PortfolioMAD
创建PortfolioMAD对象，用于均值-绝对偏差投资组合优化和分析
描述
的PortfolioMAD对象实现了均值-绝对偏差投资组合优化，其中MAD代表“均值-绝对偏差”。PortfolioMAD对象支持特定于M万博1manbetxAD投资组合优化的函数。
Mad Portfolio优化的主要工作流程是创建一个实例PortfolioMAD对象，该对象完全指定了一个投资组合优化问题并对其进行操作PortfolioMAD目的是获取和分析有效的投资组合。有关使用时工作流的更多信息PortfolioMAD对象,看到portfoliomad对象工作流程．
你可以使用PortfolioMAD以多种方式对象。在a中设置投资组合优化问题PortfolioMAD对象，最简单的语法是:
p = PortfolioMAD;
PortfolioMAD目的，p，使所有对象属性都为空。
的PortfolioMAD对象还接受属性及其值的名称-值对参数集合。的PortfolioMAD对象接受具有常规语法的属性的输入：
p = PortfolioMAD('property1'，value1，'property2'，value2，…)；
如果一个PortfolioMAD存在对象，语法允许第一个（且仅第一参数）PortfolioMAD对象是具有后续名称值对的现有对象，用于添加或修改属性的参数。例如，给予现有的PortfolioMAD对象p，一般语法为:
p = PortfolioMAD(p，'property1'，value1，'property2'，value2，…)；
输入参数名称不区分大小写，但必须完全指定。此外，可以用可选参数名指定一些属性(参见属性名称的捷径）。的PortfolioMAD对象尝试从输入中检测问题尺寸，并且一旦设置，后续输入可以经过各种标量或矩阵扩展操作，这简化了整个过程以制定问题。另外，一个PortfolioMAD对象是一个值对象，因此，给定投资组合p，下面的代码创建两个对象，p和问，它们是不同的:
q = portfoliomad（p，......）
在创建一个PortfolioMAD对象，您可以使用相关的对象函数来设置投资组合约束、分析有效边界并验证投资组合模型。
有关有条件价值 - 风险投资组合优化的理论基础的更多详细信息，请参阅投资组合优化理论．
创建
描述
p= PortfolioMADPortfolioMAD对象为均值-绝对偏差组合优化与分析。然后可以将元素添加到PortfolioMAD对象使用支持的“添加”和“设置”函万博1manbetx数。有关更多信息，请参阅创建portfolio对象．
输入参数
属性
对象的功能
setAssetList |
建立资产的标识符列表 |
setInitPort |
建立初始或当前的投资组合 |
setDefaultConstraints. |
建立具有非负权值和为1的投资组合约束 |
estimateAssetMoments |
估算资产的均值和协方差从数据返回 |
setcosts. |
设置成比例的交易成本 |
addEquality |
在现有约束条件下，为组合权重添加线性等式约束条件 |
addGroupRatio |
在现有的组比率约束中添加组合权重的组比率约束 |
addGroups |
为现有组约束添加组合权重的组约束 |
addInequality |
在现有约束条件的基础上，加入权重的线性不等式约束 |
getBounds |
从投资组合对象中获取投资组合权重的界限 |
getBudget |
从投资组合对象获取预算约束绑定 |
getCosts |
从投资组合对象获得买卖交易成本 |
庇护 |
从投资组合对象获得平等约束阵列 |
getgroupratio. |
从投资组合对象获取组比率约束阵列 |
getGroups |
从组合对象中获取组约束数组 |
GetineQuality. |
从投资组合对象获取不等式约束阵列 |
getonewayturnover |
从投资组合对象中获得单向周转约束 |
集团 |
为组合权重设置组约束 |
setinequality. |
建立了投资组合权重的线性不等式约束 |
setBounds |
为投资组合对象设置投资组合权重的界限 |
setminmaxnumassets. |
在投资组合对象中投资的资产数量的基数限制 |
setBudget |
设定预算限制 |
setcosts. |
设置成比例的交易成本 |
setDefaultConstraints. |
建立具有非负权值和为1的投资组合约束 |
setequality. |
为产品组合重量设置线性平等约束 |
setGroupRatio |
为产品组合重量设置组比率约束 |
setInitPort |
建立初始或当前的投资组合 |
setonewayturnover. |
设置单向产品组合周转约束 |
setTurnover |
建立投资组合最大周转率约束 |
checkFeasibility |
根据投资组合目标，检查投资组合的可行性 |
estismsbounds. |
估计投资组合的全局上界和下界 |
estimateFrontier |
估计有效前沿上的指定数量的最佳投资组合 |
estimateFrontierByReturn |
以目标投资回报估计最优投资组合 |
estismsFrontierByRisk. |
评估具有目标投资风险的最优投资组合 |
