基金量化系列第4期：大类资产配置基于马科维茨模型的研究

文章结构概述

• 1. 引言
  • • 1.1 前文回顾
    • 1.2 数据收集与标的资产选取
    • 1.3 基本假设
  • 2. 马科维茨模型简介
  • • 2.1 模型的建立
    • 2.2 模型求解
  • 3. 策略实现伪代码
  • 4. 基于python的模型实现
  • • 4.1 python代码
    • 4.2 实证结果
  • 5. 结论
  • • 5.1 模型策略结果
    • 5.2 模型可能存在的问题
    • 5.3 留给读者的一些悬念
  • 6. 参考文献
  • • 免责声明
    • 写在最后

研究背景与问题提出

1.前文回顾与研究基础

在前一篇文章中，我们对以股票、债券、黄金和现金为代表的四类资产进行均衡配置的策略进行了初步介绍。（详情请见【基金量化研究系列】大类资产配置研究（三）——多资产均衡配置策略）。截至目前，前三篇文章所提及的所有配置方法均较为基础且易于理解，其实际效果也表现良好，因此笔者认为这些策略对于缺乏经验的普通投资者或时间有限的非专业人士而言仍具备一定的借鉴价值。

不过，这些看似“简单”的资产配置方式难免显得有些“粗略”。例如，在四类资产均衡配置的方案中，我们为每种资产分配了相等的25%比例，但有读者或许会提出疑问：是否可以