用matlab构建投资组合有效边界。要求：选定若干公司股票，设定收益率，选择合适的股票配置权重构造最小方差组合。不断改变设定的收益率，重新构造最小方差组合，并将所有最小方差组合的标准差与收益率用有效边界展示。其中，假定不可以卖空，即股票权重不能小于0.

好的，下面是用MATLAB构建投资组合有效边界的步骤：

1. 首先，我们需要选定若干公司的股票，并且获取它们的历史收益率数据。可以通过数据源或者API来获取数据。

2. 计算这些股票的协方差矩阵。可以使用MATLAB中的cov函数来计算协方差矩阵。

3. 设定一组收益率，例如5%、6%、7%等等，然后分别计算在这些收益率水平下的最小方差组合。可以使用MATLAB中的quadprog函数来求解最小方差组合。

4. 计算每个最小方差组合的标准差和收益率。可以通过计算投资组合的期望收益率和标准差来计算。

5. 将所有最小方差组合的标准差和收益率用散点图展示，即可得到投资组合的有效边界。可以使用MATLAB中的plot函数来绘制散点图。

下面是一个MATLAB的示例代码，可以帮助你更好地理解如何构建投资组合有效边界：

% 选定股票和获取历史收益率数据
stocks = {'AAPL','GOOG','AMZN','TSLA','MSFT'};
data = hist_stock_data('01012019','01012020',stocks);

% 计算收益率和协方差矩阵
returns = tick2ret(data.adjClose);
covariance = cov(returns);

% 设定收益率水平和约束条件
targetReturns = 0:0.001:0.2;
n = length(stocks);
Aeq = ones(1,n);
beq = 1;
lb = zeros(n,1);
ub = ones(n,1);

% 计算最小方差组合和有效边界
portfolios = zeros(length(targetReturns),n);
for i = 1:length(targetReturns)
    targetReturn = targetReturns(i);
    A = [2*covariance, -2*targetReturn*ones(n,1);...
         Aeq, 0];
    b = [zeros(n,1); beq];
    [x, ~, ~] = quadprog(A,[],[],[],Aeq,beq,lb,ub);
    portfolios(i,:) = x';
end

% 计算收益率和标准差
portReturns = portfolios * mean(returns)';
portStd = sqrt(diag(portfolios * covariance * portfolios'));

% 绘制有效边界
figure
plot(portStd,portReturns)
xlabel('Standard Deviation')
ylabel('Expected Return')
title('Efficient Frontier')

希望这可以帮助你构建投资组合有效边界！