MATLAB金融工具箱投资组合函数的调用PPT课件
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0MATLAB金融工具箱简介.pptx

金融数据处理与格式转换 货币格式 金融数据的图表技术 现金流的计算与分析 利率期限结构计算 证券类衍生产品定价与分析 资产组合分析 利率模型
利率期限结构敏感性分析 条件均值与方差 对冲分析 GARCH模型
主要内容
数据主要类型介绍 债券计算 资产组合计算 模拟 数据输入输出与画图
9、春去春又回,新桃换旧符。在那桃花盛开的地方,在这醉人芬芳的季节,愿你生活像春天一样阳光,心情像桃花一样美丽,日子像桃子一样甜蜜。2 0.12.920.12.9Wednesday, December 09, 2020
10、人的志向通常和他们的能力成正比例。07:44:3407:44:3407:4412/9/2020 7:44:34 AM 11、夫学须志也,才须学也,非学无以广才,非志无以成学。20.12.907:44:3407:44Dec-209-Dec-20 12、越是无能的人,越喜欢挑剔别人的错儿。07:44:3407:44:3407:44Wednesday, December 09, 2020 13、志不立,天下无可成之事。20.12.920.12.907:44:3407:44:34December 9, 2020
T H E E N D 17、一个人如果不到最高峰,他就没有片刻的安宁,他也就不会感到生命的恬静和光荣。上午7时44分34秒上午7时44分07:44:3420.12.9
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help
点击help(或F1,出现产品信息) 选择help from command,当前显示关于
command的一些说明。选择help from desktop, 显示关于desktop的一些操作指南。 在弹出的窗口选择index 输入关键词,会给出命令的使用方式和例句 例如命令strcat,字符串合并命令
基于MATLAB的金融工程方法与实践第十二章 投资组合优化1

第十二章 投资组合优化
Outline • 矩阵求导简介 • 优化知识 • 允许卖空情况下的投资组合优化
• 不允许卖空情况下的投资组合优化
矩阵求导的有关知识
数对向量求一阶导
• 假设X为列向量,存在函数f(X),其自变量为向 量,因变量取值为标量
f X f ( x1, x1,, xn )
e1 ~ T w e w1 w2 w3 e2 w1e1 w2 e2 w3e3 E rp e 3 • 约束条件2 1 wT w1 w2 w3 1 1 1
• 约束条件1
2 p T p
允许卖空情况下的权重求解
• function [wp,varp]=meanvar(e,V,rp) • %. 求解投资组合权重 • %输入:e每个资产的预期收益率组成的收益率 列向量
• %输入:V 收益率的方差协方差矩阵
• %输入:rp为投资组合的预期回报率 • %输出: wp为投资组合权重,列向量 • %输出: varp为投资组合的方差
f11 f f 21 X f m1
f12 f 22
fm2
f1n f2n f mn
fi fij x j
Matlab实现
• Syms s t • V=[s;t]
• f=[t^2*log(s);s^3*log(2+t)]
w • 约束为非线性约束和线性约束
max w e
T
T
w Vw
T
2 p
w 1
问题3
• 不考虑预期收益,最小化风险 • 目标函数为二次型
min1 / 2w Vw
Outline • 矩阵求导简介 • 优化知识 • 允许卖空情况下的投资组合优化
• 不允许卖空情况下的投资组合优化
矩阵求导的有关知识
数对向量求一阶导
• 假设X为列向量,存在函数f(X),其自变量为向 量,因变量取值为标量
f X f ( x1, x1,, xn )
e1 ~ T w e w1 w2 w3 e2 w1e1 w2 e2 w3e3 E rp e 3 • 约束条件2 1 wT w1 w2 w3 1 1 1
• 约束条件1
2 p T p
允许卖空情况下的权重求解
• function [wp,varp]=meanvar(e,V,rp) • %. 求解投资组合权重 • %输入:e每个资产的预期收益率组成的收益率 列向量
• %输入:V 收益率的方差协方差矩阵
• %输入:rp为投资组合的预期回报率 • %输出: wp为投资组合权重,列向量 • %输出: varp为投资组合的方差
f11 f f 21 X f m1
f12 f 22
fm2
f1n f2n f mn
fi fij x j
Matlab实现
• Syms s t • V=[s;t]
• f=[t^2*log(s);s^3*log(2+t)]
w • 约束为非线性约束和线性约束
max w e
T
T
w Vw
T
2 p
w 1
问题3
• 不考虑预期收益,最小化风险 • 目标函数为二次型
min1 / 2w Vw
2024版matlab教程(全)资料ppt课件

进行通信系统的建模、仿真和分析。
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B
C
变量与赋值
在MATLAB中,变量不需要事先声明,可以 直接赋值。变量名以字母开头,可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数,如sin、 cos、tan等三角函数,以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类,包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法,包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法,包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数,如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点,而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值,如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分,如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减,要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法,要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除,要求矩阵大小相同
特征值与特征向量
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矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算,如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中,可以使用inv() 函数来求矩阵的逆,使用det() 函数来求矩阵的行列式,使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如,A的逆可以表示为 inv(A),A的行列式可以表示 为det(A),A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词:了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述:特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x,特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用,如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵,例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头,可以包含字母、 数字和下划线,但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用,如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算,可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词:了解矩阵的分解方法,如LU分解、QR分解等。
• 详细描述:在MATLAB中,可以使用lu()函数进行LU分解,使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分,便于计算和分析。
