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mean-variance optimization均值方差优化(MVO)在给定风险水平下求解最优权重,画出efficient frontier有效前沿。好用,但局限明显。
局限:对输入(尤其预期收益)极度敏感,输入小变动导致权重剧烈摆动;结果常高度集中在少数资产;假设收益正态分布且单期,忽略尾部风险与高阶矩;相关性在危机中会失稳。
改进:加权重约束、resampling重采样、Black-Litterman把市场均衡与主观观点贝叶斯融合、risk budgeting风险预算法。
要点:MVO是起点不是终点,必须结合判断和约束。
易错点:盲信无约束最优解,得出做空一堆、押注单一资产的不可执行方案。你一般用什么办法驯服MVO跑出来的极端权重?
局限:对输入(尤其预期收益)极度敏感,输入小变动导致权重剧烈摆动;结果常高度集中在少数资产;假设收益正态分布且单期,忽略尾部风险与高阶矩;相关性在危机中会失稳。
改进:加权重约束、resampling重采样、Black-Litterman把市场均衡与主观观点贝叶斯融合、risk budgeting风险预算法。
要点:MVO是起点不是终点,必须结合判断和约束。
易错点:盲信无约束最优解,得出做空一堆、押注单一资产的不可执行方案。你一般用什么办法驯服MVO跑出来的极端权重?