Документация

Установка ограничений группы Используя PortfolioCVaR Функция

Свойства для ограничений группы установлены через PortfolioCVaR объект. Предположим, что вы имеете портфель пяти активов и хотите гарантировать, что первые три актива составляют не больше, чем 30% вашего портфеля, затем можно установить ограничения группы:

G = [ 1 1 1 0 0 ];
p = PortfolioCVaR('GroupMatrix', G, 'UpperGroup', 0.3);
disp(p.NumAssets)
disp(p.GroupMatrix)
disp(p.UpperGroup)

5

1     1     1     0     0

0.3000

Матрица группы G может также быть логическая матрица так, чтобы следующий код достиг того же результата.

G = [ true true true false false ];
p = PortfolioCVaR('GroupMatrix', G, 'UpperGroup', 0.3);
disp(p.NumAssets)
disp(p.GroupMatrix)
disp(p.UpperGroup)

5

1     1     1     0     0

0.3000

Установка ограничений группы Используя setGroups и addGroups Функции

Можно также установить свойства для ограничительного использования группы setGroups. Предположим, что вы имеете портфель пяти активов и хотите гарантировать, что первые три актива составляют не больше, чем 30% вашего портфеля. Учитывая PortfolioCVaR объект pИспользование setGroups установить ограничения группы:

G = [ true true true false false ];
p = PortfolioCVaR;
p = setGroups(p, G, [], 0.3);
disp(p.NumAssets)
disp(p.GroupMatrix)
disp(p.UpperGroup)

5

1     1     1     0     0

0.3000

В этом примере вы установили бы LowerGroup свойство быть пустым ([]).

Предположим, что вы хотите добавить другое ограничение группы, чтобы заставить нечетные активы составить по крайней мере 20% вашего портфеля. Настройте увеличенную матрицу группы и введите бесконечные границы для неограниченных границ группы или используйте addGroups функционируйте, чтобы создать ограничения группы. В данном примере создайте другую матрицу группы для второго ограничения группы:

p = PortfolioCVaR;
G = [ true true true false false ];    % group matrix for first group constraint
p = setGroups(p, G, [], 0.3);
G = [ true false true false true ];    % group matrix for second group constraint
p = addGroups(p, G, 0.2);
disp(p.NumAssets)
disp(p.GroupMatrix)
disp(p.LowerGroup)
disp(p.UpperGroup)

 5

1     1     1     0     0
1     0     1     0     1

  -Inf
0.2000

0.3000
  Inf

PortfolioCVaR объект, setGroups, и addGroups реализуйте скалярное расширение на любом LowerGroup или UpperGroup свойства на основе размерности матрицы группы в свойстве GroupMatrix. Предположим, что у вас есть вселенная 30 активов с 6 классами активов, таким образом, что активы 1–5, активы 6–12, активы 13–18, активы 19–22, активы 23–27 и активы 28–30 составляют каждый из ваших классов активов, и вы хотите, чтобы каждый класс активов упал с 0% до 25% вашего портфеля. Позвольте следующей матрице группы задать ваши группы, и скалярное расширение задают общие границы на каждой группе:

p = PortfolioCVaR;
G = blkdiag(true(1,5), true(1,7), true(1,6), true(1,4), true(1,5), true(1,3));
p = setGroups(p, G, 0, 0.25);
disp(p.NumAssets)
disp(p.GroupMatrix)
disp(p.LowerGroup)
disp(p.UpperGroup)

30

  Columns 1 through 16

     1     1     1     1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     1
     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0

  Columns 17 through 30

     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
     1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
     0     0     1     1     1     1     0     0     0     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     1     1     1     1     1     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1

     0
     0
     0
     0
     0
     0

    0.2500
    0.2500
    0.2500
    0.2500
    0.2500
    0.2500