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#Matlab做投资组合最优化
%% zuiyouhau.mat存放3只股票的209天的收盘价clcclearload zuiyouhua.matgpsl=3;% 1-计算收益率矩阵retu=price2ret(zuiyouhua);% 2-计算期望收益expv=mean(retu);%% 3-计算协方差矩阵 % aita(X,Y)=sigama(Xi-X)(Yi-Y)Piaita=cov(retu);eig3=eig(aita);% 随机产生投资方案，计算并画图其可行域 % rand('state',0);weights=rand(1000,gpsl); % 产生1000行，3列随机数total=sum(weights,2);% 按列求和for gpi=1:gpsl % 比例标准化，变成了权重矩阵weights(:,gpi)=weights(:,gpi)./total;end[portrisk,portreturn]=portstats(expv,aita,weights); %% 1-期望收益，2-协方差矩阵，3-多组权重-投资方案% 绘图%title('均值-方差有效前沿以及各个资产组合的风险与收益')%xlabel('风险（标准差）')%ylabel('期望收益率')%hold on%% 计算200组有效的投资组合，并绘图%-协方差矩阵非半正定，进行修正。aita=aita+eye(gpsl,gpsl)*0.00001;portopt(expv,aita,200); % 1-期望收益，2-协方差矩阵，3-有效组合的数量hold on%收集有效集收益、风险及权重情况[ef_port_return,ef_port_risk,ef_port_weight]=portopt(expv,aita,200);% 随机产生投资方案，计算并画图其可行域 weights=rand(1000,gpsl); % 产生1000行，3列随机数total=sum(weights,2);% 按列求和for gpi=1:gpsl % 比例 标准化，变成了权重矩阵weights(:,gpi)=weights(:,gpi)./total;end[portrisk,portreturn]=portstats(expv,aita,weights); %% 1-期望收益，2-协方差矩阵，3-多组权重-投资方案% 绘图plot(portrisk,portreturn,'.r')title('均值-方差有效前沿以及各个资产组合的风险与收益')xlabel('风险（标准差）')ylabel('期望收益率')hold onA=10;u=ef_port_return-A*ef_port_risk;[mostu,index]=max(u)
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