风险平价投资组合的设计: riskParityPortfolio

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简介：
riskParityPortfolio是一款旨在实现资产配置均衡化的金融工具。通过调整各类资产的风险敞口至相等水平，此模型力求在降低波动性的同时提高回报率，适合寻求稳健增长的投资者使用。 riskParityPortfolio提供了用于设计风险平价投资组合的工具。在最简单的形式中，我们考虑了具有唯一解决方案的凸公式，并使用了一种循环方法来进行计算。对于通常是非凸的情况，采用逐次凸逼近的方法来解决更一般的公式问题。最新的RiskParityPortfolio稳定版本可以获取到。也可以获得RiskParityPortfolio的最新开发版本。要从CRAN安装最新稳定版的风险平价投资组合，请在R中运行以下命令： > install.packages(riskParityPortfolio) 要在R中从GitHub安装开发版本，需要使用相应的包管理器或脚本进行操作。

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风险平价投资组合的设计: riskParityPortfolio

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riskParityPortfolio是一款旨在实现资产配置均衡化的金融工具。通过调整各类资产的风险敞口至相等水平，此模型力求在降低波动性的同时提高回报率，适合寻求稳健增长的投资者使用。 riskParityPortfolio提供了用于设计风险平价投资组合的工具。在最简单的形式中，我们考虑了具有唯一解决方案的凸公式，并使用了一种循环方法来进行计算。对于通常是非凸的情况，采用逐次凸逼近的方法来解决更一般的公式问题。最新的RiskParityPortfolio稳定版本可以获取到。也可以获得RiskParityPortfolio的最新开发版本。要从CRAN安装最新稳定版的风险平价投资组合，请在R中运行以下命令： > install.packages(riskParityPortfolio) 要在R中从GitHub安装开发版本，需要使用相应的包管理器或脚本进行操作。

风险平价投资组合设计的快速扩展工具：riskparity.py

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简介：riskparity.py是一款用于构建和优化风险平价投资组合的高效Python工具。它支持快速评估资产配置方案，并通过简洁直观的功能帮助投资者实现真正的风险均衡。风险平价（Risk Parity Portfolio）提供了设计投资组合的工具。在最简单的形式下，我们考虑了具有唯一解的凸公式，并采用了一种循环方法来解决它。对于更一般的非凸问题，则采用了逐次凸逼近的方法。该项目根据MIT许可条款发布，版权属于2021年Daniel Palomar所有。免责声明：本存储库中的信息、软件和任何其他资源均不作为财务建议提供，也不应被视为这样的建议。历史表现并不能保证未来的表现，并且投资者可能无法收回全部投资。作者不对使用该工具或信息造成的损失承担责任。

R语言的投资组合回测与风险分析

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本课程深入讲解如何使用R语言进行投资组合的回测及风险评估，涵盖资产配置策略、业绩评价和风险管理等关键环节。适合希望提高量化技能的金融从业者或数据科学家学习。投资是一个复杂的领域，需要进行深入的研究与分析以作出明智的决策。投资者通常依靠历史数据及统计方法来评估不同策略可能带来的回报与风险水平。在本教程中，我们将使用R编程语言以及PerformanceAnalytics库来进行投资组合回测和风险分析。所谓的“回测”是指通过模拟过去市场情况的数据来检验某一特定的投资策略的效果。我们将在其中探索如何利用投资组合的回溯测试比较不同的构建方法，并且评估它们在过去的表现效果。同时，本教程还将介绍使用何种风险分析工具去衡量不同投资组合的风险和回报之间的关系，以及如何去识别潜在的风险因素。通过此教程的学习内容，您将能够掌握在R编程中执行投资组合回测的方法与技巧；理解各种策略的优点及缺点，并且运用风险评估的手段来量化您的投资组合所面临的风险。这有助于帮助大家做出更明智的投资决策、优化自己的资产配置以及更好地应对不同市场环境下的挑战。

