投资组合是由一个人或一群人持有的，由股票，债券和银行存款等投资工具组成的金融资产的集合。 在加纳，建立具有标准化优化的投资组合仍然是一个神话，因此，本研究显示了Markowitz模型如何在加纳证券交易所应用，并揭示了精选股票中最有效的投资组合，以减轻投资者的负担。 该研究使用了2011年至2016年股票收益的历史月度数据。 研究显示，GCB Bank limited的平均回报率最高（回报率为4.2％），风险为13.1％，其次是CAL（回报率为3.5％）和11.7％。 UGL的风险最低（风险为6.8％），平均回报最低，为2.1％。 风险爱好者可能会选择GCB和CAL，而完全不愿承担风险的投资者可以选择UGL，因为它具有最低的风险。 两种投资组合的组合还得出结论，最有效的投资组合是GCB和CAL的组合，因此建议风险承受能力的投资者可以将其所有资产投资于GCB，而风险规避投资者可以将其39.21％的资产投资于GCB。 GCB和CAL中的60.79％。 就预期收益而言，CAL和GCB银行有限组合的最高收益约为3.9％，风险为10.6％，其次是TOTAL和GCB组合的预期收益约为3.40％，高风

图像质量评价时可用。用Opencv1.0及C语言代码编写，支持灰度图像以及彩色图像。

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根据均值和方差生成高斯噪声，给图像叠加高斯噪声，C++

PortOpt [Portfolio Optimizer]是一个C ++程序（具有Python绑定），实现了Markowitz（1952）平均方差模型，该模型具有针对风险的代理线性无差异曲线，以便找到处于风险中的最优资产组合。 您必须提供PortOpt（在文本文件中，或者-如果使用api-使用您自己的代码），资产的方差/协方差矩阵，平均收益和代理商风险偏好。 它返回组成最佳投资组合的资产份额向量。 为了最大程度地减少方差，它在内部使用QuadProg ++，该库通过主动集对偶方法来实现Goldfarb和Idnani算法，以解决（凸）二次规划问题。 该解决方案非常有效，因为它可以在几秒钟内解决数十万个投资组合问题。 PortOpt作为文本/控制台工具运行，因此可以轻松地在您自己的脚本中使用。

这是多伦多大学的一个课程作业，Toronto ASP502 Project Assignment Winter。用matlab，但是不借助自带portfolio对象，实现均值方差模型，绘制有效前沿。

针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了结合小波分析算法，均值-方 差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略，使用小波分析算法对数据进行降噪，再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法，参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型，并且使用遗传算法，改变初始参数多次进行求解。

组合优化- 均值方差、最大夏普、风险平价模型-基于matlab的实现