Портфель

Создайте объект Portfolio для оптимизации портфеля среднего отклонения и анализа

Описание

Используйте функцию Portfolio, чтобы создать объект Portfolio для оптимизации портфеля среднего отклонения.

Основной рабочий процесс для оптимизации портфеля должен создать экземпляр объекта Portfolio, который полностью задает задачу оптимизации портфеля и работать с объектом Portfolio с помощью поддерживаемых функций, чтобы получить и анализировать эффективные портфели. Для получения дополнительной информации на этом рабочем процессе, смотрите Рабочий процесс Объекта Портфеля.

Можно использовать объект Portfolio несколькими способами. Чтобы настроить задачу оптимизации портфеля в объекте Portfolio, самый простой синтаксис:

p = Portfolio;

Этот синтаксис создает объект Portfolio, p, такой, что все свойства объектов пусты.

Объект Portfolio также принимает наборы аргументов пары "имя-значение" для свойств и их значений. Объект Portfolio принимает входные параметры для свойств с общим синтаксисом:

	p = Portfolio('property1',value1,'property2',value2, ... );

Если объект Portfolio существует, синтаксис разрешает первое (и только первый аргумент) объекта Portfolio быть существующим объектом с последующими аргументами пары "имя-значение" для свойств, которые будут добавлены или изменены. Например, учитывая существующий объект Portfolio в p, общий синтаксис:

p = PortfolioCVaR(p,'property1',value1,'property2',value2, ... );

Имена входного параметра не являются чувствительными к регистру, но должны быть полностью заданы. Кроме того, несколько свойств могут быть заданы с альтернативными именами аргумента (см. Ярлыки для Имен свойства). Объект Portfolio пытается обнаружить проблемные размерности от входных параметров и, когда-то установить, последующие входные параметры могут подвергнуться различным скалярным или матричным операциям расширения, которые упрощают полный процесс, чтобы сформулировать проблему. Кроме того, объект Portfolio является объектом значения так, чтобы, учитывая портфель p следующий код создал два объекта, p и q, которые отличны:

q = Portfolio(p, ...)

После создания объекта Portfolio можно использовать связанные объектные функции, чтобы установить ограничения портфеля, анализировать границу эффективности и подтвердить модель портфеля.

Для более подробной информации на теоретической основе для оптимизации среднего отклонения см. Теорию Оптимизации Портфеля.

Создание

Синтаксис

p = Portfolio

p = Portfolio(Name,Value)

p = Portfolio(p,Name,Value)

Описание

пример

p = Portfolio создает пустой объект Portfolio для оптимизации портфеля среднего отклонения и анализа. Можно затем добавить, что элементы к объекту Portfolio с помощью поддерживаемого "добавляют" и "устанавливают" функции. Для получения дополнительной информации смотрите Создание Объекта Портфеля.

пример

p = Portfolio(Name,Value) создает объект Portfolio (p) и устанавливает Свойства с помощью пар "имя-значение". Например, p = Portfolio('AssetList',Assets(1:12)). Можно задать несколько пар "имя-значение".

пример

p = Portfolio(p,Name,Value) создает объект Portfolio (p) с помощью ранее созданного объекта Portfolio p и устанавливает Свойства с помощью пар "имя-значение". Можно задать несколько пар "имя-значение".

Входные параметры

развернуть все

`p` Ранее созданный объект Portfolio
объект

Ранее созданный объект Portfolio, заданное использование Portfolio.

Свойства

развернуть все

Подготовка объекта

`AssetList` — Имена или символы активов во вселенной
`[]` (значение по умолчанию) | массив ячеек из символьных векторов | массив строк

Имена или символы активов во вселенной, заданной как массив ячеек из символьных векторов или массив строк.

Типы данных: cell | string

`InitPort` — Начальный портфель
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Начальный портфель, заданный как вектор.

Типы данных: double

`Имя` Имя, например, объекта Portfolio
`[]` (значение по умолчанию) | вектор символов | строка

Имя, например, объекта Portfolio, заданного как вектор символов или строка.

