Portfolio
возразите оптимизации портфеля среднего отклонения реализаций. Каждое свойство и функция Portfolio
объект общедоступен, несмотря на то, что некоторые свойства и функции скрыты. Смотрите Portfolio
для свойств и функций Portfolio
объект. Portfolio
объект является объектом значения, где каждый экземпляр объекта является отличной версией объекта. Начиная с Portfolio
объектом является также MATLAB® объект, это наследовало функции по умолчанию, сопоставленные с объектами MATLAB.
Portfolio
возразите и его функции являются интерфейсом для оптимизации портфеля среднего отклонения. Так, почти все вы делаете с Portfolio
объект может быть сделан с помощью присоединенных функций. Основной рабочий процесс:
Спроектируйте свою проблему портфеля.
Используйте Portfolio
создать Portfolio
возразите или используйте различный set
функции, чтобы настроить вашу проблему портфеля.
Используйте оценочные функции, чтобы решить вашу задачу портфеля.
Кроме того, функции доступны, чтобы помочь вам просмотреть промежуточные результаты и диагностировать ваши расчеты. Поскольку функциями MATLAB является часть Portfolio
объект, можно сохранить и загрузить объекты из рабочей области и создать и управлять массивами объектов. После урегулирования на проблеме, которая, в случае оптимизации портфеля среднего отклонения, означает, что у вас есть или данные или моменты для актива, возвращается и набор ограничений на ваши портфели, используйте Portfolio
установить свойства для Portfolio
объект. Portfolio
позволяет вам создать объект с нуля или обновить существующий объект. Начиная с Portfolio
объект является объектом значения, легко создать основной объект, затем использовать функции, чтобы положиться на основной объект создать новые версии основного объекта. Это полезно, чтобы сравнить основную проблему с альтернативами, выведенными из основной проблемы. Для получения дополнительной информации смотрите Создание Объекта Портфеля.
Можно установить свойства Portfolio
объект с помощью любого Portfolio
или различный set
функции.
Примечание
Несмотря на то, что можно также установить свойства непосредственно, это не рекомендуется, поскольку проверка ошибок не выполняется, когда вы устанавливаете свойство непосредственно.
Portfolio
свойства установки поддержки объектов с аргументами пары "имя-значение", таким образом, что каждое имя аргумента является свойством и каждым значением, являются значением, чтобы присвоить тому свойству. Например, чтобы установить AssetMean
и AssetCovar
свойства в существующем Portfolio
объект p
со значениями m
и C
, используйте синтаксис:
p = Portfolio(p, 'AssetMean', m, 'AssetCovar', C);
В дополнение к Portfolio
, который позволяет вам установить отдельные свойства по одному, группы свойств установлены в Portfolio
объект с различным “набором” и “добавляет” функции. Например, чтобы настроить ограничение среднего оборота, используйте setTurnover
функция, чтобы задать привязанный средний оборот портфеля и начальный портфель. Чтобы получить отдельные свойства от объекта Portfolio, получите свойства непосредственно или используйте выбор, “получают” функции, которые получают группы свойств от Portfolio
объект. Portfolio
возразите и set
функции имеют несколько полезных функций:
Portfolio
и set
функции пытаются определить размерности вашей проблемы или с явными или с неявными входными параметрами.
Portfolio
и set
функции пытаются разрешить неоднозначности с выбором по умолчанию.
Portfolio
и set
функции выполняют скалярное расширение на массивах, если это возможно.
Связанный Portfolio
возразите, что функции пытаются диагностировать и предупредить о проблемах.
Portfolio
возразите использует функции отображения по умолчанию, обеспеченные MATLAB, где display
и disp
отобразите объект Portfolio и его свойства с или без имени переменной объекта.
Сохраните и загрузите Portfolio
объекты с помощью save
MATLAB и
load
команды.
Оценка эффективных портфелей и границ эффективности является основной целью инструментов оптимизации портфеля. Anefficient portfolio является портфелями, которые удовлетворяют критериям минимального риска для данного уровня возврата и максимального возврата для данного уровня риска. Набор функций “оценки” и “графика” обеспечивает способы исследовать границу эффективности. “Оценочные” функции получают или эффективные портфели или рискуют и возвращают прокси сформировать границы эффективности. На уровне портфеля набор функций оценивает, что эффективные портфели на границе эффективности с функциями получают эффективные портфели:
В конечных точках границы эффективности
Это достигает предназначенных значений для прокси возврата
Это достигает предназначенных значений для прокси риска
Вдоль целой границы эффективности
Эти функции также обеспечивают покупки, и продажи должны были переключить от начального или текущего портфеля до каждого эффективного портфеля. На уровне границы эффективности набор функций строит границу эффективности и оценивает или риск или возвращает прокси для эффективных портфелей на границе эффективности. Можно использовать результирующие эффективные портфели или рискнуть и возвратить прокси в последующих исследованиях.
Несмотря на то, что все функции сопоставлены с Portfolio
объект спроектирован, чтобы работать над скалярным Portfolio
объект, возможности массивов MATLAB позволяют вам настроить и работать с массивами Portfolio
объекты. Самый легкий способ сделать это с repmat
функция. Например, чтобы создать 3 2 массив Portfolio
объекты:
p = repmat(Portfolio, 3, 2); disp(p)
disp(p) 3×2 Portfolio array 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
Portfolio
объекты, можно работать над отдельным Portfolio
объекты в массиве путем индексации. Например:p(i,j) = Portfolio(p(i,j), ... );
Portfolio
для (i
J
) элемент матрицы Portfolio
объекты в переменной p
.Если вы настраиваете массив Portfolio
объекты, можно получить доступ к свойствам конкретного Portfolio
объект в массиве путем индексации так, чтобы можно было установить нижние и верхние границы lb
и ub
для (i
J
K
) элемент трехмерного массива Portfolio
объекты с
p(i,j,k) = setBounds(p(i,j,k),lb, ub);
[lb, ub] = getBounds(p(i,j,k));
Portfolio
возразите, что функции работают над только одним Portfolio
объект за один раз.Можно разделить на подклассы Portfolio
возразите, чтобы заменить существующие функции или добавить новые свойства или функции. Для этого создайте производный класс из Portfolio
класс. Это дает вам все свойства и функции Portfolio
класс наряду с любыми новыми опциями, которые вы принимаете решение добавить к своему разделенному на подклассы объекту. Portfolio
класс выведен из абстрактного класса под названием AbstractPortfolio
. Из-за этого можно также создать производный класс из AbstractPortfolio
это реализует совершенно другую форму свойств использования оптимизации портфеля и функции AbstractPortfolio
класс.
Инструменты оптимизации портфеля следуют этим соглашениям относительно представления различных количеств, сопоставленных с оптимизацией портфеля:
Актив возвращается, или цены находятся в матричной форме с выборками для данного актива, спускающегося по строкам и активам, идущим через столбцы. В случае цен ближайшие сроки должны быть во главе матрицы с увеличивающимися датами потеря работоспособности.
Среднее значение и ковариация актива возвращаются, хранятся в векторе и матрице, и инструменты не имеют никакого требования, чтобы среднее значение было или вектор-столбцом или вектором-строкой.
Портфели находятся в форме вектора или матрицы с весами для данного портфеля, спускающегося по строкам и отличным портфелям, идущим через столбцы.
Ограничения на портфели формируются таким способом, которым портфель является вектор-столбцом.
Портфельные риски и возвраты являются или скалярами или вектор-столбцами (для нескольких портфельных рисков, и возвращается).