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Matlab马科维茨代码-BMPS：考虑基数限制的二元Markowitz投资组合选择

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简介：
本研究提供了一个基于Matlab的代码实现，用于解决带有基数限制条件下的二元Markowitz投资组合选择问题，旨在优化资产配置。 马科维茨投资组合选择的MATLAB代码基于二元Markowitz的投资组合策略。平均方差投资组合选择是极为重要的投资策略之一。二进制Markowitz投资组合选择（BMPS）问题是原始均值-方差模型的一种离散化版本，同时设置了基数限制以避免过度分散风险。值得注意的是，BMPS问题属于整数线性规划范畴。 该软件包的目标在于利用基于V型传递函数的二元甲虫天线搜索算法(VSBAS)来解决BMPS问题，并已实现了一些文献中描述的方法。具体而言，主要参考了以下文章： - SD Mourtas, VN Katsikis，“V形BAS在大型投资组合选择中的应用”（提交中） - MAMedvedeva, VN Katsikis, SDMourtas, TESimos，“随机化二进制甲虫天线搜索算法解决时变背包问题：应用于投资组合保险”，Math Meth Appl Sci，第1-11页，2020年。 - K Deb，《工程设计优化：算法和示例》。PHI出版社，第二版，2013年。 这些文献为开发基于VSBAS的BMPS解决方案提供了理论基础和技术支持。

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  • Matlab马科维茨代码-BMPS：考虑基数限制的二元Markowitz投资组合选择
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    本研究提供了一个基于Matlab的代码实现，用于解决带有基数限制条件下的二元Markowitz投资组合选择问题，旨在优化资产配置。 马科维茨投资组合选择的MATLAB代码基于二元Markowitz的投资组合策略。平均方差投资组合选择是极为重要的投资策略之一。二进制Markowitz投资组合选择（BMPS）问题是原始均值-方差模型的一种离散化版本，同时设置了基数限制以避免过度分散风险。值得注意的是，BMPS问题属于整数线性规划范畴。 该软件包的目标在于利用基于V型传递函数的二元甲虫天线搜索算法(VSBAS)来解决BMPS问题，并已实现了一些文献中描述的方法。具体而言，主要参考了以下文章： - SD Mourtas, VN Katsikis，“V形BAS在大型投资组合选择中的应用”（提交中） - MAMedvedeva, VN Katsikis, SDMourtas, TESimos，“随机化二进制甲虫天线搜索算法解决时变背包问题：应用于投资组合保险”，Math Meth Appl Sci，第1-11页，2020年。 - K Deb，《工程设计优化：算法和示例》。PHI出版社，第二版，2013年。 这些文献为开发基于VSBAS的BMPS解决方案提供了理论基础和技术支持。
     
  • 马科维茨投资组合优化：MATLAB实现
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    本书深入浅出地介绍了如何运用MATLAB语言实现马科维茨投资组合理论的优化策略，为读者提供了一套实践性的学习资源和编程实例。 通过最小化加权协方差矩阵来确定最佳投资组合权重。
     
  • 基于马科维茨模型的投资比例分配MATLAB程序.rar_matlab投资组合_telephoneh7x_马科维茨 matlab_
    优质
    本资源提供了一个基于马科维茨理论的投资组合优化MATLAB程序，用于计算最优资产配置比例。通过输入预期收益和风险数据，程序可输出实现最大化回报率同时最小化风险的资产分配方案。适合金融工程与投资管理领域的研究学习使用。 应用马科维茨投资组合理论分配投资比例的MATLAB程序可以有效地帮助投资者根据风险偏好来优化资产配置。此程序利用历史数据计算不同证券间的协方差矩阵，进而确定最优的投资组合权重，以实现预期收益最大化或风险最小化的目标。
     
  • 基于MATLAB的马克维茨投资组合模型计算.pdf
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    本PDF文档详细介绍了如何运用MATLAB软件实现马克维茨投资组合理论中的数学模型计算，提供了一个将金融理论与编程实践相结合的有效案例。 马克维茨投资组合模型的MATLAB计算方法可以参考名为《马克维茨投资组合模型的matlab计算.pdf》的相关文档。
     
