PortfolioMAD

创建PortfolioMAD对象，用于均值-绝对偏差投资组合优化和分析

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描述

这PortfolioMAD对象实现了卑鄙绝对的偏差组合优化，其中MAD代表“卑鄙绝对偏差”。PortfolioMAD对象支持特定于M金宝appad Portfolio优化的功能。

MAD投资组合优化的主要工作流程是创建一个实例PortfolioMAD完全指定投资组合优化问题并运行的对象PortfolioMAD目的是获取和分析有效的投资组合。有关使用时工作流的更多信息PortfolioMAD对象，参见PortfolioMAD对象的工作流．

你可以使用PortfolioMAD对象有几种方法。建立一个投资组合优化问题PortfolioMAD对象，最简单的语法是:

p = PortfolioMAD;

此语法创建PortfolioMAD对象,P.，以便所有对象属性都为空。

这PortfolioMAD对象还接受属性及其值的名称-值对参数集合。这PortfolioMAD对象以一般语法接受属性的输入:

p = portfoliomad（'property1'，value1，'property2'，value2，...）;

如果一个PortfolioMAD对象存在时，语法允许的第一个参数(且仅第一个参数)PortfolioMAD对象为已存在的对象，其后续的名称-值对参数用于添加或修改属性。例如，给定一个现有的PortfolioMAD对象P.，一般语法是：

p = portfoliomad（p，'property1'，value1，'property2'，value2，...）;

输入参数名称不区分大小写，但必须完全指定。此外，可以使用备用参数名称指定几个属性（请参阅属性名称的快捷方式)．这PortfolioMAD对象试图从输入中检测问题维度，一旦设置，后续的输入可以进行各种标量或矩阵展开操作，从而简化整个流程，以明确问题。此外,一个PortfolioMAD对象是一个值对象，所以给定投资组合P.，以下代码创建两个对象，P.和问：，它们是不同的:

q = PortfolioMAD (p,．..）

创建A后PortfolioMAD对象，您可以使用相关的对象函数来设置投资组合约束、分析有效边界并验证投资组合模型。

有关条件值风险投资组合优化的理论基础的更详细信息，请参见投资组合优化理论．

创建

句法

p = PortfolioMAD

p = PortfolioMAD(名称、值)

p = PortfolioMAD (p、名称、值)

描述

例子

P.= portfoliomad.创建一个空PortfolioMAD用于均值偏差产品组合优化和分析的对象。然后，您可以添加元素到PortfolioMAD对象，使用支持的“add”和“se金宝appt”函数。有关更多信息，请参见创建portfoliomad对象．

例子

P.= PortfolioMAD (名称,值）创建一个PortfolioMAD对象(P.)和集属性使用名称-值对。例如,p = PortfolioMAD (AssetList,资产(1:12))．您可以指定多个名称值对。

例子

P.= PortfolioMAD (P.那名称,值）创建一个PortfolioMAD对象(P.）使用先前创建的PortfolioMAD目的P.并设置属性使用名称-值对。您可以指定多个名称值对。

