资产组合管理-基于均值方差方法
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资产组合的收益资产组合的预期收益是资产组合中所有资产预期收益的简单加权平均,当权重为正时,意味着做多,而权重为负时为做空,实际上小投资者直接融券做空是非常困难的

资产组合的方差资产组合的方差可以被视作其波动率即与风险相关,这不是各资产方差的简单加权平均,而是资产组合收益与其预期收益偏离值的平方

资产组合中投资标的的数量与方差成幂级数关系,当n值大于10以上时,组合方差将接近于市场的水平,同时组合的贝塔值对本组合的解释力越强。对于低风险偏好的投资者而言,市场的宽基指数是个较好选择。包含无风险资产的及风险资产的组合预期收益公式
将无风险收益率作为资产组合的阿尔法,截距部分作为投资组合的超额收益

这也就是资产组合的sharp值。sharp值越高,说明组合收益越高,风险越小。实例如何选择投资标的需要结合投资者自身的风险偏好,风险偏好越高,就越能够承受具有高波动的资产。所以投资之前,需要对各个标的的历史收益率及方差进行仔细评估。简单起见,我们将货币基金,10年国债,黄金,HS300,红利ETF,及纳指作为我们的资产组合
那么怎样的配置会使得这个组合的收益风险达到最佳呢?做一个使得本组合的sharp值最大化的规划分析即可,自变量为各个投资标的的权重系数。
需要注意的是,这种计算方法基于历史统计数据,并不能预示未来的市场情况。但出于均值回归的想法,这种配置方式在长期来看成功率是较大的基于未来潜在收益对资产组合的再平衡假设当前年化收益率已经超过历史平均收益率,那么未来潜在收益率将下降,基于未来潜在收益率需要对资产组合进行再平衡,当然我们可以加入个人偏好系数,用以修正
依照再平衡之后的权重系数,我们需要将资产组合进行相应调整
年度再平衡可以用前两年的收益率的均值与历史均值对比进行下一年度的资产组合配置。
进行规划求解之后,即可得到基于年度再平衡的投资组合新的配置权重
以这个策略,我们进行历史数据回溯,历史权重规划如下
回溯收益率如下,略优于传统六股四债组合。
最后,显然还有更复杂的投资模型,比如Black-Literman模型等,在经典的均值方差模型上作了修正,当然方法使用起来也更为困难一些。

资产组合的方差资产组合的方差可以被视作其波动率即与风险相关,这不是各资产方差的简单加权平均,而是资产组合收益与其预期收益偏离值的平方

资产组合中投资标的的数量与方差成幂级数关系,当n值大于10以上时,组合方差将接近于市场的水平,同时组合的贝塔值对本组合的解释力越强。对于低风险偏好的投资者而言,市场的宽基指数是个较好选择。包含无风险资产的及风险资产的组合预期收益公式

将无风险收益率作为资产组合的阿尔法,截距部分作为投资组合的超额收益

这也就是资产组合的sharp值。sharp值越高,说明组合收益越高,风险越小。实例如何选择投资标的需要结合投资者自身的风险偏好,风险偏好越高,就越能够承受具有高波动的资产。所以投资之前,需要对各个标的的历史收益率及方差进行仔细评估。简单起见,我们将货币基金,10年国债,黄金,HS300,红利ETF,及纳指作为我们的资产组合
| 货币 | 10年国债 | 黄金 | HS300 | 红利 | IXIC | |
| 历史平均收益率 | 3.0% | 4.00% | 13% | 18% | 15% | 14% |
| 货币 | 10年国债 | 黄金 | HS300 | 红利 | IXIC | R1 | σp | σ1 | sharp | |
| 权重 | 4% | 59% | 11% | 6% | 10% | 10% | 8% | 12.39% | 12.9% | 0.38 |
| 货币 | 10年国债 | 黄金 | HS300 | 红利 | IXIC | |
| 未来潜在收益率 | 1.6% | 3.0% | 16.0% | 21.0% | 15.0% | 10.0% |
| 当前年化收益率 | 2.0% | 5.00% | 10% | 15% | 15% | 18% |
| 当前月份 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 |
| 历史平均收益率 | 1.8% | 4.00% | 13% | 18% | 15% | 14% |
| 货币 | 10年国债 | 黄金 | HS300 | 红利 | IXIC | R1 | σp | σ1 | sharp | |
| 权重 | 17% | 24% | 19% | 19% | 10% | 10% | 11% | 18.73% | 22.57% | 0.40 |
| 货币 | 10年国债 | 黄金 | HS300 | 红利 | IXIC | |
| 未来潜在收益率 | 3.2% | 5.6% | -61.6% | 13.4% | 35.7% | 5.0% |
| 当前年化收益率 | 2.0% | 5.00% | 10% | 15% | 15% | 18% |
| 历史平均收益率 | 1.4% | 4.69% | 46% | 16% | 5% | 25% |
| 货币 | 10年国债 | 黄金 | HS300 | 红利 | IXIC | R1 | σp | σ1 | sharp | |
| 权重 | 18% | 25% | 0% | 37% | 10% | 10% | 11% | 23.24% | 28.21% | 0.27 |
| 货币 | 10年国债 | 黄金 | HS300 | 红利 | IXIC | R1 | σp | σ1 | sharp | |
| 权重 | 18% | 25% | 0% | 37% | 10% | 10% | 11% | 23.24% | 28.21% | 0.27 |
| 1 | 0% | 0% | 0% | 100% | 0% | 0% | 42% | 26.50% | 26.50% | 1.45 |
| 1 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 100% | 44% | 7.52% | 7.52% | 5.38 |
| 1 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 100% | 66% | 7.52% | 7.52% | 8.31 |
| 1 | 0% | 0% | 0% | 0% | 100% | 0% | 43% | 23.63% | 23.63% | 1.69 |
| 1 | 0% | 0% | 0% | 0% | 100% | 0% | 40% | 23.63% | 23.63% | 1.56 |
| 1 | 10% | 10% | 10% | 10% | 50% | 10% | 33% | 25.87% | 28.75% | 1.03 |

最后,显然还有更复杂的投资模型,比如Black-Literman模型等,在经典的均值方差模型上作了修正,当然方法使用起来也更为困难一些。
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