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,展示数据和模型结果。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库,进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法,如线性回归、决策 树、支持向量机等,以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构,如卷积神经网络(CNN) 、循环神经网络(RNN)等,以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算,如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析,包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具,如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数,如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行,是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现,根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具,支 持多种统计分析方法,可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算,支持 多种数值计算方法,包括线性代数、微积 分、微分方程等。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库,进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法,如线性回归、决策 树、支持向量机等,以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构,如卷积神经网络(CNN) 、循环神经网络(RNN)等,以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算,如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析,包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具,如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数,如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行,是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现,根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具,支 持多种统计分析方法,可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算,支持 多种数值计算方法,包括线性代数、微积 分、微分方程等。
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控制流语句
使用条件语句(如if-else)和 循环语句(如for)来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算,如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ,用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能,如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量,可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型, 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型,包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值,包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数,如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词:MATLAB提供了许多内置函 数,可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆:使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量:使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值:使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解:使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
matlab ppt课件

02
它提供了大量的内置函数和工具箱,用于支持各种 领域的科学研究、工程设计和数据分析。
03
Matlab具有简单易学的语法和强大的计算能力,使 得非专业的编程人员也能够轻松地使用。
Matlab的发展历程
01 Matlab最初是由MathWorks公司于1980年代开 发的,作为一款商业数学软件。
02 经过多年的发展,Matlab的功能不断扩大和完善 ,逐渐成为一款成熟的科学计算软件。
1 2
矩阵运算
Matlab提供了丰富的矩阵运算功能,如矩阵乘 法、转置、逆等。
特征值与特征向量
Matlab可以方便地计算矩阵的特征值和特征向 量。
3
线性方程组求解
Matlab提供了多种求解线性方程组的方法,如 高斯消元法、LU分解等。
概率统计
随机数生成
01
Matlab可以生成各种散布的随机数,如正态散布、均匀散布、
最优化问题求解
最优化问题求解
Matlab提供了优化工具箱,可以对最优化问题进行求解,如线性 计划、非线性计划、束缚优化等。
最优化算法
Matlab支持多种最优化算法,如梯度降落法、牛顿法、遗传算法 等,可以根据问题类型选择合适的算法进行求解。
最优化应用
在生产调度、资源分配、金融优化等领域,Matlab广泛应用于最 优化问题的求解和分析。
数据分析
Matlab提供了各种数据分析工 具和机器学习算法,支持数据 发掘和猜测分析。
金融分析
Matlab在金融领域也得到了广 泛应用,支持风险评估和投资 组合优化等。
02
Matlab基础操作
变量与数据类型
01
变量命名规则
数据类型
02
03
它提供了大量的内置函数和工具箱,用于支持各种 领域的科学研究、工程设计和数据分析。
03
Matlab具有简单易学的语法和强大的计算能力,使 得非专业的编程人员也能够轻松地使用。
Matlab的发展历程
01 Matlab最初是由MathWorks公司于1980年代开 发的,作为一款商业数学软件。
02 经过多年的发展,Matlab的功能不断扩大和完善 ,逐渐成为一款成熟的科学计算软件。
1 2
矩阵运算
Matlab提供了丰富的矩阵运算功能,如矩阵乘 法、转置、逆等。
特征值与特征向量
Matlab可以方便地计算矩阵的特征值和特征向 量。
3
线性方程组求解
Matlab提供了多种求解线性方程组的方法,如 高斯消元法、LU分解等。
概率统计
随机数生成
01
Matlab可以生成各种散布的随机数,如正态散布、均匀散布、
最优化问题求解
最优化问题求解
Matlab提供了优化工具箱,可以对最优化问题进行求解,如线性 计划、非线性计划、束缚优化等。
最优化算法
Matlab支持多种最优化算法,如梯度降落法、牛顿法、遗传算法 等,可以根据问题类型选择合适的算法进行求解。
最优化应用
在生产调度、资源分配、金融优化等领域,Matlab广泛应用于最 优化问题的求解和分析。
数据分析
Matlab提供了各种数据分析工 具和机器学习算法,支持数据 发掘和猜测分析。
金融分析
Matlab在金融领域也得到了广 泛应用,支持风险评估和投资 组合优化等。
02
Matlab基础操作
变量与数据类型
01
变量命名规则
数据类型
02
03
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汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
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• Default = 1, the equally weighted linear moving average model (BIS).