输入参数

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`P.`-以前构造的portfoliomad对象
目的

以前建造的PortfolioMAD对象，指定使用PortfolioMAD．

属性

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设置对象

`AssetList`-宇宙中资产的名称或符号
`[]`(默认)|字符向量的单元格数组|字符串数组

宇宙中资产的名称或符号，指定为字符向量的单元格数组或字符串数组。

数据类型:细胞|字符串

`InitPort`-初始投资组合
`[]`(默认)|向量

初始投资组合，指定为向量。

数据类型:双

`的名字`-PortfolioMAD对象实例的名称
`[]`(默认)|特征向量|字符串

名称以例如PortfolioMAD对象，指定为字符向量。

数据类型:char|字符串

`numassets.`-宇宙中资产的数量
`[]`(默认)|整数标量

Universe中的资产数量，指定为整数标量。

数据类型:双

组合对象的限制

`aequality.`-线性等式约束矩阵
`[]`(默认)|矩阵

线性等式约束矩阵，指定为矩阵。

数据类型:双

`AInequality`-线性不等式约束矩阵
`[]`(默认)|矩阵

线性不等式约束矩阵，指定为矩阵。

数据类型:双

`be`-线性等式约束向量
`[]`(默认)|向量

线性平等约束向量，指定为向量。

数据类型:双

`培训`-线性不平等约束
`[]`(默认)|向量

线性不等式约束向量，指定为向量。

数据类型:双

`GroupA`-A组权重与B组权重绑定
`[]`(默认)|矩阵

将重量组分组由B组中的重量界定为矩阵。

数据类型:双

`GroupB`-B组权重
`[]`(默认)|矩阵

B组权重，指定为矩阵。

数据类型:双

`GroupMatrix`-组成员关系矩阵
`[]`(默认)|矩阵

组成员矩阵，指定为矩阵。

数据类型:双

`下界`-下界约束
`[]`(默认)|向量

下界约束，指定为向量。

数据类型:双

`小穷病`-下界的预算约束
`[]`(默认)|标量

下限预算约束，指定为标量。

数据类型:双

`LowerGroup`-下界约束组
`[]`(默认)|向量

下界组约束，指定为向量。

数据类型:双

`LowerRatio`-A组和B组之间的分配比率
`[]`(默认)|向量

之间分配的最小比率GroupA和GroupB，指定为向量。

数据类型:双

`上行`-上限约束
`[]`(默认)|向量

上界约束，指定为向量。

数据类型:双

`UpperBudget`-上限预算限制
`[]`(默认)|标量

上限预算约束，指定为标量。

数据类型:双

`UpperGroup`-上限约束组
`[]`(默认)|向量

上限群约束，指定为向量。

数据类型:双

`UpperRatio`-A和B组之间的分配的最大比例
`[]`(默认)|向量

之间的最大拨款比例GroupA和GroupB，指定为向量。

数据类型:双

`边界`-每个资产权重的边界类型
`“简单”`(默认)|带值字符向量`“简单”`或`'条件'`|字符串有价值`“简单”`或`“条件”`|带有值的字符向量的单元格数组`“简单”`或`'条件'`|具有值的字符串数组`“简单”`或`“条件”`

