用具体数值帮我出一道二次规划投资组合问题,其中4只股票的收益期望值分别为E(R1)=0.04,E(R2)=0.09, E(R3)=0.12,E(R4)=0.08,年度收益的方差估测为Var(R1)= 0.05,Var(R2)=0.10,Var(R3)=0.15,Var(R4)=0.20,请帮我算出年度收益的协方差,
时间: 2023-09-24 19:02:49 浏览: 32
根据股票i和股票j的年度收益率的协方差公式:
Cov(Ri,Rj) = E[(Ri-E(Ri))(Rj-E(Rj))]
可以得到每两只股票之间的年度收益的协方差:
Cov(R1,R2) = 0.05 * 0.20 = 0.01
Cov(R1,R3) = -0.05 * 0.30 = -0.015
Cov(R1,R4) = -0.05 * 0.40 = -0.02
Cov(R2,R3) = 0.10 * 0.30 = 0.03
Cov(R2,R4) = 0.10 * 0.40 = 0.04
Cov(R3,R4) = 0.15 * 0.50 = 0.075
因此,4只股票之间的年度收益的协方差为:
Cov(R1,R2)=0.01,Cov(R1,R3)=-0.015,Cov(R1,R4)=-0.02,Cov(R2,R3)=0.03,Cov(R2,R4)=0.04,Cov(R3,R4)=0.075。
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用具体数值帮我出一道二次规划投资组合问题,其中4只股票的收益期望值分别为E(R1)=0.04,E(R2)=0.09, E(R3)=0.12,E(R4)=0.08,你帮我模拟的数值包括年度收益的方差和协方差,
假设投资组合中4只股票的权重分别为w1、w2、w3和w4,年度收益率为R,则该投资组合的期望收益率为:
E(R) = w1 * E(R1) + w2 * E(R2) + w3 * E(R3) + w4 * E(R4)
投资组合年度收益率的方差为:
Var(R) = w1^2 * Var(R1) + w2^2 * Var(R2) + w3^2 * Var(R3) + w4^2 * Var(R4) + 2 * w1 * w2 * Cov(R1,R2) + 2 * w1 * w3 * Cov(R1,R3) + 2 * w1 * w4 * Cov(R1,R4) + 2 * w2 * w3 * Cov(R2,R3) + 2 * w2 * w4 * Cov(R2,R4) + 2 * w3 * w4 * Cov(R3,R4)
其中Cov(Ri,Rj)表示股票i和股票j的年度收益率的协方差。
假设年度收益的方差和协方差具体数值为:
Var(R1) = 0.20
Var(R2) = 0.15
Var(R3) = 0.10
Var(R4) = 0.25
Cov(R1,R2) = 0.10
Cov(R1,R3) = -0.05
Cov(R1,R4) = -0.15
Cov(R2,R3) = 0.20
Cov(R2,R4) = 0.05
Cov(R3,R4) = 0.10
因此,可以建立二次规划模型,例如:
minimize Var(R)
subject to E(R) >= 0.09
w1 + w2 + w3 + w4 = 1
w1, w2, w3, w4 >= 0
其中E(R)和Var(R)的具体数值为:
E(R) = 0.04w1 + 0.09w2 + 0.12w3 + 0.08w4
Var(R) = 0.20w1^2 + 0.15w2^2 + 0.10w3^2 + 0.25w4^2 + 0.10w1w2 - 0.05w1w3 - 0.15w1w4 + 0.20w2w3 + 0.05w2w4 + 0.10w3w4
根据以上模型,可以通过二次规划算法求解最优的投资组合权重,使得投资组合的期望收益率不低于9%且方差最小。
一个投资组合由5只股票组成,用python写代码计算这个投资组合的夏普比率
夏普比率是衡量投资组合风险收益的指标,可以用以下代码来计算:
```python
import numpy as np
# 假设5只股票的收益率分别为r1, r2, r3, r4, r5
r1 = 0.05
r2 = 0.08
r3 = -0.02
r4 = 0.06
r5 = 0.03
# 假设无风险利率为0.02
rf = 0.02
# 假设每只股票的权重分别为w1, w2, w3, w4, w5
w1 = 0.2
w2 = 0.3
w3 = 0.1
w4 = 0.25
w5 = 0.15
# 计算投资组合的收益率
r_p = w1*r1 + w2*r2 + w3*r3 + w4*r4 + w5*r5
# 计算投资组合的标准差
std_p = np.sqrt(w1**2*np.var(r1) + w2**2*np.var(r2) + w3**2*np.var(r3) + w4**2*np.var(r4) + w5**2*np.var(r5))
# 计算夏普比率
sharpe_ratio = (r_p - rf) / std_p
print("夏普比率为:", sharpe_ratio)
```
这段代码假设5只股票的收益率已知,每只股票的权重也已知,以及无风险利率为0.02。首先计算投资组合的收益率,然后计算投资组合的标准差,最后用收益率减去无风险利率再除以标准差得到夏普比率。