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珊同学2022-03-23 16:19:02

资产配置 中 反优化过程得到implied return,再做一次正优化,得到optimal weighting,这个weighting计算公式中,Ri 就是用前面的implied return 代入是吗?

回答(1)

Johnny2022-03-23 17:08:11

同学你好,MVO是根据预期收益、标准差以及资产间的相关系数,通过效用方程来得出最优资产组合。反向优化是假设某个特定的资产配置权重是最优权重(通常用市值权重),并同时将协方差与风险厌恶系数作为input来推测相关资产的expected return,这个通过反向最优化所求出的预期收益率有时也被称为implied return。在原版书P310中给出了一个案例,它假设各资产是根据CAPM模型来定价的,并以此来推测出各资产在反向优化情况下的预期收益,于是reverse MVO的预期收益通过CAPM来求出,reverse MVO的各资产权重通过市值也能算出来,直接用该资产的market cap除以总体的market cap即可。
之所以使用反向优化,是因为你觉得当前市场上所看到的return是不合理的,并没有反映出资产大类的真实价值,然后我们就假设当前的市场组合是最优组合,以此来自行算出各资产的expected return(比如CAPM模型算出的return才是公允合理的),然后再加上自己的观点来对预期收益进行微调。然后以这个新的预期收益、标准差以及相关系数作为input来进行MVO。可以把反向优化看成是black-litterman的前一步。

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评论
追问
reverse optimization 反优化过程得到implied return 以后 还要进行正优化过程,得到optimal weighting,这个optimal weighting是通过公式 w=1/A (Ri-Rf/σ),这个公式里的Ri 是用前面Implied return 代入计算么?
追答
同学你好,是通过implied return,波动率,相关系数代入后得到的,最终的MVO结果是一条有效前沿;

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