预期收益，方差和协方差是均方差投资组合选择问题的关键输入。 在传统的均值-方差投资组合模型中，先验排除了模型不确定性。 但是实际上，这些参数不是先验已知的，通常会估计有误。 当前的研究将模型不确定性纳入均值方差框架，但主要集中在不确定性均值上。 本文的目的是通过模糊性和模糊性厌恶的概念将不确定方差-协方差纳入均值方差投资组合模型。 本研究中开发的方法在数值上比较了收益歧义性和方差歧义性的影响。 尤其是，应通过股指数据重新检查不确定的方差-协方差是否会导致“不参与股市”和/或“房屋偏差”。

通用组合 该软件包的目的是将不同的在线投资组合选择算法放在一起，并为它们的分析提供统一的工具。 如果您不知道什么是在线投资组合，请查看， 或最近的一项。 简而言之，在线投资组合的目的是选择每个时期的投资组合权重，以最大化其最终财富。 这样的投资组合的例子可以是或。 当前，在线投资组合中有活跃的研究，尽管其结果大部分是理论上的，但实际使用的算法却开始出现。 基于现有文献和我的理解，目前已实现了文献中的几种算法。 非常欢迎您提供文稿或进行更正。 资源 有一个解释了该库的基本用法。 Paul Perry对此进行了跟进，并对较新的ETF数据集上进行了。 另请参阅最新。 关于讨论也很有趣。 一些算法的原始作者最近在github MATLAB中的在线投资组合选择工具箱中发布了自己的实现。 如果您更喜欢R，或者只是在寻找关于Universal Portfolios的良好资源，请查看Marc D

pyfolio pyfolio是一个由开发的Python库，用于对金融投资组合进行绩效和风险分析。 它与开源回溯测试库很好地配合。 Quantopian还提供其中包括Zipline，Alphalens，Pyfolio，FactSet数据等。 pyfolio的核心是所谓的撕纸，它由各种单独的图组成，这些图提供了交易算法性能的全面图像。 这是一个简单的撕裂表分析策略的示例： 另请参阅。 安装 要安装pyfolio，请运行： pip install pyfolio 发展 对于开发，您可能希望使用来避免pyfolio与您拥有的其他Python项目之间的依赖关系冲突。 要设置虚拟环境，请运行： mkvirtualenv pyfolio 接下来，克隆此git存储库并运行python setup.py develop ，直接python setup.py develop和编辑库文件。 OSX

对于含有不确定参数的采用CVaR风险度量的投资组合模型,基于鲁棒优化理论的最新进展,结合统计或时间序列,构造形式较为简单的椭球不确定集作为对参数不确定性的近似,把原问题转化为易于求解的确定型最优化问题,解决了该模型由于参数具有不确定性所造成的缺陷,得到鲁棒性与最优性都较为满意的解 。通过市场数据对模型的可操作性和实用性进行验证 。

本文假设投资者是风险厌恶型,用CVaR作为测量投资组合风险的方法.在预算约束的条件下,以最小化CVaR为目标函数,建立了带有交易费用的投资组合模型.将模型转化为两阶段补偿随机优化模型,构造了求解模型的随机L- S算法.为了验证算法的有效性,用中国证券市场中的股票进行数值试验,得到了最优投资组合、VaR和CVaR的值.而且对比分析了有交易费和没有交易费的最优投资组合的不同,给出了相应的有效前沿.

该软件包允许您使用短视、买入并持有或动态策略计算简单的投资组合权重。 为了演示如何使用简单的投资组合优化技术，基于不同的视野模拟了多条路径。 这将为用户提供使代码适应其自身偏好的灵活性。 在本教程中，我们复制了离散时间贝尔曼方程的一些特征。 参见 Li 和 Ng (2001) 和 Van Binsbergen (2007)。 以下假设是相关的： - 在回报和无风险利率 'rf' 之间进行权衡-权重限制在0到1之间。 为了计算最佳投资组合，我们使用以下三个步骤： 1.模拟资产收益率和预测变量的“ k”期的“ n”个样本路径2.设置投资组合网格（在功能内部完成） 3.计算最佳投资组合 参考： BF迪瑞斯。 投资组合管理。 计量经济学会，2012 年。讲座 FEM21010。 D. Li 和 WL。 Ng，2001 年，最佳动态投资组合选择：多期均值方差公式，数学金融，第 10 卷（

使用方差-协方差、历史和蒙特卡罗方法计算投资组合股票的风险价值。 您可以根据需要扩大投资组合，包括风险因素（股票指数、货币等）

再投资策略下的项目与证券混合最优投资组合选择，黄晓霞，尤苑琼，为了保持竞争力，企业应充分利用其可用资金来获得最大利润。由于项目选择通常是一个0-1选择而不是连续选择问题，企业通常无法将所

投资组合问题主要研究如何将有限的资金合理地分配到不同的金融资产中,以实现收益最大化与风险最小化之间的均衡.然而,证券市场往往具有很强的不确定性,投资者对于证券的期望收益率和风险损失率难以用精确数值描述,区间规划则是处理这类不确定性问题的有力工具.鉴于此,首先基于区间多目标规划建立一个以预期收益率、风险损失率和流动性为目标函数的多期投资组合选择模型;然后通过设计一个定向变异算子,改进基于偏好多面体的交互式遗传算法,并将上述算法的运算机制与所建模型的多期特性相结合以求解模型;最后在不确定交互进化优化系统上进行实证分析.实验结果表明,所提出算法能够根据投资者的不同需要得到相应最满意的多期资产组合.

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