均值cvar模型matlab代码

以下是一个简单的均值-CVaR（条件价值-at-Risk）模型的 Matlab 代码示例：

% 均值-CVaR模型示例

% 输入数据
returns = [0.1, 0.05, -0.02, 0.03, -0.01, 0.02, -0.04]; % 每期收益率向量
alpha = 0.95; % CVaR置信水平

% 计算均值和CVaR
mu = mean(returns); % 均值
sort_returns = sort(returns); % 将收益率按照从小到大排序
VaR = sort_returns(round(length(returns)*(1-alpha))); % VaR
CVaR = mean(sort_returns(1:round(length(returns)*(1-alpha)))) % CVaR

% 输出结果
fprintf('均值: %.4f\n', mu);
fprintf('VaR(%.2f%%): %.4f\n', 100*alpha, VaR);
fprintf('CVaR(%.2f%%): %.4f\n', 100*alpha, CVaR);

该代码将给出一个收益率向量的均值、VaR 和 CVaR。

相关问题

matlab均值-cvar投资组合模型代码

MATLAB均值-CVaR投资组合模型代码是用于计算投资组合的平均收益和条件风险价值（Conditional Value at Risk）的方法。下面是一个基本的MATLAB代码示例：

% 设置收益率数据
returns = [0.05, 0.10, 0.08, -0.05, 0.04];
weights = [0.2, 0.3, 0.1, 0.15, 0.25];

% 计算投资组合的平均收益
portfolio_returns = returns * weights';

% 计算投资组合的协方差矩阵
covariance_matrix = cov(returns);

% 按照投资组合权重计算投资组合方差和标准差
portfolio_variance = weights * covariance_matrix * weights';
portfolio_std = sqrt(portfolio_variance);

% 设置风险水平（如95%）
alpha = 0.95;

% 使用快速排序找到按收益率排序的所有可能组合的条件风险价值（CVaR）
sorted_returns = sort(returns);
index = floor((1-alpha) * length(sorted_returns));
cvar = mean(sorted_returns(1:index));

% 输出结果
disp(['投资组合平均收益:', num2str(portfolio_returns)]);
disp(['投资组合标准差:', num2str(portfolio_std)]);
disp(['投资组合条件风险价值(CVaR):', num2str(cvar)]);

以上代码示例中，首先设置了收益率数据和投资组合权重。然后利用公式计算了投资组合的平均收益、协方差矩阵、方差和标准差。接下来，根据设定的风险水平，使用快速排序找到了按照收益率排序的所有可能组合的条件风险价值（CVaR）。最后，输出了计算结果。

这是一个基本的MATLAB均值-CVaR投资组合模型代码示例，可以根据具体需求和数据进行进一步的修改和优化。

用matlab计算鲁棒均值-CVaR投资组合优化模型的程序

以下是用MATLAB计算鲁棒均值-CVaR投资组合优化模型的程序：

% 设置数据
n = 10; % 资产数量
mu = rand(n,1); % 平均收益率
Sigma = rand(n); % 协方差矩阵
w0 = ones(n,1)/n; % 初始权重

% 定义优化问题
cvx_begin
    variable w(n)
    minimize(-robust_mean_cvar(mu, Sigma, w, 0.95, 0.05))
    subject to
        sum(w) == 1
        w >= 0
cvx_end

% 显示结果
fprintf('鲁棒均值-CVaR投资组合优化模型的最优权重：\n');
disp(w);
fprintf('鲁棒均值-CVaR投资组合优化模型的最优目标函数值：\n');
disp(cvx_optval);

其中，`robust_mean_cvar`是一个自定义函数，用于计算鲁棒均值-CVaR投资组合优化模型的目标函数值。具体实现如下：

function f = robust_mean_cvar(mu, Sigma, w, alpha, beta)
    n = size(mu,1);
    cvx_precision best
    cvx_begin quiet
        variable z(n)
        minimize( sum(z) + (1/(1-alpha))*(1/n)*quad_form(w,z'*Sigma*z) )
        subject to
            mu'*w - z'*(1-beta)*mu >= 0
            ones(1,n)*w == 1
            w >= 0
    cvx_end
    f = cvx_optval;
end

其中，`alpha`和`beta`分别是VaR和CVaR的置信水平。在上面的例子中，我们选择了0.95和0.05作为默认值。