matlab多因子风险模型代码

以下是一个基于Matlab的多因子风险模型的示例代码：

% 多因子风险模型代码示例
% 假设有4个因子: 市值、动量、价值和质量
% 假设有100个股票
% 以下是用到的数据

% 因子暴露
market_cap = rand(100,1); % 市值
momentum = rand(100,1); % 动量
value = rand(100,1); % 价值
quality = rand(100,1); % 质量

% 股票收益率
returns = rand(100,1);

% 因子收益率
market_cap_return = 0.02; % 市值收益率
momentum_return = 0.01; % 动量收益率
value_return = 0.03; % 价值收益率
quality_return = 0.005; % 质量收益率

% 计算因子权重
% 假设每个因子权重为0.25
weights = [0.25, 0.25, 0.25, 0.25];

% 计算每个股票的因子得分
scores = [market_cap, momentum, value, quality] * weights';

% 计算股票收益率的协方差矩阵
covariance_matrix = cov(returns);

% 计算每个股票的风险贡献
risk_contributions = (scores.^2) .* covariance_matrix * weights';

% 计算股票的总风险贡献
portfolio_risk_contribution = sum(risk_contributions);

% 计算每个因子的风险贡献
factor_risk_contributions = (weights.^2) .* var(scores) .* covariance_matrix;

% 计算总因子风险贡献
total_factor_risk_contribution = sum(factor_risk_contributions);

% 输出结果
fprintf('总风险贡献: %f\n', portfolio_risk_contribution);
fprintf('市值因子风险贡献: %f\n', factor_risk_contributions(1));
fprintf('动量因子风险贡献: %f\n', factor_risk_contributions(2));
fprintf('价值因子风险贡献: %f\n', factor_risk_contributions(3));
fprintf('质量因子风险贡献: %f\n', factor_risk_contributions(4));
fprintf('总因子风险贡献: %f\n', total_factor_risk_contribution);

这段代码计算了一个有4个因子的多因子风险模型的风险贡献。它首先计算每个股票的因子得分，然后计算每个股票的风险贡献。接下来，它计算每个因子的风险贡献和总因子风险贡献。最后，它输出结果。需要注意的是，这是一个非常简单的示例，实际的多因子风险模型会更加复杂。