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Matlab开发提供了一种简化的投资组合优化方法。

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简介:
该MATLAB开发资源提供了一种简化的投资组合优化方法,旨在为投资者提供有效的策略选择。该方法涵盖了多种投资组合构建方式,包括考虑短期的市场变化、固定收益的策略,以及买入并持有等经典策略,此外还包含动态调整投资组合权重的策略,从而能够计算出最佳的投资组合配置方案。

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    本资源为MATLAB开发的投资策略回测工具包BCSbacktest,适用于金融市场的深度分析与投资组合优化。包含全面的算法和模型,助力用户探索、验证并实施高效的投资策略。 这个程序可以用于制定组合投资策略,并能进行回测以检验自己的策略是否与当前市场相符。
  • 蜉蝣:Mayfly Algorithm用于全局-matlab
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    该文介绍了Mayfly Algorithm(蜉蝣算法),一种新颖的全局优化方法。通过模拟蜉蝣的行为特征,此算法在解决复杂优化问题上展现出高效性与广泛适用性,并提供了Matlab实现代码以供研究者使用和改进。 这个简化的 Matlab 演示代码展示了如何使用 Mayfly 算法来解决全局优化问题。
  • CVar 代码 MATLAB-Portfolio_Optimization: 在 MATLAB 中实现
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    本项目在MATLAB环境中利用CVar(条件价值-at-risk)方法进行投资组合优化,旨在开发稳健的投资策略,降低潜在风险。 在MATLAB项目组合优化-2870这个回购中包含用于投资组合优化与绩效建模的代码,请参阅文件以获取特定注释。 基本需求包括一个数据目录,其中必须有一个名为`_assets.csv`的CSV文件(斜体字应替换为具体的数据集名称),该文件包含了已优化资产的信息。如果存在多列和多行的情况,则第一列应当包含代码行名。提供了道琼斯、标准普尔500以及TSX示例股票报价文件:data/djia_assets.csv,data/sp500_assets.csv,data/sptsx_assets.csv。 若在下载或创建asdata文件时遇到任何问题,请参考数据目录中的样本段落件。运行命令以复制示例: ```matlab copyfile(data/djia_asdata_example.mat, data/djia_asdata.mat); ``` 工作流程可参阅example_script_01.m,该脚本涵盖了所有步骤并执行了三个投资组合优化的操作。 请确保数据目录中包含正确的CSV文件,并按照上述说明进行操作。
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    本项目介绍了一种名为AOA(Arithmetic Optimization Algorithm)的新颖元启发式算法,专门设计用于求解各类复杂优化问题。采用MATLAB实现,展示了其在不同应用场景中的高效性和适用性。 算术优化算法(AOA)是一种新兴的元启发式方法,利用数学中的主要算术运算符的行为特性进行工作。该算法的相关研究发表在《应用力学与工程中的计算机方法》期刊上,具体文献为:Abualigah, L.、Diabat, A.、Mirjalili, S.、Abd Elaziz, M. 和 Gandomi, AH (2021)。此外,在Github平台上可以找到AOA的代码实现。
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  • PortfolioOptimizer:与Black-Litterman应用(源代码)
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    《PortfolioOptimizer》是一款开源工具,专为投资者设计,集成了先进的投资组合优化算法和Black-Litterman模型的应用,助力用户精准构建最优资产配置。 投资组合优化器 :bar_chart: :unicorn: 使用Demoversion @ Portfolio Optimizer可以帮助您通过计算金融中的最新算法来构建最佳的投资组合,并进行资产分配。您可以查看性能图表,计算统计信息并获取重要市场指数的股价表。利用滑块选择和约束投资组合权重及样本量以优化投资组合。 所有图表与表格均为交互式的,会即时反馈您的输入变化。 主要功能包括: - 带有互动性表现图以及缩略图的投资组合优化 - 互交式分布直方图和箱线图的展示 - 计算并可视化有效边界 - 将历史平均收益与Black-Litterman隐含预期收益进行比较 - 计算及对比关键比率,操作相关矩阵以执行压力测试 此外,您还可以将报告打印为Word、HTML或PDF格式(需安装pandoc)。 优化可用的方法列表包括: - 平均加权 - 最大夏普率 - 使用个人估计获取预期收益和协方差的最小风险组合