Типы данных: char | string

`NumAssets` — Количество активов во вселенной
`[]` (значение по умолчанию) | целочисленный скаляр

Количество активов во вселенной, заданной как целочисленный скаляр.

Типы данных: double

Ограничения объекта портфеля

`AEquality` — Линейная матрица ограничений равенства
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

Линейная матрица ограничений равенства, заданная как матрица.

Типы данных: double

`AInequality` — Линейная матрица ограничения неравенства
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

Линейная матрица ограничения неравенства, заданная как матрица.

Типы данных: double

`bEquality` — Линейный ограничительный вектор равенства
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Линейный ограничительный вектор равенства, заданный как вектор.

Типы данных: double

`bInequality` — Линейное ограничение неравенства
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Линейный вектор ограничения неравенства, заданный как вектор.

Типы данных: double

`GroupA` — Группа веса, которые будут ограничены весами в группе B
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

Сгруппируйте веса, которые будут ограничены весами в группе B, заданной как матрица.

Типы данных: double

`GroupB` — Веса группы B
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

Веса группы B, заданные как матрица.

Типы данных: double

`GroupMatrix` — Матрица состава группы
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

Матрица состава группы, заданная как матрица.

Типы данных: double

`LowerBound` — Ограничение нижней границы
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Ограничение нижней границы, заданное как вектор.

Типы данных: double

`LowerBudget` — Ограничение бюджета нижней границы
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

Ограничение бюджета нижней границы, заданное как скаляр.

Типы данных: double

`LowerGroup` — Ограничение группы нижней границы
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Ограничение группы нижней границы, заданное как вектор.

Типы данных: double

`LowerRatio` — Минимальное отношение выделений между Группами A и B
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Минимальное отношение выделений между GroupA и GroupB, заданным как вектор.

Типы данных: double

`TrackingError` — Верхняя граница для отслеживания ошибочного ограничения
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

Верхняя граница для отслеживания ошибочного ограничения, заданного как скаляр.

Типы данных: double

`TrackingPort` — Отслеживание портфеля для отслеживания ошибочного ограничения
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Отслеживание портфеля для отслеживания ошибочного ограничения, заданного как вектор.

Типы данных: double

`UpperBound` — Ограничение верхней границы
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Ограничение верхней границы, заданное как вектор.

Типы данных: double

`UpperBudget` — Ограничение бюджета верхней границы
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

Ограничение бюджета верхней границы, заданное как скаляр.

Типы данных: double

`UpperGroup` — Ограничение группы верхней границы
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Ограничение группы верхней границы, заданное как вектор.

Типы данных: double

`UpperRatio` — Максимальное отношение выделений между Группами A и B
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Максимальное отношение выделений между GroupA и GroupB, заданным как вектор.

Типы данных: double

`BoundType` — Тип границ для каждого веса актива
`'Simple'` (значение по умолчанию) | вектор символов со значением `'Simple'` или `'Conditional'` | представляет в виде строки со значением `"Simple"` или `"Conditional"` | массив ячеек из символьных векторов со значениями `'Simple'` или `'Conditional'` | массив строк со значениями `"Simple"` или `"Conditional"`

Тип границ для каждого веса актива, заданного как скалярный вектор символов или строка, или массив ячеек из символьных векторов или массив строк. Для получения дополнительной информации смотрите setBounds.

Типы данных: char | cell | string

`MinNumAssets` — Минимальное количество активов выделяется в портфеле
`[]` (значение по умолчанию) | числовой

Минимальное количество активов выделяется в портфеле, заданном как скалярное числовое значение. Для получения дополнительной информации смотрите setMinMaxNumAssets.

Типы данных: double

`MaxNumAssets` — Максимальное количество активов выделяется в портфеле
`[]` (значение по умолчанию) | числовой

Максимальное количество активов выделяется в портфеле, заданном как скалярное числовое значение. Для получения дополнительной информации смотрите setMinMaxNumAssets.