estismsfrontierlimits |
估计高效前沿的最佳投资组合 |
plotFrontier |
绘制高效的边疆 |
estibalportreturn. |
估计投资组合的平均收益 |
estibalportrisk. |
根据与对象相关的风险代理估算产品组合风险 |
塞洛弗 |
选择主求解器并指定组合优化的相关求解器选项 |
setProbabilityLevel |
设置VaR和CVaR计算的概率级别 |
setscenarios. |
通过直接矩阵设置资产回报情况 |
GetScenarios. |
从投资组合对象中获取场景 |
simulateNormalScenariosByData |
模拟数据中的多变量正常资产返回方案 |
simulateNormalScenariosByMoments |
模拟资产回报的平均值和协方差的多变量正常资产返回方案 |
estimateScenarioMoments |
估计资产回报情景的均值和协方差 |
estimatePortStd |
估计投资组合返回的标准偏差 |
例子
创建一个空的portfoliomad对象
你可以创建一个PortfolioMAD对象，p，没有输入参数，并使用disp．
p = PortfolioMAD;DISP（P）;
portfolio with properties: BuyCost: [] SellCost: [] RiskFreeRate: [] Turnover: [] BuyTurnover: [] SellTurnover: [] numscenario: [] Name: [] NumAssets: [] AssetList: [] InitPort: [] AInequality: [] bInequality: [] AEquality: [] bEquality: [] LowerBound: [] UpperBound: [] UpperBudget: [] UpperBudget: [] GroupMatrix: [] LowerGroup: [] UpperGroup: [][] GroupA: [] GroupB: [] LowerRatio: [] UpperRatio: [] MinNumAssets: [] MaxNumAssets: [] BoundType: []
这种方法提供了一种设置投资组合优化问题的方法PortfolioMAD函数。然后，您可以使用关联的集合来设置和修改属性集合PortfolioMAD目的。
使用单步设置创建PortfolioMAD对象
你可以使用PortfolioMAD对象直接建立了一个“标准”的投资组合优化问题。给定的情况下，资产回报的变量assetscenarios.，此问题完全说明如下:
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(“场景”，assetscenarios，......下界的，0，'LowerBudget', 1'Unimbudget', 1)
P = Portfoliomad具有属性：Buycost：[] Sellcost：[]风险竞选：[]营业额：[] Buyturnover：[] NumScenarios：20000名称：[] Numasset：4 assetlist：[] initode：[] bInequality：[] AEquality：[] bEquality：[]下界：[4X1双] UPPERBOUND：[] LowerBudget：1 UpperBudget：1 GroupMatrix：[] LowerGroup：[] UpperGroup：[] A组：[]组B：[]Dightratio：[] Upperratio：[] minnumassets：[] maxnumassets：[] buddtype：[]
请注意,下面属性值经过标量展开assetscenarios.提供问题的维度。
使用步骤序列创建一个PortfolioMAD对象
使用一系列步骤是完成设置“标准”MAD产品组合优化问题的相同任务的替代方法assetscenarios.变量是：
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 = PortfolioMAD(p,下界的，0）;p = PortfolioMAD (p,'LowerBudget', 1'Unimbudget'1);plotFrontier (p);
这种方法是可行的，因为调用PortfolioMAD都是按这个顺序排列的。在本例中，调用initializeassetscenarios.提供问题的维度。如果要最后执行这一步，就必须显式地对下面属性如下:
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 = PortfolioMAD(p,下界的, 0(大小(m)));p = PortfolioMAD (p,'LowerBudget', 1'Unimbudget'1);p = setscenario (p, assetscenario);plotFrontier (p);
如果没有指定的大小下面但是，输入一个标量参数PortfolioMAD对象假设您正在定义一个单一资产问题，并在调用使用四个资产设置资产场景时产生错误。