量化投资组合与风险管理的软件工具——基于MATLAB的风险和资产配置

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本软件工具利用MATLAB开发，专注于量化投资组合管理及风险评估。它提供先进的算法模型以优化资产配置并精准衡量市场风险，助力投资者做出更明智的投资决策。这些例程支持A. Meucci所著的《风险与资产配置》Springer Finance一书。该书涵盖了多个领域的新功能： - 更多单变量、多变量及矩阵变量分布； - 增加了更多连接词的应用； - 提供更多的图形表示方法； - 深入分析位置分散椭球； - 最佳复制与最佳因子选择的优化； - 利用FFT进行投资范围分布预测； - 关于delta/gamma定价的风险警告信息； - 通用估计器逐步评估技术改进； - 非参数及多元椭圆最大似然估计量的发展； - 收缩率估算方法，包括Stein和Ledoit-Wolf等经典贝叶斯模型； - 强健的Hubert M高击穿最小体积椭球稳健性估测工具； - 缺失数据处理技术：EM算法、不均匀序列条件估计； - 随机优势分析框架构建； - 极值理论应用于VaR（风险价值）评估与Cornish-Fisher近似方法的使用； - 通过内核对不同风险因素预期不足及VaR贡献度进行基于内核的方法研究； - 均值方差分析及其陷阱，如不同的范围、复数问题。

投资风险价值与敏感性分析（2012年）

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本书《投资风险价值与敏感性分析》(2012)深入探讨了金融领域的风险管理技术，重点介绍了VaR模型及其在实际操作中的应用，并详细阐述了敏感性分析的重要性。 VaR（Value at Risk）是一种用于处理非线性问题并量化证券组合市场风险的工具。它克服了传统风险定量化方法在衍生金融资产应用中的局限性和难以概括投资组合市场风险的问题，有助于更有效地衡量和管理金融风险。本段落首先简要介绍了VaR的概念、性质及特点，并深入分析了其对投资组合灵敏度的影响，提供了关于一阶和二阶导数的解析表达式，进而阐述了VaR的凸性特性。

利用Copula-GARCH模型估算风险价值：基于MATLAB的两只股票投资组合VaR计算函数

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本文介绍了一种使用Copula-GARCH模型结合MATLAB进行两只股票投资组合的风险价值(VaR)评估的方法，提供了一个具体的应用实例和编程实现。使用copula-GARCH模型估计由两只股票组成的投资组合的VaR（Value at Risk）。该方法采用Clayton copula作为联合分布函数，并且边缘分布是GARCH(1,1)模型，同时还可以提取违反VaR的次数。

Python在金融投资组合优化中的应用，涵盖经典有效前沿、Black-Litterman及分层风险平价- Python开发

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本项目探讨了Python在构建和优化金融投资组合中的应用，包括经典有效前沿分析、Black-Litterman模型以及分层风险平价策略。通过代码实现这些先进的金融理论，帮助投资者理解和实施更有效的资产配置方案。 PyPortfolioOpt 是一个实现投资组合优化方法的库，涵盖了经典的均值方差优化技术和Black-Litterman分配，并且包含了该领域的最新发展成果，如收缩与分层风险平价等。此外，它还提供了一些实验性的功能，例如指数加权协方差矩阵计算。这个库既全面又易于扩展，适用于临时投资者和专业从业者。

风险folio-lib：Python中用于投资组合优化与量化资产配置的工具

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riskfolio-lib是一款专为投资者和金融分析师设计的Python库，它提供了强大的功能来执行投资组合优化及量化资产配置，帮助用户实现收益最大化。 Riskfolio-Lib是一个使用Python编写的库，旨在帮助用户进行定量战略资产分配或投资组合优化。它的主要目标是使学生、学者及从业人员能够轻松地基于复杂的数学模型构建投资组合。该库提供了一些关键功能： 1. 平均风险投资组合优化：包含四个不同的目标函数——最小化风险、最大化收益、最大效用函数和最大化风险调整后的回报率。 2. 采用十三种凸性风险度量的平均风险投资组合优化，具体包括： - 标准差 - 半标准偏差 - 平均绝对偏差（MAD） - 第一部分矩（Ω比率），以及第二部分局部矩（Sortino比率） - 条件价值在险（CVaR） - 熵值风险（EVaR） - 最坏情况下的实现损失模型 (Minimax) - 最大回撤率 - 平均亏损条件的预期短缩度量(CDaR) - 熵降风险(EDaR) - 溃疡指数 Riskfolio-Lib旨在通过与数据结构紧密集成的方式，简化复杂的投资组合模型构建过程。

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关于风险测度与组合证券投资模型的研究论文.pdf

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