Установите максимальное ограничение кардинальности для трех портфелей активов, для которых у вас есть среднее значение, и значения ковариации актива возвращается.

AssetMean = [ 0.0101110; 0.0043532; 0.0137058 ];
AssetCovar = [ 0.00324625 0.00022983 0.00420395;
               0.00022983 0.00049937 0.00019247;
               0.00420395 0.00019247 0.00764097 ]; 
           
p = Portfolio('AssetMean', AssetMean, 'AssetCovar', AssetCovar);
p = setDefaultConstraints(p); 

При работе с объектом Portfolio функция setMinMaxNumAssets позволяет вам настроить пределы на количестве активов, которые инвестируют. Используйте setMinMaxNumAssets, чтобы ограничить общее количество выделенных активов к не больше, чем два.

 p = setMinMaxNumAssets(p, [], 2);

Используйте estimateFrontierByReturn, чтобы оценить, что оптимальные портфели с целенаправленным портфелем возвращаются.

pwgt = estimateFrontierByReturn(p,[ 0.008, 0.01 ])

pwgt = 3×2

         0         0
    0.6101    0.3962
    0.3899    0.6038

Установите минимальное ограничение кардинальности для трех портфелей активов, для которых у вас есть среднее значение, и значения ковариации актива возвращается.

AssetMean = [ 0.0101110; 0.0043532; 0.0137058 ];
AssetCovar = [ 0.00324625 0.00022983 0.00420395;
               0.00022983 0.00049937 0.00019247;
               0.00420395 0.00019247 0.00764097 ];  
           
p = Portfolio('AssetMean', AssetMean, 'AssetCovar', AssetCovar);
p = setDefaultConstraints(p); 

При работе с объектом Portfolio функция setMinMaxNumAssets позволяет вам настроить пределы на количестве активов, которые инвестируют. Эти пределы также известны как ограничения кардинальности. Когда управление портфель, распространено, что вы хотите вложить капитал, по крайней мере, в определенное число активов. Кроме того, необходимо также ясно задать требование веса для каждого инвестированного актива. Можно сделать это использование setBounds с BoundType 'Conditional'. Если вы не задаете BoundType 'Conditional', оптимизатор не может понять, какие активы являются инвестированными активами и не могут сформулировать ограничение MinNumAssets.

Следующий пример указывает, что по крайней мере два актива нужно инвестировать, и инвестиции должны быть больше, чем 16%.

p = setMinMaxNumAssets(p, 2, []);  
p = setBounds(p, 0.16, 'BoundType', 'conditional');

Используйте estimateFrontierByReturn, чтобы оценить, что оптимальные портфели с целенаправленным портфелем возвращаются.

pwgt = estimateFrontierByReturn(p,[ 0.008, 0.01 ])

pwgt = 3×2

    0.2861    0.3967
    0.5001    0.2438
    0.2138    0.3595

Установите минимальные и максимальные ограничения кардинальности и BoundType 'Conditional' для трех портфелей активов, для которых у вас есть среднее значение, и значения ковариации актива возвращается.

AssetMean = [ 0.0101110; 0.0043532; 0.0137058 ];
AssetCovar = [ 0.00324625 0.00022983 0.00420395;
               0.00022983 0.00049937 0.00019247;
               0.00420395 0.00019247 0.00764097 ];  
           
p = Portfolio('AssetMean', AssetMean, 'AssetCovar', AssetCovar);
p = setDefaultConstraints(p); 

При работе с объектом Portfolio функция setMinMaxNumAssets позволяет вам настроить пределы на количестве активов, которые инвестируют. Следующий пример указывает, что точно два актива нужно инвестировать с помощью setMinMaxNumAssets, и инвестиции должны быть одинаково выделены среди этих двух активов с помощью setBounds.

p = setMinMaxNumAssets(p, 2, 2);  
p = setBounds(p, 0.5, 0.5, 'BoundType', 'conditional'); 

Используйте estimateFrontierByReturn, чтобы оценить, что оптимальные портфели с целенаправленным портфелем возвращаются.

pwgt = estimateFrontierByReturn(p,[ 0.008, 0.01 ])

pwgt = 3×2

         0    0.5000
    0.5000         0
    0.5000    0.5000

Предположим, что у вас есть вселенная 12 запасов, где вы хотите найти оптимальные портфели с целенаправленными возвратами, и вы хотите установить полунепрерывный и ограничения кардинальности для портфеля.

load CAPMuniverse
p = PortfolioCVaR('AssetList',Assets(1:12));
p = simulateNormalScenariosByData(p, Data(:,1:12), 20000 ,'missingdata',true);
p = setProbabilityLevel(p, 0.80);

При работе с объектом PortfolioCVaR функция setMinMaxNumAssets позволяет вам настроить пределы на количестве активов, которые инвестируют. Следующий пример указывает, что минимум пяти активов и максимум 10 активов нужно инвестировать с помощью setMinMaxNumAssets, и инвестиции должны быть больше, чем 4% и меньше чем 45% с помощью setBounds.

p = setMinMaxNumAssets(p, 5, 10);  
p = setBounds(p, 0.04, 0.45, 'BoundType', 'conditional'); 

Используйте estimateFrontierByReturn, чтобы оценить, что оптимальные портфели с целенаправленным портфелем возвращаются.

pwgt = estimateFrontierByReturn(p,[ 0.00026, 0.00038 ])

pwgt = 12×2

    0.0400    0.0400
         0         0
         0         0
         0         0
         0         0
    0.0507    0.0786
    0.0400    0.0400
    0.0400    0.0400
         0         0
    0.0400    0.0400
      ⋮

Предположим, что у вас есть вселенная 12 запасов, где вы хотите найти оптимальные портфели с целенаправленными возвратами, и вы хотите установить полунепрерывный и ограничения кардинальности для портфеля.

load CAPMuniverse
p = PortfolioMAD('AssetList',Assets(1:12));
p = simulateNormalScenariosByData(p, Data(:,1:12), 20000 ,'missingdata',true);

При работе с объектом PortfolioMAD функция setMinMaxNumAssets позволяет вам настроить пределы на количестве активов, которые инвестируют. Следующий пример указывает, что минимум пяти активов и максимум 10 активов нужно инвестировать с помощью setMinMaxNumAssets, и инвестиции должны быть больше, чем 4% и меньше чем 45% с помощью setBounds.

p = setMinMaxNumAssets(p, 5, 10);  
p = setBounds(p, 0.04, 0.45, 'BoundType', 'conditional'); 

Используйте estimateFrontierByReturn, чтобы оценить, что оптимальные портфели с целенаправленным портфелем возвращаются.

pwgt = estimateFrontierByReturn(p,[ 0.00026, 0.00038 ])

pwgt = 12×2

    0.0400    0.0400
         0         0
         0         0
         0         0
         0         0
    0.0507    0.0786
    0.0400    0.0400
    0.0400    0.0400
         0         0
    0.0400    0.0400
      ⋮