使用属性名称的快捷方式创建PortfolioMAD对象
你可以创建一个PortfolioMAD对象，p与之PortfolioMAD使用用于属性名称的快捷方式的对象。
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(“场景”，assetscenarios，“磅”，0，“预算”, 1)
P = Portfoliomad具有属性：Buycost：[] Sellcost：[]风险竞选：[]营业额：[] Buyturnover：[] NumScenarios：20000名称：[] Numasset：4 assetlist：[] initode：[] bInequality：[] AEquality：[] bEquality：[]下界：[4X1双] UPPERBOUND：[] LowerBudget：1 UpperBudget：1 GroupMatrix：[] LowerGroup：[] UpperGroup：[] A组：[]组B：[]Dightratio：[] Upperratio：[] minnumassets：[] maxnumassets：[] buddtype：[]
直接设置portfolio对象属性
虽然不推荐，但您可以直接设置属性，但输入没有错误检查。
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.LowerBudget = 1; p.UpperBudget = 1; p.LowerBound = zeros(size(m)); disp(p);
Portfoliomad具有属性：Buycost：[] Sellcost：[]风险竞选：[]营业额：[] BuyTurnover：[] NumScenarios：20000名称：[] Numasset：4 assetlist：[] initport：[] aninequality：[] aninequality：[] initinalBinequality：[] Aequality：[]胎粪：[]下行：[4x1双]上行：[] upperBudget：1 upperBudget：1 GroupMatrix：[]较低组：[]上组：[] Groupa：[] GroupB：GroupB[] Upperratio：[] minnumassets：[] maxnumassets：[] buddtype：[]
场景不能直接分配给PortfolioMAD对象。场景必须总是通过PortfolioMAD函数,setscenarios.功能，或任何场景仿真功能。
创建一个PortfolioMAD目标和确定有效的投资组合
创建有效的投资组合：
负载Capmuniverse.p = PortfolioMAD ('assetlist'、资产(1:12));p = simulatenormalscenario bydata (p, Data(:，1:12)， 20000，“missingdata”，真的）;p = setDefaultConstraints (p);plotFrontier (p);
pwgt = estimateFrontier(p, 5);pnames =细胞(1、5);为pnames{I} = sprintf(的端口% d ',我);结束Blotter = DataSet（[{PWGT}，Pnames]，“obsnames”，p.assetlist）;DISP（遮光剂）;
PORT1 PORT2 PORT3 PORT3 PORT3 PORT5 AAPL 0.07619 0 0 0 0 0 0 0 0 0 eBay 0 0 0 0 0 0 0 0 eBay 0 0 0 0 0 GOOG 0.16094 0.3516 0.540 0.3516 0.023073 0 0 0 IBM 0.46074 0.37919 0.37919 0.379190.29379 0.11705 0 INTC 0 0 0 0 0 MSFT 0.28277 0.16994 0.048762 0 0 ORCL 0 0 0 0 0 YHOO 0 0 0 0 0
更多关于
参考文献
[1]有关PortfolioMAD对象引用的完整列表，请参见投资组合优化．
另请参阅
estimateFrontier|亲戚|plotFrontier|投资组合|portfoliocvar.|setscenarios.
主题
- 创建portfolio对象
- PortfolioMAD对象的常用操作
- 使用默认值与MAD组合约束一起工作
- 使用PortfolioMAD对象的资产回报和场景
- 验证疯狂的投资组合问题
- 为PortfolioMAD对象估计整个边界上的有效投资组合
- 评估PortfolioMAD对象的有效边界
- 对结果进行后处理以建立可交易的投资组合
- 投资组合优化理论
- portfoliomad对象工作流程
- PortfolioMAD对象属性和函数
- 使用portfoliomad对象
- 设置和获取属性
- 显示PortfolioMAD对象
- 保存和加载portfolio对象
- 估算有效的投资组合和边疆
- Portfoliomad对象的数组
- 子类化PortfolioMAD对象
- 数据表示的约定
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