2•020/W10/13indowLength %(Optional)计算时最近的观 6
[PortRisk, PortReturn] = portstats(ExpReturn, ExpCovariance, PortWts)
• PortReturn %(optional)有效前沿上,每个 点的回报。默认为,最大最小做平均得到 值。
• AssetBounds %(Optional)投资组合分配到
每一种资产上的权重的最小和最大值,是
2*NASSETS矩阵。所有资产下界的默认值=0
(没有卖空),商界的默认值=1(表示该
2020/资10/13产构成整个投资组合)
• TickTimes %(Optional)时间,若是空的,则 按1,2,3,4…排序。
• Method %(Optional)Method='Simple'(默 认), tick2ret表示简单加减收益率. If Method='Continuous', 表示复合收益率
2020/10/13
5
[ExpReturn, ExpCovariance, NumEffObs] = ewstats(RetSeries, DecayFactor,
• RetSeries %收益率序列
• StartPrice %起始价格,默认值为1
• RetIntervals %收益率序列的时间间隔,默认 值为1
• StartTime %开始时间,默认值0 StartTime=datenum(’06-Mar-2007’) =733107
•
datestr(733107)= 06-Mar-2007
• AssetMax %每一资产的最大分配,没有限 制为NaN。如标量NaN或向量[m n NaN]
• NumAssets %(Optional) 资产数量,默认为
AssetMin或AssetMax的长度。
2020/10/13
2
• 五:投资组合的有效前沿(CAL efficient frontier)
• 六.单个资产含约束条件矩阵 • 七:有效前沿投资组合的最优资产分配 • 八.带有约束条件的资产组合
• 其他:
• 九.线性规划求资产组合问题
2020/10/13
3Hale Waihona Puke [TickSeries, TickTimes] = ret2tick(RetSeries, StartPrice, RetIntervals, StartTime, Method)
• BorrowRate %(Optional)借款利率,小数形式。
默认为没有借贷NaN。
2020/10/13
9
2020/10/13
10
单个资产含约束条件矩阵
• 调用函数:[A,b] = pcalims(AssetMin,
AssetMax, NumAssets)
• 参数解释:
• AssetMin %每一资产的最小分配,没有限 制为NaN。如标量NaN或向量[m n NaN]
• PortRisk %有效前沿上每一风险资产的标准 差,(投资组合的个数)NPORTS* 1的向量。
• PortReturn %有效前沿上每一风险资产的预 期回报, NPORTS* 1的向量。
• PortWts %有效前沿上每一资产的权重分配 NPORTS*NASSETS矩阵
• RisklessRate %无风险贷款利率。小数形式。
• ExpReturn %1*NASSETS(资产数量)的向 量,表示资产期望收益。
• ExpCovariance % NASSETS*NASSETS 资产收 益协方差矩阵
• PortWts %(Optional Number of portfolios) NPORTS by NASSETS资产权重矩阵。每一行 表示一个不同的权重组合。NPORTS表示投 资组合的数量,默认值=1/ NPORTS(即权重 相等)
WindowLength)
• RetSeries %收益率序列。 NUMOBS*NASSETS。
• DecayFactor %(Optional)被加权后的每一次 观察少于它发生器的控制数量,第k次观察 的权重是DecayFactor^k。DecayFactor的范围 是(0,1 ] ,默认值=1,表示等权重的线性 移动平均模型(BIS)
Matlab 投资组合函数调用 函数注解
同济matlab兴趣小组2011年11月
2011TJ jinzhuan
2020/10/13
1
• 一:相关系数矩阵与协方差矩阵相互转化 • 如何计算有效边界?如下(二~八) • 二:收益率序列和价格序列之间的转化 • 三:计算预期收益和协方差 • 四:投资组合的预期收益率和标准差
2020/10/13
7
[PortRisk, PortReturn, PortWts] = frontcon(ExpReturn, ExpCovariance,
NumPorts, PortReturn, AssetBounds, Groups, GroupBounds, varargin)
• NumPorts %(optional)有效前沿上的点的 个数,默认值=10
• Method % Method='Simple'(默认),表示
简单加减收益率. If Method='Continuous', 表
2020/10/13
4
[RetSeries, RetIntervals] = tick2ret(TickSeries, TickTimes, Method)
• TickSeries %价格序列矩阵,可以是多个资 产价格序列,最后一行为最新的时间观察 价,依次往上。
8
[RiskyRisk, RiskyReturn, RiskyWts, RiskyFraction, OverallRisk, OverallReturn] =
portalloc(PortRisk, PortReturn, PortWts, RisklessRate, BorrowRate,
RiskAversion)
2•020/W10/13indowLength %(Optional)计算时最近的观 6
[PortRisk, PortReturn] = portstats(ExpReturn, ExpCovariance, PortWts)
