王同学2023-01-18 09:07:55
王同学请问可以总结一下Black-Litterman和reverse- optimization需要掌握的知识点吗？ 谢谢
回答（1）
Essie2023-01-19 14:37:43
Essie你好，reverse optimization是反向优化，解决了MVO输出对输入的微小变化非常敏感以及资产配置过于集中的问题。正优化是先估计出E(R)、σ和Cov，再求最优权重。反优化是已知权重，再结合估计出的σ和Cov，反推出E(R)。
BL model从反向优化所得出的excess return(超过无风险收益率的部分)开始出发，除了有上面反向优化的优点以外，它还会对反向优化的expected return进行调整以反映出投资者或分析师自身的观点，通过结合分析师的观点，调整得到adjusted return，然后加入Cov和σ，再做一次MVO，并最终计算出optimal weight。
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