风险平价模型matlab代码

风险平价模型是一种投资组合构建方法，旨在将不同资产的风险分配平均化。下面是一个简单的风险平价模型的MATLAB代码示例：

% 假设有3个资产，分别为A、B、C
returns = [0.05, 0.03, 0.02]; % 资产的预期收益率
covariance = [0.04, 0.02, 0.01; 0.02, 0.06, 0.03; 0.01, 0.03, 0.05]; % 资产的协方差矩阵

% 计算资产权重
n = length(returns);
w = ones(n, 1) / n; % 初始权重为均匀分配

% 计算资产风险贡献
risk_contributions = w' * covariance * w;

% 迭代优化权重
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tolerance = 1e-6; % 收敛容差

for iter = 1:max_iter
    prev_w = w;
    
    % 计算资产权重对风险贡献的敏感度
    sensitivity = covariance * w / sqrt(w' * covariance * w);
    
    % 更新权重
    w = w - sensitivity * (risk_contributions - 1) / (sensitivity' * sensitivity);
    
    % 确保权重之和为1
    w = w / sum(w);
    
    % 计算新的资产风险贡献
    risk_contributions = w' * covariance * w;
    
    % 判断是否收敛
    if max(abs(w - prev_w)) < tolerance
        break;
    end
end

% 输出最终的资产权重
disp(w);

这段代码实现了一个简单的风险平价模型，通过迭代优化资产权重，使得各个资产的风险贡献接近相等。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。