• PortReturn %(optional)有效前沿上,每个 点的回报。默认为,最大最小做平均得到 值。
• AssetBounds %(Optional)投资组合分配到
每一种资产上的权重的最小和最大值,是
2*NASSETS矩阵。所有资产下界的默认值=0
(没有卖空),商界的默认值=1(表示该
2020/资10/13产构成整个投资组合)
• TickTimes %(Optional)时间,若是空的,则 按1,2,3,4…排序。
• Method %(Optional)Method='Simple'(默 认), tick2ret表示简单加减收益率. If Method='Continuous', 表示复合收益率
2020/10/13
5
[ExpReturn, ExpCovariance, NumEffObs] = ewstats(RetSeries, DecayFactor,
• RetSeries %收益率序列
• StartPrice %起始价格,默认值为1
• RetIntervals %收益率序列的时间间隔,默认 值为1
• StartTime %开始时间,默认值0 StartTime=datenum(’06-Mar-2007’) =733107
•
datestr(733107)= 06-Mar-2007
• AssetMax %每一资产的最大分配,没有限 制为NaN。如标量NaN或向量[m n NaN]
• NumAssets %(Optional) 资产数量,默认为
AssetMin或AssetMax的长度。
2020/10/13
2
• 五:投资组合的有效前沿(CAL efficient frontier)
• 六.单个资产含约束条件矩阵 • 七:有效前沿投资组合的最优资产分配 • 八.带有约束条件的资产组合
• 其他:
• 九.线性规划求资产组合问题
2020/10/13
3Hale Waihona Puke [TickSeries, TickTimes] = ret2tick(RetSeries, StartPrice, RetIntervals, StartTime, Method)
• BorrowRate %(Optional)借款利率,小数形式。
默认为没有借贷NaN。
2020/10/13
9
2020/10/13
10
单个资产含约束条件矩阵
• 调用函数:[A,b] = pcalims(AssetMin,
AssetMax, NumAssets)
• 参数解释:
• AssetMin %每一资产的最小分配,没有限 制为NaN。如标量NaN或向量[m n NaN]
• PortRisk %有效前沿上每一风险资产的标准 差,(投资组合的个数)NPORTS* 1的向量。
• PortReturn %有效前沿上每一风险资产的预 期回报, NPORTS* 1的向量。
• PortWts %有效前沿上每一资产的权重分配 NPORTS*NASSETS矩阵
• RisklessRate %无风险贷款利率。小数形式。
• ExpReturn %1*NASSETS(资产数量)的向 量,表示资产期望收益。
• ExpCovariance % NASSETS*NASSETS 资产收 益协方差矩阵
• PortWts %(Optional Number of portfolios) NPORTS by NASSETS资产权重矩阵。每一行 表示一个不同的权重组合。NPORTS表示投 资组合的数量,默认值=1/ NPORTS(即权重 相等)
WindowLength)
• RetSeries %收益率序列。 NUMOBS*NASSETS。
• DecayFactor %(Optional)被加权后的每一次 观察少于它发生器的控制数量,第k次观察 的权重是DecayFactor^k。DecayFactor的范围 是(0,1 ] ,默认值=1,表示等权重的线性 移动平均模型(BIS)
Matlab 投资组合函数调用 函数注解
同济matlab兴趣小组2011年11月
2011TJ jinzhuan
2020/10/13
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• 一:相关系数矩阵与协方差矩阵相互转化 • 如何计算有效边界?如下(二~八) • 二:收益率序列和价格序列之间的转化 • 三:计算预期收益和协方差 • 四:投资组合的预期收益率和标准差
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[PortRisk, PortReturn, PortWts] = frontcon(ExpReturn, ExpCovariance,
NumPorts, PortReturn, AssetBounds, Groups, GroupBounds, varargin)
• NumPorts %(optional)有效前沿上的点的 个数,默认值=10
• Method % Method='Simple'(默认),表示
简单加减收益率. If Method='Continuous', 表
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[RetSeries, RetIntervals] = tick2ret(TickSeries, TickTimes, Method)
• TickSeries %价格序列矩阵,可以是多个资 产价格序列,最后一行为最新的时间观察 价,依次往上。
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[RiskyRisk, RiskyReturn, RiskyWts, RiskyFraction, OverallRisk, OverallReturn] =
portalloc(PortRisk, PortReturn, PortWts, RisklessRate, BorrowRate,
RiskAversion)