Типы данных: double

`SellTurnover` — Ограничение оборота на продажи
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

Ограничение оборота на продажи, заданные как скаляр.

Типы данных: double

`BuyTurnover` — Ограничение оборота на покупки
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

Ограничение оборота на покупки, заданные как скаляр.

Типы данных: double

`Turnover` — Ограничение оборота
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

Ограничение оборота, заданное как скаляр.

Типы данных: double

Объектное моделирование портфеля

`AssetCovar` — Ковариация актива возвращается
`[]` (значение по умолчанию) | квадратная матрица

Ковариация актива возвращается, заданный как квадратная матрица.

Типы данных: double

`AssetMean` — Среднее значение актива возвращается
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Среднее значение актива возвращается, заданный как вектор.

Типы данных: double

`BuyCost` — Пропорциональные затраты на покупку
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Пропорциональные затраты на покупку, заданные как вектор.

Типы данных: double

`RiskFreeRate` — Безрисковый уровень
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

Безрисковый уровень, заданный как скаляр.

Типы данных: double

`SellCost` — Пропорциональные затраты на продажи
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Пропорциональные затраты на продажи, заданные как вектор.

Типы данных: double

Функции объекта

`setAssetList`	Настройте список идентификаторов для активов
`setInitPort`	Настройте начальный или текущий портфель
`setDefaultConstraints`	Настройте ограничения портфеля с неотрицательными весами та сумма к 1
`getAssetMoments`	Получите среднее значение, и ковариация актива возвращается из объекта Portfolio
`setAssetMoments`	Установите моменты (среднее значение, и ковариация) актива возвращается для объекта Portfolio
`estimateAssetMoments`	Оценочное среднее значение и ковариация актива возвращаются из данных
`setCosts`	Настройте пропорциональные операционные издержки
`addEquality`	Добавьте линейные ограничения равенства для весов портфеля к существующим ограничениям
`addGroupRatio`	Добавьте ограничения отношения группы для весов портфеля к существующим ограничениям отношения группы
`addGroups`	Добавьте ограничения группы для весов портфеля к существующим ограничениям группы
`addInequality`	Добавьте линейные ограничения неравенства для весов портфеля к существующим ограничениям
`getBounds`	Получите границы для весов портфеля от объекта портфеля
`getBudget`	Получите границы ограничения бюджета из объекта портфеля
`getCosts`	Получите покупают и продают операционные издержки от объекта портфеля
`getEquality`	Получите ограничительные массивы равенства из объекта портфеля
`getGroupRatio`	Получите ограничительные массивы отношения группы из объекта портфеля
`getGroups`	Получите ограничительные массивы группы из объекта портфеля
`getInequality`	Получите массивы ограничения неравенства из объекта портфеля
`getOneWayTurnover`	Получите односторонние ограничения оборота из объекта портфеля
`setGroups`	Настройте ограничения группы для весов портфеля
`setInequality`	Настройте линейные ограничения неравенства для весов портфеля
`setBounds`	Настройте границы для весов портфеля для объекта портфеля
`setBudget`	Настройте ограничения бюджета
`setCosts`	Настройте пропорциональные операционные издержки
`setDefaultConstraints`	Настройте ограничения портфеля с неотрицательными весами та сумма к 1
`setEquality`	Настройте линейные ограничения равенства для весов портфеля
`setGroupRatio`	Настройте ограничения отношения группы для весов портфеля
`setInitPort`	Настройте начальный или текущий портфель
`setOneWayTurnover`	Настройте односторонние ограничения оборота портфеля
`setTurnover`	Настройте максимальное ограничение оборота портфеля
`setTrackingPort`	Настройте эталонный портфель для отслеживания ошибочного ограничения
`setTrackingError`	Настройте максимальный портфель, отслеживающий ошибочное ограничение
`setMinMaxNumAssets`	Установите ограничения кардинальности на количество активов, которые инвестируют в объект портфеля
`checkFeasibility`	Проверяйте выполнимость входных портфелей против объекта портфеля
`estimateBounds`	Оцените глобальные нижние и верхние границы для набора портфелей
`estimateFrontier`	Оцените конкретное количество оптимальных портфелей на границе эффективности
`estimateFrontierByReturn`	Оцените, что оптимальные портфели с целенаправленным портфелем возвращаются
`estimateFrontierByRisk`	Оцените оптимальные портфели с целенаправленными портфельными рисками
`estimateFrontierLimits`	Оцените оптимальные портфели в конечных точках границы эффективности
`plotFrontier`	Постройте границу эффективности
`estimateMaxSharpeRatio`	Оцените, что эффективный портфель максимизирует отношение Шарпа для объекта Portfolio
`estimatePortMoments`	Оцените, что моменты портфеля возвращаются для объекта Portfolio
`estimatePortReturn`	Оцените, что среднее значение портфеля возвращается
`estimatePortRisk`	Оцените портфельный риск согласно прокси риска, сопоставленному с соответствующим объектом
`setSolver`	Выберите основной решатель и задайте сопоставленные опции решателя для оптимизации портфеля
`setSolverMINLP`	Выберите смешанное целочисленное нелинейное программирование (MINLP) решатель для оптимизации портфеля

