这是本阶段最后一次学习马科维茨投资组合理论的软件实现。
一、创建投资组合%模拟N种资产的收益率 mu=[10 20 30 50 60 90 120];sigma=[0.06 0.01 0.2 0.8 1.5 6 3.5]; M=100;N=7; for i=1:N R(:,i)=normrnd(mu(i),sigma(i),M,1); ER(i)=mean(R(:,i)); ECov=cov(R); end %设置投资组合的基本信息与初始权重 p=Portfolio; p=setAssetMoments(p,ER,ECov); p=setInitPort(p,1/N); %估计在初始权重下的风险R1与回报率R2 [R1,R2]=estimatePortMoments(p,p.InitPort) %得到有效前沿下的风险与收益 p=setDefaultConstraints(p); bestwgt=estimateFrontier(p,5); [brsk,bret]=estimatePortMoments(p,bestwgt);
二、无风险情况%计算无风险下的风险与收益 %无风险，即预算为0(不投资) q=setBudget(p,0,1); freeriskwgt=estimateFrontier(q,5); [qrsk,qret]=estimatePortMoments(q,freeriskwgt);
(本图由于做的时间比较早，与其他相比，总投资资产数量不一致)
三、存在交易费用时%存在交易费用时 q1=setCosts(p,0.002,0.002); qwgt1=estimateFrontier(q,5); [qrsk1,qret1]=estimatePortMoments(q1,qwgt1);
通过二、三，我们可以大致了解Portfolio相关函数的调用，记得商业银行管理老师曾经说，所有的现实情况，都要比我们创造的最复杂的计量和表示方法要复杂，因此，我们还是要根据实际情况，根据需要，选择要使用的函数，能够及时学习这些需要用到的东西。
下次的学习计划应该是CAPM模型第一部分，重点学习一系列的组合绩效指标
