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文档简介

#原始MV等权配置1从组合可以看出，加了风险限制后，整个组合的最大回撤降低了一半，进而导致夏普和年化收益都提高了一大截。考虑到牛市后期，资产组合的风险更大，所以，本研究进一步对模型进行改进，精准定位到牛市后期，对马科维茨进行风险限定。基于指标等权进行配置实验选取沪深300、标普500、恒生指数、黄金指数以及中证500指数，数据区间为2005年1月-2017年5月，以120日为回溯数据，未来20日为配置区zhibiaoratepebackrateequal_right1markovitz

shardrawwinzhibiaoratepebackrateequal_right1markovitz加牛熊市分解线实验一实验条件如，不过加了限定条件，即牛市后期，限定回溯期60日，最大回撤-4%，：ifxunh>year_int1and(pct_origin1[xunh-240:xunh,hs_300])>and(rets[T20:,hs_300])>0and(rets[-60:,hs_300])<:year_int1=^[(year_int*#90#bz_huic=*(year_int//bz_huic=bz_var=printxunhelse:year_int1=year_intbz_huic=bz_var=优化后的实验结果如下：优化马科维茨原始马科维茨优化马科维茨原始马科维茨zhibiraaote优化zhibiraaote优化shardrawpebackwinrateMV2原始等权配置1最大回撤，年化收益都进一步提高。可见，该优化方法，在处理高风险资产时，具有极佳的风控效果。当然，因为其控风险，这就会导致，处理低风险资产时，效果有限。剔除中证500，重复实验3，同时，实验数据变为2004-2017年。s."肿s."肿mu廿hduibi询MSrfMD730円Mil刃口202KNi?M5Ww珂IT国p秤怪期Tzhibi优化马科维茨原始马科维茨rashardrawwinraotepebackate优化MV2原始MV等权配置1从上述实验可以看出，优化MV2在处理低风险资产时，效果会差一些。结果与讨论从上述马科维茨的优化过程可以很直观的对量化金融理论中进行老调重弹：风险和收益是互生的。一份风险对应一份收益。只有当风险和收益不匹配时，控制风险才能让你得到更高效的资产配置；否则，控制风险，往往会相应的降低收益。基于业绩指标等权，筛选得分最高的配置，较简单的依靠夏普比率得到资产配置比例，要好得多，且

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