matlab计算马克维兹模型

马克维兹模型是用来评估投资组合风险和收益的经典模型，可以使用MATLAB来计算。以下是计算马克维兹模型的一般步骤：

1.准备数据：将各种资产的历史收益率数据准备好，并将它们存储在矩阵或向量中。

2.计算资产之间的协方差矩阵：使用MATLAB中的cov函数计算协方差矩阵。

3.计算预期收益率：使用历史数据计算每种资产的平均收益率，作为预期收益率。

4.设置限制条件：对于每种资产，设置投资组合中的最小和最大权重。

5.计算有效前沿：使用MATLAB中的Portfolio对象和frontcon函数计算有效前沿。

6.获取最优投资组合：使用MATLAB中的Portfolio对象和estimateFrontierByRisk函数获取最优投资组合。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算马克维兹模型：

% 准备数据
returns = [0.01, 0.02, 0.03, 0.05, 0.04];
covMat = [0.001, 0.0008, 0.0005, 0.0012, 0.0009;
          0.0008, 0.002, 0.001, 0.0016, 0.0012;
          0.0005, 0.001, 0.0015, 0.001, 0.001;
          0.0012, 0.0016, 0.001, 0.004, 0.0028;
          0.0009, 0.0012, 0.001, 0.0028, 0.0036];

% 计算预期收益率
expReturns = mean(returns);

% 设置限制条件
lb = [0, 0, 0, 0, 0];
ub = [1, 1, 1, 1, 1];

% 计算有效前沿
port = Portfolio('AssetMean', expReturns, 'AssetCovar', covMat, 'LowerBound', lb, 'UpperBound', ub);
frontier = estimateFrontierByRisk(port);

% 获取最优投资组合
[weights, risk, ret] = estimateFrontier(port, 10);
[maxSharpeRatio, maxSharpeIndex] = max(weights(:,3)./weights(:,2));
optimalWeights = weights(maxSharpeIndex, :);

这个代码示例中，我们使用了一个包含5种资产的收益率数据和协方差矩阵。然后，我们计算了每种资产的预期收益率，并设置了每种资产的最小和最大权重。接着，我们使用Portfolio对象和frontcon函数计算了有效前沿，并使用estimateFrontier函数获取了最优投资组合。最后，我们计算了最大夏普比率，以及对应于最大夏普比率的最优投资组合权重。