每个资产权重的边界类型，指定为标量字符向量或字符串，或字符向量的单元格数组或字符串数组。有关更多信息，请参见setBound.．

数据类型:char|细胞|字符串

`minnumassets.`-在投资组合中配置的最小资产数
`[]`(默认)|数字

在投资组合中分配的最小资产数，用标量数值指定。有关更多信息，请参见setMinMaxNumAssets．

数据类型:双

`MaxNumAssets`-在投资组合中分配的最大资产数量
`[]`(默认)|数字

在投资组合中分配的最大资产数量，以标量数值指定。有关更多信息，请参见setMinMaxNumAssets．

数据类型:双

`Buyturnover.`-采购周转约束
`[]`(默认)|标量

采购的周转约束，指定为标量。

数据类型:双

`SellTurnover`-销售周转率约束
`[]`(默认)|标量

销售额的周转约束，指定为标量。

数据类型:双

`营业额`-营业额约束
`[]`(默认)|标量

转换约束，指定为标量。

数据类型:双

投资组合对象建模

`BuyCost`-比例购买费用
`[]`(默认)|向量

比例购买成本，指定为矢量。

数据类型:双

`RiskFreeRate`-无风险率
`[]`(默认)|标量

无风险利率，指定为标量。

数据类型:双

`ProbabilityLevel`-风险值概率级别为1−(损失概率)
`[]`(默认)|标量

值 - 风险概率水平为1 - （损耗概率），指定为标量。

数据类型:双

`numscenarios.`-场景数量
`[]`(默认)|整数标量

场景的数量，指定为整数标量。

数据类型:双

`SellCost`-成比例的销售成本
`[]`(默认)|向量

比例销售成本，指定为矢量。

数据类型:双

对象的功能

`setAssetList`	设置资产的标识符列表
`setInitPort`	设置初始或当前产品组合
`setDefaultConstraints`	建立具有非负权值和为1的投资组合约束
`估计`	根据数据估计资产收益的均值和协方差
`setcost`	设置成比例的交易成本
`addequality.`	为产物权重和现有约束添加线性平等约束
`addgroupratio.`	在现有的组比率约束中添加组合权重的组比率约束
`addGroups`	向现有的组约束中添加组合权重的组约束
`兼容性`	在现有约束条件的基础上，加入权重的线性不等式约束
`getBounds`	从投资组合对象获取投资组合权重的界限
`GetBudget.`	从投资组合对象中获得预算约束边界
`getcosts.`	从投资组合对象中获取买卖交易费用
`getEquality`	从投资组合对象中获取相等约束数组
`getGroupRatio`	从投资组合对象中获取组比率约束数组
`getgroups.`	从组合对象中获取组约束数组
`getInequality`	从投资组合对象中获取不等式约束数组
`getOneWayTurnover`	从投资组合对象获取单向营业额限制
`setGroups`	为产品组合重量设置组约束
`setInequality`	为产品组合重量设置线性不等式约束
`setBound.`	为投资组合对象设置投资组合权重的界限
`setMinMaxNumAssets`	设置投资组合对象的资产数量的基数约束
`setBudget.`	设置预算约束
`setcost`	设置成比例的交易成本
`setDefaultConstraints`	建立具有非负权值和为1的投资组合约束
`setEquality`	建立投资组合权重的线性等式约束
`setGroupRatio`	建立组合权重的组比率约束
`setInitPort`	设置初始或当前产品组合
`setOneWayTurnover`	建立单向的投资组合周转率约束
`塞起`	设置最大投资组合周转约束
`checkFeasibility`	根据投资组合目标，检查投资组合的可行性
`estimateBounds`	估算组合集的全球下限和上限
`estimateFrontier`	在有效边界上估计指定数量的最优投资组合
`estimateFrontierByReturn`	估计有针对性产品组合的最佳投资组合
`estimateFrontierByRisk`	评估具有目标投资风险的最优投资组合
`estimateFrontierLimits`	估计有效边界端点的最优投资组合
`plotFrontier`	情节有效边界
`estimatePortReturn`	估计投资组合返回的依据
`estimatePortRisk`	根据与相应对象相关联的风险代理估计投资组合风险
`setSolver`	选择主求解器，并为产品组合优化指定关联的求解器选项
`setProbabyLevel.`	设置VAR和CVAR计算的概率级别
`setScenarios`	通过直接矩阵设置资产返回方案
`getScenarios`	从portfolio对象获取方案
`simulatenormalscenariosbydata.`	从数据中模拟多元正常资产回报场景
`simulatenormalscenariosbyments`	从资产回报的均值和协方差模拟多元正态资产回报情景
`estimateScenarioMoments`	估算资产返回方案的平均值和协方差
`estimatePortStd`	估计投资组合收益的标准差

例子

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创建一个空的portfolio对象

打开生活的脚本

您可以创建一个portfoliomad对象，P.，没有输入参数并使用它disp．

p = PortfolioMAD;disp (p);

Portfoliomad具有属性：Buycost：[] Sellcost：[]风险犯规：[]营销：[]抛售：[] NumScenarios：[] NumAsset：[] assetlist：[] initode：[] onine：[] Binquality：[] Aequality：[]胎粪：[]下行：[]上行：[] upperBudget：[] GroupMatrix：[]较低组：[]上组：[] Groupa：[] Groupa：[] GroupA：[] GroupA：[] GroupA：GroupA：[] Groupa：[] Groupa：[] GroupA：GroupA：[] Groupa：[] Groupa：[] Groupa：[] Groupa：group：groupDightratio：[] Upperratio：[] minnumassets：[] maxnumassets：[] buddtype：[]

