Документация

Эффективное портфолио, максимально увеличивающее коэффициент резкости

Коэффициент Шарпа определяется как коэффициент

где $${}^{\mathrm{x\in Rn}}$$ и r0 - безрисковая ставка (λ и Λ прокси для доходности портфеля и риска). Дополнительные сведения см. в разделе Теория оптимизации портфеля.

Портфели, которые максимизируют коэффициент Шарпа, являются портфелями на эффективной границе, которые удовлетворяют нескольким теоретическим условиям в финансах. Например, такие портфели называются портфелями касательности, поскольку касательная линия от безрисковой ставки до эффективной границы отводит эффективную границу в портфелях, которые максимизируют отношение Шарпа.

Чтобы получить эффективные портфели, которые максимизируют коэффициент Шарпа, estimateMaxSharpeRatio функция принимает Portfolio объект и получает эффективные портфели, которые максимизируют коэффициент Шарпа.

Предположим, что у вас есть вселенная с четырьмя рискованными активами и безрисковым активом, и вы хотите получить портфель, который максимизирует коэффициент Шарпа, где в этом примере _r0 является возвратом для безрискового актива.

r0 = 0.03;
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('RiskFreeRate', r0);
p = setAssetMoments(p, m, C);
p = setDefaultConstraints(p);
pwgt = estimateMaxSharpeRatio(p);

display(pwgt)

pwgt =

    0.4251
    0.2917
    0.0856
    0.1977

Если вы начинаете с начального портфеля, estimateMaxSharpeRatio также возвращает покупки и продажи, чтобы получить от вашего первоначального портфеля к портфелю, который максимизирует коэффициент Шарпа. Например, с учетом первоначального портфеля в pwgt0, можно получить покупки и продажи из предыдущего примера:

pwgt0 = [ 0.3; 0.3; 0.2; 0.1 ];
p = setInitPort(p, pwgt0);
[pwgt, pbuy, psell] = estimateMaxSharpeRatio(p);

display(pwgt)
display(pbuy)
display(psell)

pwgt =

    0.4251
    0.2917
    0.0856
    0.1977


pbuy =

    0.1251
         0
         0
    0.0977


psell =

         0
    0.0083
    0.1144
         0

См. также

estimateFrontier | estimateFrontierByReturn | estimateFrontierByRisk | estimateFrontierByRisk | estimateFrontierLimits | estimateMaxSharpeRatio | estimatePortMoments | estimatePortReturn | estimatePortRisk | Portfolio | setSolver

Связанные примеры

• Оценка эффективных портфелей для всей эффективной границы для объекта портфеля
• Создание объекта портфеля
• Работа с ограничениями портфеля с использованием значений по умолчанию
• Оценка эффективных границ для объекта портфеля
• Пример реализации распределения основных средств
• Примеры оптимизации портфеля
• Оптимизация портфеля с полунепрерывными ограничениями и ограничениями по кардинальности
• Оптимизация портфеля Black-Litterman
• Оптимизация портфеля с использованием факторных моделей

Подробнее

• Портфельный объект
• Теория оптимизации портфеля
• Поток операций объекта портфеля

Внешние веб-сайты

• Использование MATLAB для оптимизации портфелей с помощью финансовых инструментов (33 мин. 24 сек.)
• MATLAB для усовершенствованных моделей строительства портфеля и выбора акций (30 мин 28 с)