Примеры

свернуть все

Создайте пустой объект портфеля

Скрипт Open Live Script

Можно создать объект Portfolio, p, без входных параметров и отобразить его с помощью disp.

p = Portfolio;
disp(p);

  Portfolio with properties:

          BuyCost: []
         SellCost: []
     RiskFreeRate: []
        AssetMean: []
       AssetCovar: []
    TrackingError: []
     TrackingPort: []
         Turnover: []
      BuyTurnover: []
     SellTurnover: []
             Name: []
        NumAssets: []
        AssetList: []
         InitPort: []
      AInequality: []
      bInequality: []
        AEquality: []
        bEquality: []
       LowerBound: []
       UpperBound: []
      LowerBudget: []
      UpperBudget: []
      GroupMatrix: []
       LowerGroup: []
       UpperGroup: []
           GroupA: []
           GroupB: []
       LowerRatio: []
       UpperRatio: []
     MinNumAssets: []
     MaxNumAssets: []
        BoundType: []

Этот подход обеспечивает способ настроить задачу оптимизации портфеля с функцией Portfolio. Можно затем использовать связанные функции множества, чтобы установить и изменить наборы свойств в объекте Portfolio.

Создайте объект портфеля Используя одноступенчатого Setup

Скрипт Open Live Script

Можно использовать объект Portfolio непосредственно, чтобы настроить “стандартную” задачу оптимизации портфеля, учитывая среднее значение, и ковариация актива возвращается в переменных m и C.

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 ];

p = Portfolio('assetmean', m, 'assetcovar', C, ...
'lowerbudget', 1, 'upperbudget', 1, 'lowerbound', 0)

p = 
  Portfolio with properties:

          BuyCost: []
         SellCost: []
     RiskFreeRate: []
        AssetMean: [4x1 double]
       AssetCovar: [4x4 double]
    TrackingError: []
     TrackingPort: []
         Turnover: []
      BuyTurnover: []
     SellTurnover: []
             Name: []
        NumAssets: 4
        AssetList: []
         InitPort: []
      AInequality: []
      bInequality: []
        AEquality: []
        bEquality: []
       LowerBound: [4x1 double]
       UpperBound: []
      LowerBudget: 1
      UpperBudget: 1
      GroupMatrix: []
       LowerGroup: []
       UpperGroup: []
           GroupA: []
           GroupB: []
       LowerRatio: []
       UpperRatio: []
     MinNumAssets: []
     MaxNumAssets: []
        BoundType: []

Обратите внимание на то, что значение свойства LowerBound подвергается скалярному расширению, поскольку AssetMean и AssetCovar обеспечивают размерности проблемы.

