使用 MATLAB 构建和扩展投资组合优化模型：投资组合和 Black-Litterman 方法的面向对象实现-matlab开发

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。