先，我们将导入一些重要的库，并观察数据执行情况。...MARKOWITZ 均值-方差优化 1952年，马科维茨(MARKOWITZ)提出均值-方差投资组合理论，又称现代投资组合理论。投资者可以使用这些概念来构建基于给定风险水平的最大化预期回报的投资组合。...基于马科维茨方法，我们可以生成“最优投资组合”。...returns.plot_corr_heatmap() 最好在你的投资组合中拥有相关性较低的资产。...除了SPY与HYG，这四个资产类别的相关性都很低，这对我们的投资组合是不利的：因为如果拥有高度相关的不同资产组，即使你将风险分散在它们之间，从投资组合构建的角度来看，收益也会很少。
从狭义的角度来说，投资组合是规定了投资比例的一揽子有价证券，当然，单只证券也可以当作特殊的投资组合。 人们进行投资，本质上是在不确定性的收益和风险中进行选择。...所谓方差，是指投资组合的收益率的方差。我们把收益率的标准差称为波动率，它刻画了投资组合的风险。 人们在证券投资决策中应该怎样选择收益和风险的组合呢？这正是投资组合理论研究的中心问题。...投资组合理论研究“理性投资者”如何选择优化投资组合。所谓理性投资者，是指这样的投资者：他们在给定期望风险水平下对期望收益进行最大化，或者在给定期望收益水平下对期望风险进行最小化。...因此把上述优化投资组合在以波动率为横坐标，收益率为纵坐标的二维平面中描绘出来，形成一条曲线。这条曲线上有一个点，其波动率最低，称之为最小方差点（英文缩写是MVP）。...这条曲线在最小方差点以上的部分就是著名的（马考维茨）投资组合有效边界，对应的投资组合称为有效投资组合。投资组合有效边界一条单调递增的凸曲线。
原作者: 邓一硕 来自: 格物堂 构造投资组合是金融投资分析中历久弥新的问题。多年以来，学界、业界提出诸多对投资组合进行优化的方法。...比如，最经典的基于收益率均值和 收益率波动性进行组合优化，由于马克维滋提出用收益率方差表示收益率的波动性，所以，这种方法又称为的$$ \sum M-V $$方法，即 Mean-Variance 方法的缩写...；后来，又衍生出基于夏普比率（Sharp Ratio）的投资组合优化方法；近年来，随着VaR (Value at Risk) 和 CVaR(Conditional Vaule at Risk) 概念的兴起...，基于 VaR 和 CVaR 对投资组合进行优化的思路也开始勃兴；除此之外，对冲基金届还有一种非常有生命力的投资组合优化方法，即桥水公司（Bridge-Water）公司提出的风险均摊方法（ Risk Pairy...、切线组合、单个资产的风险/收益、等权重投资组合、两资产投资组合的有效前沿（禁止卖空）、模特卡罗模拟得到的投资组合、夏普比率。
案例中使用Tushare包获取股票数据，使用Pandas、Seaborn、Matplotlib等工具对数据进行清洗和可视化操作，并最终使用Scipy包构建了一个有效投资组合。...在量化投资领域，最流行的编程语言就是Python，主要原因是Python简单易上手，并且有诸多数据分析、可视化以及统计建模的包可供我们使用。...本篇案例就旨在介绍如何使用Python进行量化投资，我们将从数据获取、数据清洗、数据可视化、构造有效投资组合几个方面介绍Python在量化交易中的应用。...这实际上是一个有约束下的最优化问题，我们可以使用Scipy包中的最小优化算法函数sci.optimize.minimize来帮助我们进行求解，该算法可以在有约束的情况下最小化目标函数。...5.总结 本文介绍了如何使用Python构建有效投资组合，通过数据获取、数据清洗、数据可视化、构建投资组合、求解最优投资组合几个步骤，使读者可以对Python在金融科技、量化投资领域的应用有一个初步的认识
多样性的好处在于，你可以通过优化资产配置，使得该投资组合的风险低于投资组合中风险最低的股票的风险。...上面我们是通过随机生成各种可能的投资组合并从中找到最优的（最小化风险或最大化风险调整回报率）。我们也可以直接使用Scipy的优化函数。...当解决最优化问题即约束和界限问题时，Scipy的优化函数与excel的solver函数的功能类似。 下面的函数是用于获得夏普比率最大的投资组合的。...method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints) return result 我们也可以定义一个优化函数来计算波动率最小的投资组合...除了可以绘制每个随机生成的投资组合，我们还可以绘制每个对应的年收益率值和年度风险。这样我们可以看到多样性是如何随着资产配置的优化不断降低的。
(2)投资者购买成分股时，过多过少都不太合理。对于附件的成分股数据， 请您通过建立模型，给出合理选股方案和投资组合方案。 问题二：尝试给出合理的评价指标来评估问题一中的模型，并给出您的分析结果。...问题三：通过附件股指据和您补充的数据，对当前的指数波动和未来一年的指数波动进行合理建模，并给出您合理的投资建议和策略。 针对问题一：分析投资者在给定十支股票中的最优选股方案和投资组合。...首先，分别根据每支股票开盘价、最高价、最低价和收盘价确定其收益率和风险率，并从中剔除劣质股票，在剩余的股票中进行投资组合的最优化分析，优化指标分为三种:给定收益水平最小化风险；给定风险水平最大化收益；设定用户偏好系数...使用MATLAB软件进行求解，优化结果为：在倾向最大化收益时，七号股票在投资中占比较大，而倾向降低投资风险时，则在几个股票中进行选择。 针对问题二：对问题一中的模型进行评估。...编写Python代码建立模型，并对模型进行训练，通过参数诊断后可以对未来数据进行预测，并且根据预测数据对不同类型的投资人群给予相应的投资建议。
p=20360 本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，Fama-French三因子（因素）模型的实现和使用。...评估投资资金 在此示例中，我们将基于因子模型评估几种投资基金的绩效。我们将标准普尔500指数作为明确的市场因素，并假设无风险收益为零 rf = 0。...这证实了大多数投资基金的表现不超过市场的观点。 显然，无论以哪种衡量标准，SPHB都是最差的：负α，负β比率和Sharpe比率。
p=22788 原文出处：拓端数据部落公众号 Python计算获得多资产投资组合的风险度量。 关键概念 随着价格的变动，投资经理所持有的市场价值也会发生变化。...单资产组合VaR 在Python中，单资产组合VaR计算没有那么复杂。...多资产投资组合VaR 对于 多资产类别投资组合： #将数据集扩展到5种不同的资产，将它们组合成一个具有替代风险的投资组合。...= value_ptf['投资组合的价值'] 。...Python确实是一个强大的工具，用于计算和数据可视化。它允许你导入几个不同的预包装库，大大降低了其他代码（如C++）的复杂性。
p=22853 原文出处：拓端数据部落公众号 本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解器。 通用求解器 通用求解器可以处理任意的非线性优化问题，但代价可能是收敛速度慢。...., maximum = TRUE)#> 投资回报率优化问题: # 让我们来看看可用的求解器# solve itres <- ROI_solve(prob)res MILP –...Sigma[2,3] = 0, Sigma[4,4] == 0.1) 投资组合优化...--考虑马科维茨投资组合设计：最大化 ， Problem(Maximize(obj), constr)solve(prob) 结论 R语言中可用的求解器的数量很多。...基于粒子群优化的投资组合优化 8.R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测 9.用机器学习识别不断变化的股市状况——隐马尔可夫模型的应用
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