MATLAB投资组合优化工具：均值-方差模型实现与有效前沿分析

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现投资组合优化功能，支持最小方差投资组合构建、风险收益平衡优化以及自定义资产权重约束。通过历史收益率数据分析和协方差矩阵计算，利用均值-方差模型生成有效前沿，帮助用户进行科学的资产配置决策。

详 情 说 明

MATLAB简单投资组合优化工具

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，实现了基础的投资组合优化功能。通过均值-方差优化模型，帮助投资者构建风险调整后的最优投资组合。工具支持历史收益率数据分析、协方差矩阵计算，并能够根据用户设定的风险偏好和投资约束条件，生成最优资产配置方案。

功能特性

• 最小方差投资组合构建：计算给定资产池中风险最小的投资组合配置
• 风险收益平衡优化：根据用户设定的风险厌恶系数，优化风险与收益的权衡关系
• 资产权重约束管理：支持设置权重上下限、预算约束等多种约束条件
• 有效前沿分析：生成并可视化马科维茨有效前沿曲线
• 风险贡献度分析：评估各资产对投资组合整体风险的贡献比例
• 优化结果报告：提供详细的优化过程收敛信息和绩效指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 资产历史收益率数据（N×T矩阵） - 预期收益率向量（可选） - 约束条件设置（权重上下限、预算约束等） - 风险厌恶系数

1. 运行优化程序：

```matlab % 设置输入参数后运行主程序 运行主程序文件

1. 分析输出结果：

- 最优投资组合权重向量 - 年化收益率和风险指标 - 有效前沿可视化图形 - 优化收敛报告 - 风险贡献度分析

参数设置示例

% 设置风险厌恶系数（典型值范围：1-10） riskAversion = 3;

% 设置权重约束（例如：每项资产权重在0-30%之间） weightLowerBound = 0; weightUpperBound = 0.3;

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- Optimization Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox - Financial Toolbox（推荐）

文件说明

主程序文件整合了投资组合优化的完整流程，包含数据预处理、协方差矩阵估计、均值-方差模型构建、二次规划求解、有效前沿计算以及结果可视化等多个核心模块。该文件实现了从原始数据输入到优化结果输出的端到端处理能力，用户可通过调整输入参数灵活控制优化目标与约束条件。