Создайте объект портфеля Используя последовательность шагов

Скрипт Open Live Script

Используя последовательность шагов альтернативный способ выполнить ту же задачу подготовки “стандартной” задачи оптимизации портфеля, учитывая среднее значение, и ковариация актива возвращается в переменных m и C (который также иллюстрирует, что имена аргумента не являются чувствительными к регистру).

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 ];

p = Portfolio;
p = Portfolio(p, 'assetmean', m, 'assetcovar', C);
p = Portfolio(p, 'lowerbudget', 1, 'upperbudget', 1);
p = Portfolio(p, 'lowerbound', 0);
 
plotFrontier(p);

Этот путь работает, потому что вызовы Portfolio находятся в этом конкретном порядке. В этом случае вызов, чтобы инициализировать AssetMean и AssetCovar обеспечивает размерности для проблемы. Если бы необходимо было выполнить этот шаг в последний раз, необходимо было бы явным образом определить размеры свойства LowerBound можно следующим образом:

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 ];

p = Portfolio;
p = Portfolio(p, 'LowerBound', zeros(size(m)));
p = Portfolio(p, 'LowerBudget', 1, 'UpperBudget', 1);
p = Portfolio(p, 'AssetMean', m, 'AssetCovar', C);
 
plotFrontier(p);

Если вы не задавали размер LowerBound, но, вместо этого, вводили скалярный аргумент, объект Portfolio принимает, что вы задаете проблему одно актива, и производит ошибку в вызове, чтобы установить моменты актива с четырьмя активами.

Создайте объект портфеля Используя ярлыки для имен свойства

Скрипт Open Live Script

Можно создать объект Portfolio, p с Portfolio с помощью ярлыков для имен свойства.

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 ];

p = Portfolio('mean', m, 'covar', C, 'budget', 1, 'lb', 0)

p = 
  Portfolio with properties:

          BuyCost: []
         SellCost: []
     RiskFreeRate: []
        AssetMean: [4x1 double]
       AssetCovar: [4x4 double]
    TrackingError: []
     TrackingPort: []
         Turnover: []
      BuyTurnover: []
     SellTurnover: []
             Name: []
        NumAssets: 4
        AssetList: []
         InitPort: []
      AInequality: []
      bInequality: []
        AEquality: []
        bEquality: []
       LowerBound: [4x1 double]
       UpperBound: []
      LowerBudget: 1
      UpperBudget: 1
      GroupMatrix: []
       LowerGroup: []
       UpperGroup: []
           GroupA: []
           GroupB: []
       LowerRatio: []
       UpperRatio: []
     MinNumAssets: []
     MaxNumAssets: []
        BoundType: []

Прямая установка свойств объектов портфеля

Скрипт Open Live Script

Несмотря на то, что не рекомендуемый, можно установить свойства непосредственно, однако никакая проверка ошибок не сделана на входных параметрах.

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 ];

p = Portfolio;
p.NumAssets = numel(m);
p.AssetMean = m;
p.AssetCovar = C;
p.LowerBudget = 1;
p.UpperBudget = 1;
p.LowerBound = zeros(size(m));
disp(p)

  Portfolio with properties:

          BuyCost: []
         SellCost: []
     RiskFreeRate: []
        AssetMean: [4x1 double]
       AssetCovar: [4x4 double]
    TrackingError: []
     TrackingPort: []
         Turnover: []
      BuyTurnover: []
     SellTurnover: []
             Name: []
        NumAssets: 4
        AssetList: []
         InitPort: []
      AInequality: []
      bInequality: []
        AEquality: []
        bEquality: []
       LowerBound: [4x1 double]
       UpperBound: []
      LowerBudget: 1
      UpperBudget: 1
      GroupMatrix: []
       LowerGroup: []
       UpperGroup: []
           GroupA: []
           GroupB: []
       LowerRatio: []
       UpperRatio: []
     MinNumAssets: []
     MaxNumAssets: []
        BoundType: []

