Постройте границу эффективности
[prsk,pret]
= plotFrontier(obj)[prsk,pret]
= plotFrontier(obj,NumPorts)[prsk,pret]
= plotFrontier(obj,PortWeights)[prsk,pret]
= plotFrontier(obj,PortRisk,PortReturn)[ оценивает границу эффективности с количеством по умолчанию 10 портфелей на границе и строит соответствующую границу эффективности для prsk,pret]
= plotFrontier(obj)Portfolio, PortfolioCVaR или объектов PortfolioMAD. Для получения дополнительной информации на соответствующих рабочих процессах при использовании этих различных объектов, смотрите Рабочий процесс Объекта Портфеля, Рабочий процесс Объекта PortfolioCVaR и Рабочий процесс Объекта PortfolioMAD.
[ оценочный эффективный портфель рискует и возвращается с prsk,pret]
= plotFrontier(obj,PortWeights)PortWeights и строит границу эффективности с теми портфелями. Этот синтаксис принимает, что вы обеспечиваете допустимые веса эффективного портфеля, как введено. PortWeights является NumAsset-by-NumPorts матрица.
[ строит границу эффективности с данными рисками и возвращается. Этот синтаксис принимает, что вы обеспечиваете, допустимые входные параметры для эффективного портфеля рискует и возвращается. prsk,pret]
= plotFrontier(obj,PortRisk,PortReturn)PortRisk и PortReturn являются векторами с тем же размером.
plotFrontier обрабатывает несколько форматов ввода, как описано выше. Учитывая вселенную актива с активами NumAssets и границу эффективности с портфелями NumPorts, помните, что весами портфеля является NumAsset-by-NumPorts матрицы и что портфельные риски и возвраты являются вектор-столбцами NumPorts.
Учитывая портфель p, постройте границу эффективности.
load CAPMuniverse p = Portfolio('AssetList',Assets(1:12)); p = estimateAssetMoments(p, Data(:,1:12),'missingdata',true); p = setDefaultConstraints(p); plotFrontier(p);
MaxNumAssets и BoundTypeСоздайте объект Portfolio для 12 запасов на основе CAPMuniverse.mat.
load CAPMuniverse p0 = Portfolio('AssetList',Assets(1:12)); p0 = estimateAssetMoments(p0, Data(:,1:12),'missingdata',true); p0 = setDefaultConstraints(p0);
Используйте setMinMaxNumAssets, чтобы задать максимальное количество 3 активов.
pWithMaxNumAssets = setMinMaxNumAssets(p0, [], 3);
Используйте setBounds, чтобы задать нижнюю и верхнюю границу и BoundType 'Conditional'.
pWithConditionalBound = setBounds(p0, 0.1, 0.5,'BoundType', 'Conditional');
Используйте plotFrontier, чтобы сравнить различные объекты портфеля.
figure; plotFrontier(p0); hold on; plotFrontier(pWithMaxNumAssets); hold on; plotFrontier(pWithConditionalBound); hold off; legend('p0', 'with Max 3 assets invested', ' with each asset weight 0 or [0.1, 0.5]', 'location', 'best');
Задайте целевой возврат и используйте estimateFrontierByReturn, чтобы сравнить три объекта портфеля.
targetRetn = 2.0e-3; pwgt0 = estimateFrontierByReturn(p0, targetRetn); pwgtWithMaxNumAssets = estimateFrontierByReturn(pWithMaxNumAssets, targetRetn); pwgtConditionalBound = estimateFrontierByReturn(pWithConditionalBound, targetRetn);
Следующая таблица показывает итоговое выделение для заданного целевого возврата среди трех объектов портфеля. Вы видите, что маленьких положений в 'AAPL' и 'HPQ' избегают в pwgtConditionalBound, и только три актива инвестируют в pwgtWithMaxNumAssets.
result = table(p0.AssetList',pwgt0,pwgtWithMaxNumAssets,pwgtConditionalBound)
result=12×4 table
Var1 pwgt0 pwgtWithMaxNumAssets pwgtConditionalBound
______ ________ ____________________ ____________________
'AAPL' 0.076791 0 0.10002
'AMZN' 0 0 0
'CSCO' 0 0 0
'DELL' 0 0 0
'EBAY' 0 0 0
'GOOG' 0.44841 0.47297 0.44254
'HPQ' 0.022406 0 0
'IBM' 0.31139 0.34763 0.31591
'INTC' 0 0 0
'MSFT' 0.14101 0.1794 0.14153
'ORCL' 0 0 0
'YHOO' 0 0 0
Учитывая PortfolioCVaR p, постройте границу эффективности.
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 ];
m = m/12;
C = C/12;
AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000);
p = PortfolioCVaR;
p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);
p = setProbabilityLevel(p, 0.95);
plotFrontier(p);
Учитывая PortfolioMAD p, постройте границу эффективности.
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 ];
m = m/12;
C = C/12;
AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000);
p = PortfolioMAD;
p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);
plotFrontier(p);
Можно также использовать запись через точку, чтобы построить границу эффективности.
[prsk, pret] = obj.plotFrontier;
estimateFrontier | estimateFrontierByReturn | estimateFrontierByRisk | estimateFrontierLimits