matlab计算马克维兹模型不用portfolio函数

马尔可夫维兹模型是一种用于建立资产组合的数学模型。以下是使用MATLAB计算马尔可夫维兹模型的一般步骤：

1. 定义资产

首先，需要定义要组合的资产。可以使用一个向量来表示每种资产的收益率。例如，如果有3种资产，可以使用以下代码定义：

returns = [0.1 0.05 0.07];

2. 计算协方差矩阵

接下来，需要计算这些资产之间的协方差矩阵。可以使用MATLAB中的cov函数来计算。例如：

covariance = cov(returns);

3. 定义权重

然后，需要定义每种资产在组合中所占的权重。可以使用一个向量来表示权重。例如，如果有3种资产，可以使用以下代码定义：

weights = [0.4 0.3 0.3];

4. 计算预期收益率和方差

使用权重和协方差矩阵，可以计算组合的预期收益率和方差。预期收益率可以使用以下代码计算：

expected_return = weights * returns';

方差可以使用以下代码计算：

variance = weights * covariance * weights';

5. 绘制有效前沿

最后，可以使用上述步骤计算一组组合的预期收益率和方差，并绘制有效前沿。有效前沿是指在给定预期收益率下，方差最小的所有组合。可以使用MATLAB中的fmincon函数找到有效前沿上的最优点，并使用scatter函数将其绘制在图表上。

以上就是使用MATLAB计算马尔可夫维兹模型的一般步骤。