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

Portfolio_optimization 实施随机矩阵理论和Markowitz理论进行投资组合优化

量化资产管理公司长期以来一直在为是构建投资组合优化模型还是购买现成的软件包的决定而苦苦挣扎。 为了满足不断变化的投资和风险管理需求，投资组合管理团队正在努力构建透明、易于采用且易于扩展的强大的投资组合管理解决方案。 在 MathWorks，我们与许多投资组合管理团队合作，他们采用 MATLAB 和相关工具箱来构建投资组合管理系统。 这些群体喜欢在透明、健壮和可定制的环境中构建和扩展模型的灵活性。 他们还喜欢在投资决策过程中使用这些模型之前，以最少的努力尝试新的研究想法的能力。 在本文中，我们将讨论 MATLAB 和金融工具箱中提供的各种投资组合优化函数。 特别是，我们将关注构建投资组合的新的面向对象方法，并讨论这种架构如何轻松构建和扩展应用程序。 我们将讨论 MATLAB 中 Portfolio 对象的面向对象实现，然后通过案例研究演示 Black-Litterman 优化方法的示例实现。

投资组合优化实验室（PortfolioLab） PortfolioLab是一个python库，可让希望利用行业专业人员使用的最新投资组合优化算法的交易者使用。 此回购面向公众，其唯一目的是为用户提供一种简便的方法来引发错误，功能请求和其他问题。 文档和教程 通过提供大量的文档和教程笔记本以及代码示例，我们降低了所有用户的进入门槛。 谁是哈德逊和泰晤士河？ Hudson and Thames Quantitative Research是一家致力于在量化金融领域实施最前沿的算法的公司。 我们将所有工具以库的形式正式生产，并为客户提供功能。 将我们的库添加到您公司的管道中，就像添加一个博士研究人员部门一样。 点安装installationlab 联系我们 与团队联系的最佳地点是通过Slack渠道。 或者，您可以通过以下方式给我们发送电子邮件： 。 期待您的回音！ 执照 该项目下的所

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研究了基于量子行为的微粒群优化（QPSO）算法在多阶段投资组合优化中制定投资决策的方法，目标函数是最大化个人经济效益或最大化周期结束时个人财富。通过比较用QPSO算法和遗传算法优化美国标准普尔指数100的不同股票和现金分配所得到的期望收益率均值与方差，证实了该方法的优越性。

20210520-太平洋证券-投资组合优化系列（一）：约束影响探析.pdf