MATLAB资产组合优化与策略回测工具箱发布

资 源 简 介

PortfolioOptimizationToolbox为MATLAB用户提供完整的资产组合优化与策略回测解决方案。内置5类标准金融数据集，集成均值回归等经典策略，支持快速实现与多策略性能对比，助力量化投资研究。

详 情 说 明

MATLAB资产组合优化与策略回测工具箱

项目介绍

MATLAB资产组合优化与策略回测工具箱（PortfolioOptimizationToolbox）是一个专业的量化投资研究平台，提供完整的资产组合优化解决方案。工具箱集成了多种经典交易策略与现代化优化算法，支持从数据获取、策略开发到性能评估的全流程分析，帮助研究者与投资者快速实现策略验证与比较。

功能特性

• 丰富数据集：内置5个标准金融数据集（标普500成分股、加密货币、大宗商品、外汇、债券指数）
• 多元算法库：集成均值回归、持有策略、抗协方差（AC）、在线移动平均回归（OLMAR）等经典算法
• 灵活扩展架构：模块化设计支持用户自定义策略的快速集成
• 高效回测引擎：多策略并行回测与性能对比分析
• 全面评估体系：风险收益指标自动计算与可视化报告生成
• 参数优化模块：参数敏感性分析与自动优化调参

使用方法

数据输入

1. 价格数据矩阵（N×T维，N为资产数量，T为时间长度）
2. 交易成本参数（佣金率、滑点等）
3. 策略参数配置（如均值回归周期、风险厌恶系数等）
4. 基准指数数据（可选，用于相对收益计算）
5. 约束条件（最大持仓比例、行业限制等）

输出结果

• 策略绩效汇总表（年化收益、夏普比率、最大回撤等）
• 资产权重变化时序图
• 收益分布直方图与QQ图
• 策略对比雷达图（多维度性能评估）
• 参数敏感性热力图
• 交易信号与持仓记录表格
• 回测报告文档（PDF格式）

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 金融工具箱（Financial Toolbox）
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能流程，包括数据加载与预处理、多种投资组合优化算法的执行、交易策略的回测评估、风险指标计算以及结果可视化。该文件实现了完整的资产配置分析 pipeline，支持用户通过配置参数灵活选择不同的优化模型和策略组合，并生成综合性能报告。