Matlab马科维茨代码-动量交易优化:Momentum-Trading-Optimization

简介：
本项目运用MATLAB实现基于马科维茨投资理论的动量交易策略优化，旨在通过量化分析提高资产配置效率和收益潜力。 在本项目中，我们结合了简单的动量交易策略与马科维茨投资组合优化方法。每个重新平衡日，在确定多头/空头股票清单后，我们将这些股票放入马科维茨优化算法进行处理。为了使我们的策略更加稳健，我们测试了用于简单动量交易的参数以及用于投资组合优化所需的预期收益和协方差矩阵。 项目文件夹中包含了我们在整个过程中使用的全部代码及其依赖项。主要文件为“长短”，这是执行所有回溯测试的主要MATLAB脚本，并包括零融资的投资组合再平衡算法。该文件还负责选择参数与时间段进行回测，报告投资组合绩效以及绘制累积回报图。 此外，“单位”文件夹包含用于计算不同预期收益和协方差矩阵的代码，这些数据将被插入马科维茨优化模型中。“cvx_markowitz.m”是我们在项目中使用的具体马科维茨算法实现。我们使用了两个数据集：“ffdata_m.mat”与“ffdata_d.mat”，分别包含了法玛法国因素的月度和日度数据；以及包含302个股票每月及每日价格信息的“p2data.mat”。最后，“stocklist.txt”文件列出了符合项目要求的所有公司。