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金融工具箱提供了以后函数用于求解投资组合分析
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6 D+ T+ ^2 c1 W4 Z" l& K$ C
frontcon函数:Mean-variance efficient frontier
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: y5 ?% O8 Z- e, A# V4 h6 [2 _
portopt函数:Portfolios on constrained efficient frontier
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portvrisk函数:Portfolio value at risk (VaR)% c% R0 w- y% t$ ~' u' O0 b
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# \8 H( b* u4 @下面给一个小例子说明下,程序运行必须用到附件中的“股票数据.txt”数据
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5 @# Z0 A/ v8 H; O& p, W/ I
数据结构如下,每列代表一只股票,每行是一天的股票售价。" v1 r8 n+ e% X# W- F
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均值方程模型,要求先计算出股票的日收益率、日平均收益率和日收益率方差,然后再调用金融工具箱函数
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% F! I! s. l% H. w4 k: }! p% see also http://www.matlabsky.com
8 ^. h! d+ ~! L* N( p2 B$ c% contact me matlabsky@gmail.com/ N' f% ^' K z% c1 C" @
% 2010-04-07 10:33:28
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% f3 Z: z, {$ `7 \( F6 Q9 k+ wh=msgbox({'本程序由MATLAB技术论坛编写','','contact me matlabsky@gmail.com','','see also http://www.matlabsky.com'},'版权申明','warn','modal');
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5 M; s5 \1 Q' I/ Z T, \& ]5 M, K ~5 b0 |$ _# P: ~
data=load('股票数据.txt'); % 数据载入
& [' {$ L) L! i8 }( f- Ar=diff(data)./data(1:end-1, ; % 日收益率
3 L, B) Z- g$ z8 ]. p, { A$ U- Cmr=mean(r); % 平均收益率( Q9 ~( s* I! \' p
sigma=cov(r); % 资产回报方差
" b: V5 x- K' H8 e' L8 `5 J- U% n3 i w
$ \ @7 z9 {5 Q+ X* u* `
ExpReturn=mr; % 期望(平均)收益率
6 [. x: G1 \( vExpCov=sigma; % 资产回报方差; p1 n; T. g7 A. b
NumPorts=100; % 有限前沿点的个数. c8 b- ?1 T3 k( p% P3 F/ H( ^+ E
PortReturn=[]; % 目标收益率,NumPorts和PortReturn只能选一个,另外一个必须置为[]; @2 s: {$ @) b9 o+ @/ d
bound=inputdlg('投资比例,默认[0 1]','参数输入',1,{'[0 1]'}); f; h P/ L+ M' R" H
bd=str2num(bound{1});" ~( T! t/ z; }: Y8 B. W
AssetBounds=repmat(bd( ,1,4); % 投资边界( c0 R1 [. m4 g
5 H0 k+ }, ^! N* ?/ S# {4 f7 c- I$ X# F+ F& N+ N$ M
[PortRisk, PortReturn, PortWts] = frontcon(ExpReturn,ExpCov, NumPorts, PortReturn, AssetBounds);
; F2 W d. w/ m; M, p) Udata=cell(101,6);2 M; `* `2 S) l4 W: d: |5 ^
data(1, ={'风险','回报','美元','欧元','日元','英镑'};7 N- I; h8 I" P
data(2:end, =num2cell([PortRisk, PortReturn, PortWts]);
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股票数据.txt
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