Создайте объект `Portfolio` и определите эффективные портфели

Скрипт Open Live Script

Создайте эффективные портфели:

load CAPMuniverse

p = Portfolio('AssetList',Assets(1:12));
p = estimateAssetMoments(p, Data(:,1:12),'missingdata',true);
p = setDefaultConstraints(p);
plotFrontier(p);

pwgt = estimateFrontier(p, 5);

pnames = cell(1,5);
for i = 1:5
	pnames{i} = sprintf('Port%d',i);
end

Blotter = dataset([{pwgt},pnames],'obsnames',p.AssetList);

disp(Blotter);

            Port1        Port2       Port3       Port4      Port5
    AAPL     0.017926    0.058247    0.097816    0.12955    0    
    AMZN            0           0           0          0    0    
    CSCO            0           0           0          0    0    
    DELL    0.0041906           0           0          0    0    
    EBAY            0           0           0          0    0    
    GOOG      0.16144     0.35678     0.55228    0.75116    1    
    HPQ      0.052566    0.032302    0.011186          0    0    
    IBM       0.46422     0.36045     0.25577    0.11928    0    
    INTC            0           0           0          0    0    
    MSFT      0.29966     0.19222    0.082949          0    0    
    ORCL            0           0           0          0    0    
    YHOO            0           0           0          0    0

Больше о

развернуть все

Оптимизация портфеля среднего отклонения

Задача оптимизации среднего отклонения полностью задана с тремя элементами.

Эти три элемента для задачи оптимизации среднего отклонения:

Вселенная активов с оценками для предполагаемого среднего значения и ковариации совокупных доходов актива сроком на интерес.
Набор портфеля, который задает набор выбора портфеля с точки зрения набора ограничений.
Модель для портфеля возвращает и рискует, который, для оптимизации среднего отклонения, является или грубым или сетевым средним значением портфеля, возвращается, и стандартное отклонение портфеля возвращается.

После того, как вы укажете эти три элемента однозначным способом, можно решить и анализировать задачи оптимизации портфеля. Самая простая задача оптимизации портфеля среднего отклонения имеет:

Среднее значение и ковариация совокупных доходов актива
Неотрицательные веса для всех портфелей, которые суммируют к 1 (ограничение суммирования известно как ограничение бюджета),
Встроенные модели для портфеля возвращают и рискуют тем использованием среднее значение и ковариация совокупных доходов актива

Для получения дополнительной информации о теории и определении оптимизации среднего отклонения, поддержанной инструментами оптимизации портфеля в Financial Toolbox™, см. Теорию Оптимизации Портфеля.

Проблемная достаточность портфеля

Оптимизация портфеля среднего отклонения полностью задана с объектом Portfolio, если два условия соблюдают.

Следующее является двумя условиями, которые нужно соблюдать:

Моменты возвратов актива должны быть заданы таким образом, что свойство AssetMean содержит допустимый конечный средний вектор актива, возвращается, и свойство AssetMean содержит допустимую симметричную положительно-полуопределенную матрицу для ковариации актива, возвращается.
Первое условие удовлетворено путем установки свойств, сопоставленных с моментами актива, возвращается.
Набор выполнимых портфелей должен быть непустым компактным набором, где компактный набор закрыт и ограничен.
Второе условие удовлетворено обширным набором свойств, которые задают различные типы ограничений, чтобы сформировать набор выполнимых портфелей. Поскольку такие наборы должны быть ограничены, или явные или неявные ограничения могут быть наложены, и несколько функций, таких как estimateBounds, обеспечить способы гарантировать, что ваша проблема правильно формулируется.

Учитывая среднее значение и ковариацию актива возвращается в переменных AssetMean и AssetCovar, эта проблема полностью задана:

p = Portfolio('AssetMean', AssetMean, 'AssetCovar', AssetCovar,...
'LowerBound', 0, 'UpperBudget',1, 'LowerBudget',1)

или эквивалентно:

p = Portfolio;
p = setAssetMoments(p, AssetMean, AssetCovar); 
p = setDefaultConstraints(p);

Несмотря на то, что общие условия достаточности для оптимизации портфеля среднего отклонения идут вне этих двух условий, объект Portfolio, реализованный в Financial Toolbox неявно, обрабатывает все эти дополнительные условия. Для получения дополнительной информации о модели Markowitz для оптимизации портфеля среднего отклонения смотрите Оптимизацию Портфеля.

