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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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frontcon函数:Mean-variance efficient frontier
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0 E2 [4 Z4 c9 P0 u. Yportopt函数:Portfolios on constrained efficient frontier2 O# _+ ^; z3 u: S% s
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portvrisk函数:Portfolio value at risk (VaR)( Z( I K' ]- n" R1 W7 k% B e+ ]& v
+ ]& Z0 n; q9 e6 L+ B
( y) f% ^% r' b. a) C. R! v7 I3 N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/ @% u3 Z+ {) F. E# F: m. B# ~
. ]" U8 w& w5 `( G% ^8 S, I
: i9 I7 I+ }* z m% I9 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。
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8 R) n3 g7 z% |& B! @: o
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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% see also http://www.matlabsky.com
( K4 {/ r9 K, C( z% contact me matlabsky@gmail.com0 t# p$ B h7 [% p {
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2 A1 N! M! j: v
data=load('股票数据.txt'); % 数据载入& J" l( {' C2 \% r) g
r=diff(data)./data(1:end-1, ; % 日收益率5 E/ s A4 |5 Q% ]" R
mr=mean(r); % 平均收益率
/ O% w# e& |. V: `+ N+ Ksigma=cov(r); % 资产回报方差) t: F' o3 e9 z
0 V9 l( O2 c* B% [9 M$ A
# ]6 X; m: e* [7 J- H( q- |0 q% a0 C7 L8 ?ExpReturn=mr; % 期望(平均)收益率+ v9 W U( h! B2 Y5 u! \: I5 N& R
ExpCov=sigma; % 资产回报方差) V# I' c4 ~8 c& N( b
NumPorts=100; % 有限前沿点的个数
9 Y4 x! d: B3 v! z, V( XPortReturn=[]; % 目标收益率,NumPorts和PortReturn只能选一个,另外一个必须置为[]
6 z) c6 n! E! ~+ k0 S6 \2 xbound=inputdlg('投资比例,默认[0 1]','参数输入',1,{'[0 1]'});9 r3 s8 u. I1 p: \; }# @
bd=str2num(bound{1});" R4 V. ?* Z) S4 x
AssetBounds=repmat(bd( ,1,4); % 投资边界- G; J. e3 h* e
# W K) V1 }1 l5 H1 {/ z
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[PortRisk, PortReturn, PortWts] = frontcon(ExpReturn,ExpCov, NumPorts, PortReturn, AssetBounds);
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data(1, ={'风险','回报','美元','欧元','日元','英镑'};5 E$ u7 Y4 m/ h/ p# L7 e
data(2:end, =num2cell([PortRisk, PortReturn, PortWts]);; C" x+ J: a- G7 d1 A8 ?
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股票数据.txt
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