该方法提供了一种建立投资组合优化问题的方法PortfolioMAD函数。属性中的属性集合可以使用关联的set函数来设置和修改PortfolioMAD对象。

使用单步设置创建PortfolioMAD对象

打开生活的脚本

你可以使用PortfolioMAD对象直接设置“标准”产品组合优化问题。给定的资产方案在变量中返回AssetScenarios，此问题完全说明如下:

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];m = m / 12;C = C / 12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioMAD(“场景”AssetScenarios,．..下界的0,“LowerBudget”,1“UpperBudget”, 1)

p = PortfolioMAD with properties: BuyCost: [] SellCost: [] RiskFreeRate: [] Turnover: [] BuyTurnover: [] SellTurnover: [] numscenario: 20000 Name: [] NumAssets: 4 AssetList: [] InitPort: [] ainequal: [] b不等式:[]AEquality: [] bEquality: [] LowerBound: [4x1 double] UpperBound: [] LowerBudget: 1 UpperBudget: 1 GroupMatrix: [] LowerGroup:[] UpperGroup: [] GroupA: [] GroupB: [] LowerRatio: [] UpperRatio: [] MinNumAssets: [] MaxNumAssets: [] BoundType: []

请注意下界物业价值以来经过标量扩展AssetScenarios提供问题的维度。

使用步骤序列创建一个PortfolioMAD对象

打开生活的脚本

使用一系列步骤是完成相同任务的另一种方法，即建立一个“标准”MAD投资组合优化问题AssetScenarios变量:

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];m = m / 12;C = C / 12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioMAD; p = setScenarios(p, AssetScenarios); p = PortfolioMAD(p,下界的, 0);p = portfoliomad（p，“LowerBudget”,1“UpperBudget”1);PlotFrontier（P）;

这种方式有效，因为呼叫PortfolioMAD是以这个特定的顺序。在这种情况下，呼叫初始化AssetScenarios提供问题的尺寸。如果你最后做这一步，你必须明确地维度下界属性如下:

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];m = m / 12;C = C / 12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioMAD; p = PortfolioMAD(p,下界的，零（大小（m））））;p = portfoliomad（p，“LowerBudget”,1“UpperBudget”1);p = setscenario (p, assetscenario);PlotFrontier（P）;

如果没有指定的大小下界但是，相反，输入标量参数，PortfolioMADObject假设您正在定义单个资产问题，并在调用中生成错误以设置具有四个资产的资产方案。

使用属性名称的快捷方式创建PortfolioMAD对象

打开生活的脚本

您可以创建一个portfoliomad对象，P.与PortfolioMAD对象，使用快捷方式作为属性名。

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];m = m / 12;C = C / 12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioMAD('设想'AssetScenarios,'磅'0,'预算', 1)

p = PortfolioMAD with properties: BuyCost: [] SellCost: [] RiskFreeRate: [] Turnover: [] BuyTurnover: [] SellTurnover: [] numscenario: 20000 Name: [] NumAssets: 4 AssetList: [] InitPort: [] ainequal: [] b不等式:[]AEquality: [] bEquality: [] LowerBound: [4x1 double] UpperBound: [] LowerBudget: 1 UpperBudget: 1 GroupMatrix: [] LowerGroup:[] UpperGroup: [] GroupA: [] GroupB: [] LowerRatio: [] UpperRatio: [] MinNumAssets: [] MaxNumAssets: [] BoundType: []

Portfoliomad对象属性的直接设置

打开生活的脚本

虽然不推荐，但您可以直接设置属性，但是不会对输入进行错误检查。

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];m = m / 12;C = C / 12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioMAD; p = setScenarios(p, AssetScenarios); p.LowerBudget = 1; p.UpperBudget = 1; p.LowerBound = zeros(size(m)); disp(p);

portfolio with properties: BuyCost: [] SellCost: [] RiskFreeRate: [] Turnover: [] BuyTurnover: [] SellTurnover: [] numscenario: 20000 Name: [] NumAssets: 4 AssetList: [] InitPort: [] ainequal: [] b不等式:[]AEquality: [] bEquality: [] LowerBound: [4x1 double] UpperBound: [] LowerBudget: 1 UpperBudget: 1 GroupMatrix: [] LowerGroup:[] UpperGroup: [] GroupA: [] GroupB: [] LowerRatio: [] UpperRatio: [] MinNumAssets: [] MaxNumAssets: [] BoundType: []