Ярлыки для имен свойства

Объект Portfolio имеет более короткие имена аргумента, которые заменяют более длинные имена аргумента, сопоставленные на определенные свойства объекта Portfolio.

Например, вместо того, чтобы ввести 'assetcovar', объект Portfolio принимает, что нечувствительное к регистру имя 'covar' устанавливает свойство AssetCovar в объекте Portfolio. Каждое более короткое имя аргумента соответствует одному свойству в объекте Portfolio. Одним исключением является альтернативное имя аргумента 'budget', который показывает обоих свойства LowerBudget и UpperBudget. Когда 'budget' используется, затем свойства LowerBudget и UpperBudget собираются в то же значение сформировать ограничение бюджета равенства.

Ярлыки для имен свойства

Имя аргумента ярлыка	Эквивалентный Аргумент / Имя свойства
`ae`	`AEquality`
`ai`	`AInequality`
`covar`	`AssetCovar`
`assetnames` или `assets`	`AssetList`
`mean`	`AssetMean`
`be`	`bEquality`
`bi`	`bInequality`
`group`	`GroupMatrix`
`lb`	`LowerBound`
`n` или `num`	`NumAssets`
`rfr`	`RiskFreeRate`
`ub`	`UpperBound`
`budget`	`UpperBudget` и `LowerBudget`

Ссылки

[1] Для полного списка ссылок для объекта Portfolio смотрите Оптимизацию Портфеля.

Темы

Внешние веб-сайты

Начало работы с Оптимизацией Портфеля (4 секунды min 12)

Документация

Портфель

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Входные параметры

p Ранее созданный объект Portfolio объект

Свойства

Подготовка объекта

AssetList — Имена или символы активов во вселенной [] (значение по умолчанию) | массив ячеек из символьных векторов | массив строк

InitPort — Начальный портфель [] (значение по умолчанию) | вектор

Имя Имя, например, объекта Portfolio [] (значение по умолчанию) | вектор символов | строка

NumAssets — Количество активов во вселенной [] (значение по умолчанию) | целочисленный скаляр

Ограничения объекта портфеля

AEquality — Линейная матрица ограничений равенства [] (значение по умолчанию) | матрица

AInequality — Линейная матрица ограничения неравенства [] (значение по умолчанию) | матрица

bEquality — Линейный ограничительный вектор равенства [] (значение по умолчанию) | вектор

bInequality — Линейное ограничение неравенства [] (значение по умолчанию) | вектор

GroupA — Группа веса, которые будут ограничены весами в группе B [] (значение по умолчанию) | матрица

GroupB — Веса группы B [] (значение по умолчанию) | матрица

GroupMatrix — Матрица состава группы [] (значение по умолчанию) | матрица

LowerBound — Ограничение нижней границы [] (значение по умолчанию) | вектор

LowerBudget — Ограничение бюджета нижней границы [] (значение по умолчанию) | скаляр

LowerGroup — Ограничение группы нижней границы [] (значение по умолчанию) | вектор

LowerRatio — Минимальное отношение выделений между Группами A и B [] (значение по умолчанию) | вектор

TrackingError — Верхняя граница для отслеживания ошибочного ограничения [] (значение по умолчанию) | скаляр

TrackingPort — Отслеживание портфеля для отслеживания ошибочного ограничения [] (значение по умолчанию) | вектор

UpperBound — Ограничение верхней границы [] (значение по умолчанию) | вектор

UpperBudget — Ограничение бюджета верхней границы [] (значение по умолчанию) | скаляр

UpperGroup — Ограничение группы верхней границы [] (значение по умолчанию) | вектор

UpperRatio — Максимальное отношение выделений между Группами A и B [] (значение по умолчанию) | вектор

MinNumAssets — Минимальное количество активов выделяется в портфеле [] (значение по умолчанию) | числовой

