Графический вывод границы эффективности для объекта PortfolioCVaR

plotFrontier функция создает график границы эффективности для данной задачи оптимизации портфеля. Эта функция принимает несколько типов входных параметров и генерирует график с дополнительной возможностью вывести оценки для портфельных рисков и возвращается вдоль границы эффективности. plotFrontier имеет четыре различных способа, которыми это может использоваться. В дополнение к графику границы эффективности, если у вас есть начальный портфель в InitPort свойство, plotFrontier также отображает возврат по сравнению с риском начального портфеля на том же графике. Если у вас есть хорошо изложенная задача оптимизации портфеля, настроенная в PortfolioCVaR возразите и вы используете plotFrontier, вы получаете график границы эффективности с количеством по умолчанию портфелей на границе (номером по умолчанию является в настоящее время 10 и обеспечен в скрытом свойстве defaultNumPorts). Этот пример иллюстрирует типичное использование plotFrontier создать новый график:

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);

Name свойство появляется как заголовок графика границы эффективности, если вы устанавливаете его в PortfolioCVaR объект. Без явного имени заголовком на графике была бы “Граница эффективности”. Если вы хотите получить определенное количество портфелей вдоль границы эффективности, используйте plotFrontier с количеством портфелей, которые вы хотите. Предположим, что у вас есть PortfolioCVaR объект от предыдущего примера и вы хотите построить 20 портфелей вдоль границы эффективности и получить 20 рисков и возвращаемые значения для каждого портфеля:

[prsk, pret] = plotFrontier(p, 20);
display([pret, prsk]);

ans =

    0.0051    0.0406
    0.0056    0.0414
    0.0061    0.0437
    0.0066    0.0471
    0.0071    0.0515
    0.0076    0.0567
    0.0082    0.0624
    0.0087    0.0687
    0.0092    0.0753
    0.0097    0.0821
    0.0102    0.0891
    0.0107    0.0962
    0.0112    0.1044
    0.0117    0.1142
    0.0122    0.1251
    0.0127    0.1369
    0.0133    0.1496
    0.0138    0.1628
    0.0143    0.1766
    0.0148    0.1907

Графический вывод существующих эффективных портфелей

Если у вас уже есть эффективные портфели от какой-либо из функций "estimateFrontier" (см. Оценочные Эффективные портфели для Целой Границы для Объекта PortfolioCVaR), передайте их в plotFrontier непосредственно построить 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);

pwgt0 = [ 0.3; 0.3; 0.2; 0.1 ];

p = PortfolioCVaR('Name', 'Asset Allocation Portfolio', 'InitPort', pwgt0);

p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);
p = setProbabilityLevel(p, 0.95);

pwgt = estimateFrontier(p, 20);
plotFrontier(p, pwgt);

Графический вывод существующего эффективного портфеля рискует и возвращается

Если у вас уже есть риски эффективного портфеля, и возвращается, можно использовать интерфейс для plotFrontier передать их в plotFrontier получить график границы 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 ];

AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000);

pwgt0 = [ 0.3; 0.3; 0.2; 0.1 ];

p = PortfolioCVaR('Name', 'Asset Allocation Portfolio', 'InitPort', pwgt0);

p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);
p = setProbabilityLevel(p, 0.95);

pwgt = estimateFrontier(p);

pret= estimatePortReturn(p, pwgt);
prsk = estimatePortRisk(p, pwgt);

plotFrontier(p, prsk, pret);

Связанные примеры

Больше о

Внешние веб-сайты

Анализ Инвестиционных стратегий с Оптимизацией Портфеля CVaR в MATLAB (50 секунд min 42)

Документация