Постройте границу эффективности
[ оценивает границу эффективности с количеством по умолчанию 10 портфелей на границе и строит соответствующую границу эффективности для prsk,pret]
= plotFrontier(obj)Portfolio, PortfolioCVaR, или PortfolioMAD объекты. Для получения дополнительной информации на соответствующих рабочих процессах при использовании этих различных объектов, смотрите Рабочий процесс Объекта Портфеля, Рабочий процесс Объекта PortfolioCVaR и Рабочий процесс Объекта PortfolioMAD.
[ оценочный эффективный портфель рискует и возвращается с prsk,pret]
= plotFrontier(obj,PortWeights)PortWeights, и строит границу эффективности с теми портфелями. Этот синтаксис принимает, что вы обеспечиваете допустимые веса эффективного портфеля, как введено. PortWeights NumAsset- NumPorts матрица.
[ строит границу эффективности с данными рисками и возвращается. Этот синтаксис принимает, что вы обеспечиваете, допустимые входные параметры для эффективного портфеля рискует и возвращается. prsk,pret]
= plotFrontier(obj,PortRisk,PortReturn)PortRisk и PortReturn векторы с тем же размером.
Примечание
plotFrontier указатели несколько форматов ввода, аналогичных описанному выше. Учитывая вселенную актива с NumAssets активы и граница эффективности с NumPorts портфели, помните, что весами портфеля является NumAsset- NumPorts матрицы и что портфельными рисками и возвратами является NumPorts вектор-столбцы.
Учитывая портфель p, постройте границу эффективности.
load CAPMuniverse p = Portfolio('AssetList',Assets(1:12)); p = estimateAssetMoments(p, Data(:,1:12),'missingdata',true); p = setDefaultConstraints(p); plotFrontier(p);
BoundType и MaxNumAssets ОграниченияСоздайте Portfolio объект для 12 запасов на основе CAPMuniverse.mat.
load CAPMuniverse p0 = Portfolio('AssetList',Assets(1:12)); p0 = estimateAssetMoments(p0, Data(:,1:12),'missingdata',true); p0 = setDefaultConstraints(p0);
Используйте setMinMaxNumAssets задавать максимальное количество 3 активов.
pWithMaxNumAssets = setMinMaxNumAssets(p0, [], 3);
Используйте setBounds задавать нижнюю и верхнюю границу и BoundType из 'Conditional'.
pWithConditionalBound = setBounds(p0, 0.1, 0.5,'BoundType', 'Conditional');
Используйте plotFrontier сравнить различные объекты портфеля.
figure; plotFrontier(p0); hold on; plotFrontier(pWithMaxNumAssets); hold on; plotFrontier(pWithConditionalBound); hold off; legend('p0', 'with Max 3 assets invested', ' with each asset weight 0 or [0.1, 0.5]', 'location', 'best');
![Figure contains an axes object. The axes object with title E f f i c i e n t blank F r o n t i e r contains 3 objects of type line. These objects represent p0, with Max 3 assets invested, with each asset weight 0 or [0.1, 0.5].](../examples/finance/win64/PlotEfficientFrontierPortObjBoundMaxNumExample_01.png)
Задайте целевой возврат и используйте estimateFrontierByReturn сравнить три объекта портфеля.
targetRetn = 2.0e-3; pwgt0 = estimateFrontierByReturn(p0, targetRetn); pwgtWithMaxNumAssets = estimateFrontierByReturn(pWithMaxNumAssets, targetRetn); pwgtConditionalBound = estimateFrontierByReturn(pWithConditionalBound, targetRetn);
Следующая таблица показывает итоговое выделение для заданного целевого возврата среди трех объектов портфеля. Вы видите что маленькие положения в 'AAPL'и 'HPQ' избегаются в pwgtConditionalBound, и только три актива инвестируют в pwgtWithMaxNumAssets.
result = table(p0.AssetList',pwgt0,pwgtWithMaxNumAssets,pwgtConditionalBound)
result=12×4 table
Var1 pwgt0 pwgtWithMaxNumAssets pwgtConditionalBound
________ ________ ____________________ ____________________
{'AAPL'} 0.076791 0 0.1
{'AMZN'} 0 0 0
{'CSCO'} 0 0 0
{'DELL'} 0 0 0
{'EBAY'} 0 0 0
{'GOOG'} 0.44841 0.47297 0.44255
{'HPQ' } 0.022406 0 0
{'IBM' } 0.31139 0.34762 0.31592
{'INTC'} 0 0 0
{'MSFT'} 0.14101 0.17941 0.14153
{'ORCL'} 0 0 0
{'YHOO'} 0 0 0
Учитывая PortfolioCVaR p, постройте 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);
p = PortfolioCVaR;
p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);
p = setProbabilityLevel(p, 0.95);
plotFrontier(p);
Учитывая PortfolioMAD p, постройте 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);
p = PortfolioMAD;
p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);
plotFrontier(p);
Можно также использовать запись через точку, чтобы построить границу эффективности.
[prsk, pret] = obj.plotFrontier;
estimateFrontier | estimateFrontierByReturn | estimateFrontierByRisk | estimateFrontierLimits