MaxNumAssets — Максимальное количество активов выделяется в портфеле [] (значение по умолчанию) | числовой

SellTurnover — Ограничение оборота на продажи [] (значение по умолчанию) | скаляр

BuyTurnover — Ограничение оборота на покупки [] (значение по умолчанию) | скаляр

Turnover — Ограничение оборота [] (значение по умолчанию) | скаляр

Объектное моделирование портфеля

AssetCovar — Ковариация актива возвращается [] (значение по умолчанию) | квадратная матрица

AssetMean — Среднее значение актива возвращается [] (значение по умолчанию) | вектор

BuyCost — Пропорциональные затраты на покупку [] (значение по умолчанию) | вектор

RiskFreeRate — Безрисковый уровень [] (значение по умолчанию) | скаляр

SellCost — Пропорциональные затраты на продажи [] (значение по умолчанию) | вектор

Функции объекта

Примеры

Создайте пустой объект портфеля

Создайте объект портфеля Используя одноступенчатого Setup

Создайте объект портфеля Используя последовательность шагов

Создайте объект портфеля Используя ярлыки для имен свойства

Прямая установка свойств объектов портфеля

Создайте объект Portfolio и определите эффективные портфели

Больше о

Оптимизация портфеля среднего отклонения

Проблемная достаточность портфеля

Ярлыки для имен свойства

Ссылки

Смотрите также

Темы

Внешние веб-сайты

Введенный в R2011a

Документация Financial Toolbox

Поддержка

`p` Ранее созданный объект Portfolio
объект

`AssetList` — Имена или символы активов во вселенной
`[]` (значение по умолчанию) | массив ячеек из символьных векторов | массив строк

`InitPort` — Начальный портфель
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`Имя` Имя, например, объекта Portfolio
`[]` (значение по умолчанию) | вектор символов | строка

`NumAssets` — Количество активов во вселенной
`[]` (значение по умолчанию) | целочисленный скаляр

`AEquality` — Линейная матрица ограничений равенства
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

`AInequality` — Линейная матрица ограничения неравенства
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

`bEquality` — Линейный ограничительный вектор равенства
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`bInequality` — Линейное ограничение неравенства
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`GroupA` — Группа веса, которые будут ограничены весами в группе B
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

`GroupB` — Веса группы B
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

`GroupMatrix` — Матрица состава группы
`[]` (значение по умолчанию) | матрица

`LowerBound` — Ограничение нижней границы
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`LowerBudget` — Ограничение бюджета нижней границы
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

`LowerGroup` — Ограничение группы нижней границы
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`LowerRatio` — Минимальное отношение выделений между Группами A и B
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`TrackingError` — Верхняя граница для отслеживания ошибочного ограничения
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

`TrackingPort` — Отслеживание портфеля для отслеживания ошибочного ограничения
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`UpperBound` — Ограничение верхней границы
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`UpperBudget` — Ограничение бюджета верхней границы
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

`UpperGroup` — Ограничение группы верхней границы
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`UpperRatio` — Максимальное отношение выделений между Группами A и B
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`MinNumAssets` — Минимальное количество активов выделяется в портфеле
`[]` (значение по умолчанию) | числовой

`MaxNumAssets` — Максимальное количество активов выделяется в портфеле
`[]` (значение по умолчанию) | числовой

`SellTurnover` — Ограничение оборота на продажи
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

`BuyTurnover` — Ограничение оборота на покупки
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

`Turnover` — Ограничение оборота
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

`AssetCovar` — Ковариация актива возвращается
`[]` (значение по умолчанию) | квадратная матрица

`AssetMean` — Среднее значение актива возвращается
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`BuyCost` — Пропорциональные затраты на покупку
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

`RiskFreeRate` — Безрисковый уровень
`[]` (значение по умолчанию) | скаляр

`SellCost` — Пропорциональные затраты на продажи
`[]` (значение по умолчанию) | вектор

Создайте объект `Portfolio` и определите эффективные портфели