针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了均值-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。

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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。