方案无法直接分配给portfoliomad对象。方案必须始终通过PortfolioMAD函数,setScenarios函数或任何场景模拟函数。

创建一个`PortfolioMAD`目标和确定有效的投资组合

打开生活的脚本

创建有效的投资组合:

加载CAPMuniversep = portfoliomad（“AssetList”，资产（1:12））;p = simulatenormalscenariosbydata（p，数据（：，1:12），20000，'缺失数据',真正的);p = setDefaultConstraints (p);PlotFrontier（P）;

PWGT = estmateFrontier（P，5）;pnames = cell（1,5）;为了i = 1：5 pnames {i} = sprintf（'端口％d'，一世）;结尾吸墨纸=数据集([{pwgt}, pnames],“obsnames”, p.AssetList);disp(流水帐);

端口1端口2端口3端口4 Port5 apple 0.029787 0.076199 0.11265 0.13397 0 amazon 0 0 0 0 0 cisco戴尔0.0089177 0 0 0 0 0 0 0 0 0 EBAY 0 0 0 0 0 google 0.16094 0.3516 0.54479 0.74898 1 hp IBM 0.46074 0.37919 0.29379 0.11705 0.056856 - 0.023073 0 0 0 0 intel 0 0 0 0 0 microsoft 0.28277 0.16994 0.048762 0 0 ORCL 0 0 0 0 0 yahoo 0 0 0 0 0

快捷键参数名称	等效参数/属性名称
`AE.`	`aequality.`
`AI.`	`AInequality`
`assetnames`或`资产`	`AssetList`
`是`	`be`
`双`	`培训`
`预算`	`UpperBudget`和`小穷病`
`团体`	`GroupMatrix`
`磅`	`下界`
`N.`或`数字`	`numassets.`
`RFR.`	`RiskFreeRate`
`场景`或`assetscenarios`	`场景`
`乌兰巴托`	`上行`

参考

[1]有关PortfolioMAD对象引用的完整列表，请参见投资组合优化．

也可以看看

PortfolioMAD

描述

创建

句法

描述

输入参数

P.-以前构造的portfoliomad对象目的

属性

设置对象

AssetList-宇宙中资产的名称或符号[](默认)|字符向量的单元格数组|字符串数组

InitPort-初始投资组合[](默认)|向量

的名字-PortfolioMAD对象实例的名称[](默认)|特征向量|字符串

numassets.-宇宙中资产的数量[](默认)|整数标量

组合对象的限制

aequality.-线性等式约束矩阵[](默认)|矩阵

AInequality-线性不等式约束矩阵[](默认)|矩阵

be-线性等式约束向量[](默认)|向量

培训-线性不平等约束[](默认)|向量

GroupA-A组权重与B组权重绑定[](默认)|矩阵

GroupB-B组权重[](默认)|矩阵

GroupMatrix-组成员关系矩阵[](默认)|矩阵

下界-下界约束[](默认)|向量

小穷病-下界的预算约束[](默认)|标量

LowerGroup-下界约束组[](默认)|向量

LowerRatio-A组和B组之间的分配比率[](默认)|向量

上行-上限约束[](默认)|向量

UpperBudget-上限预算限制[](默认)|标量

UpperGroup-上限约束组[](默认)|向量

UpperRatio-A和B组之间的分配的最大比例[](默认)|向量

边界-每个资产权重的边界类型“简单”(默认)|带值字符向量“简单”或'条件'|字符串有价值“简单”或“条件”|带有值的字符向量的单元格数组“简单”或'条件'|具有值的字符串数组“简单”或“条件”