  • 马科维茨MATLAB代码示例 - Matlab-example: MATLAB实例
    优质
    本项目提供一系列基于Harry Markowitz经典投资组合理论的MATLAB代码示例，旨在帮助用户理解和应用现代投资组合管理中的优化技术。 在研究大鼠血清样品中的乙酸盐浓度时，我们进行了一系列生物测定实验来测量不同酒精摄入量下的变化情况。这些数据通过summary.m脚本处理，该脚本将各个样本的乙酸盐时间点值按品系和剂量分组。 此代码计算每组的时间点平均值及其标准误，并利用trapz函数采用梯形法则估算每个样品的曲线下面积（AUC），以此来估计生成的乙酸盐总量。由于血清中的乙酸盐水平与酒精浓度成正比，该分析有助于理解不同品系的大鼠如何代谢酒精。 另外，在评估投资组合的风险和收益时，有效边界的概念是关键工具之一，它由哈里·马克维茨提出，并被用于寻找在给定风险度量下提供最高预期回报的资产配置。通过运行portfolio.m代码并与个人401K数据结合分析，可以绘制出有效的投资组合前沿图。 表现不佳的投资组合会被发现位于有效边界曲线之下或右侧，这意味着它们未能达到可能的最大收益水平。
     
  • 马科维茨有效边界：计算马科维茨有效边界的MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现计算投资组合的马科维茨有效边界，帮助投资者在不同风险水平下找到预期收益最大的资产配置方案。 此函数用于计算NumPoints-1个等间距点的坐标以及Markowitz有效边界的最小方差组合的坐标。如果将LongOnly参数设置为true，则边界会受到仅允许长仓约束的影响。风险通过标准偏差来衡量。 该函数返回一个包含Return和Risk成员的数据结构。 示例： - LongOnlyFrontier = EfficientFrontier(Assets, 100, 1); - 无约束的前沿： Frontier = EfficientFrontier（资产，100）；
     
  • MATLAB马科维茨代码-MPT讲解：这是慕尼黑大学LMU课程“利用MATLAB进行现代投资组合理论”中的常用...
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    这段内容是慕尼布大学LMU课程中的一部分，专注于使用MATLAB软件来解释和应用马科维茨投资组合理论（MPT），为学生提供实践操作的代码示例。 Matlab马科维茨代码是现代投资组合理论的常用资料库，主要用于LMU课程“使用Matlab进行现代投资组合理论”。自述文件中包含了一些关于开发过程中的说明和技巧。 如果您对如何使用该包感兴趣，则既不会生成文档也不会提供教程。要访问MATLAB，请通过相对便宜的方式获取它。在Windows上安装时，在GitHub上创建一个账户，注意您需要提交公开可见的电子邮件地址。 设置GitHub后，按照“设置git”网页上的链接进行操作：选择高级上下文菜单和仅使用Git Bash签出选项，并确保提交Unix样式的内容。下载适用于Windows的GitHub应用程序将同时安装Git Shell以及Git本身。“Github for Windows”的安装过程中请正确填写用户名与邮箱以记录您对项目的贡献。 SSH访问通常需要启用公钥认证来避免每次同步时输入密码，但具体的设置步骤未在此文档中详细列出。
     
  • 马科维茨与BL模型的R代码_
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    本文档通过R语言编程实现Harry Markowitz的均值-方差理论及Black-Litterman模型的应用，提供金融投资组合优化的实际操作案例和详细步骤。 用于投资组合模型的R代码涵盖了Markowitz均值-方差模型和Black-Litterman模型。
     
  • Matlab马科维茨代码-动量交易优化:Momentum-Trading-Optimization
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    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。
     
  • 均值方差投资组合模型实例（含数据及MATLAB代码）.rar_matlab投资组合_mean_ori3j_组合模型_投资组合
    优质
    本资源提供了基于均值方差理论的投资组合优化实例，包括详细的数据和MATLAB实现代码。通过该示例，用户可以学习如何使用数学建模方法来构建最优投资组合，以及如何利用MATLAB进行相关计算和分析。适用于金融工程及数据科学的学习与研究。 Mean variance is a statistical measure used to quantify the dispersion of returns around their mean. It plays a crucial role in finance and investment analysis, particularly in portfolio theory where it helps investors understand the trade-off between risk and return. By calculating the variance of asset returns, one can assess how much the returns vary from their average value, thereby providing insights into potential volatility and risk associated with an investment. In mean-variance optimization, a key concept is to construct portfolios that offer the highest expected return for a defined level of risk as represented by the portfolios variance. This approach was pioneered by Harry Markowitz in his 1952 doctoral thesis and later developed further in his seminal work published in the Journal of Finance. The mean-variance framework enables investors to make more informed decisions regarding asset allocation, diversification strategies, and overall investment objectives. It provides a systematic method for balancing potential returns against risk tolerance levels, making it an essential tool for both academic research and practical applications in finance.