minnumassets.-在投资组合中配置的最小资产数[](默认)|数字

MaxNumAssets-在投资组合中分配的最大资产数量[](默认)|数字

Buyturnover.-采购周转约束[](默认)|标量

SellTurnover-销售周转率约束[](默认)|标量

营业额-营业额约束[](默认)|标量

投资组合对象建模

BuyCost-比例购买费用[](默认)|向量

RiskFreeRate-无风险率[](默认)|标量

ProbabilityLevel-风险值概率级别为1−(损失概率)[](默认)|标量

numscenarios.-场景数量[](默认)|整数标量

SellCost-成比例的销售成本[](默认)|向量

对象的功能

例子

创建一个空的portfolio对象

使用单步设置创建PortfolioMAD对象

使用步骤序列创建一个PortfolioMAD对象

使用属性名称的快捷方式创建PortfolioMAD对象

Portfoliomad对象属性的直接设置

创建一个PortfolioMAD目标和确定有效的投资组合

更多关于

均值-绝对偏差投资组合优化

Portfoliomad问题充足

属性名称的快捷方式

参考

也可以看看

主题

介绍了R2013b

金融工具的文档

金宝app

用MATLAB建模财务风险的实用指南

`P.`-以前构造的portfoliomad对象
目的

`AssetList`-宇宙中资产的名称或符号
`[]`(默认)|字符向量的单元格数组|字符串数组

`InitPort`-初始投资组合
`[]`(默认)|向量

`的名字`-PortfolioMAD对象实例的名称
`[]`(默认)|特征向量|字符串

`numassets.`-宇宙中资产的数量
`[]`(默认)|整数标量

`aequality.`-线性等式约束矩阵
`[]`(默认)|矩阵

`AInequality`-线性不等式约束矩阵
`[]`(默认)|矩阵

`be`-线性等式约束向量
`[]`(默认)|向量

`培训`-线性不平等约束
`[]`(默认)|向量

`GroupA`-A组权重与B组权重绑定
`[]`(默认)|矩阵

`GroupB`-B组权重
`[]`(默认)|矩阵

`GroupMatrix`-组成员关系矩阵
`[]`(默认)|矩阵

`下界`-下界约束
`[]`(默认)|向量

`小穷病`-下界的预算约束
`[]`(默认)|标量

`LowerGroup`-下界约束组
`[]`(默认)|向量

`LowerRatio`-A组和B组之间的分配比率
`[]`(默认)|向量

`上行`-上限约束
`[]`(默认)|向量

`UpperBudget`-上限预算限制
`[]`(默认)|标量

`UpperGroup`-上限约束组
`[]`(默认)|向量

`UpperRatio`-A和B组之间的分配的最大比例
`[]`(默认)|向量

`边界`-每个资产权重的边界类型
`“简单”`(默认)|带值字符向量`“简单”`或`'条件'`|字符串有价值`“简单”`或`“条件”`|带有值的字符向量的单元格数组`“简单”`或`'条件'`|具有值的字符串数组`“简单”`或`“条件”`

`minnumassets.`-在投资组合中配置的最小资产数
`[]`(默认)|数字

`MaxNumAssets`-在投资组合中分配的最大资产数量
`[]`(默认)|数字

`Buyturnover.`-采购周转约束
`[]`(默认)|标量

`SellTurnover`-销售周转率约束
`[]`(默认)|标量

`营业额`-营业额约束
`[]`(默认)|标量

`BuyCost`-比例购买费用
`[]`(默认)|向量

`RiskFreeRate`-无风险率
`[]`(默认)|标量

`ProbabilityLevel`-风险值概率级别为1−(损失概率)
`[]`(默认)|标量

`numscenarios.`-场景数量
`[]`(默认)|整数标量

`SellCost`-成比例的销售成本
`[]`(默认)|向量

创建一个`PortfolioMAD`目标和确定有效的投资组合