开开2023-08-06 21:09:35

同学你好，用optimization的方法来构建被动股票组合的时候，用到的是优化求解的思想，可以基于个股，也可以基于factor。目标函数是最小化组合的tracking error。
如果是个股，首先确定n个股票，然后约束条件是∑wi=1，然后求出各个股票应该配置的权重wi.最后构建组合就是按照最优化算出的wi来买股票。
如果是基于factor beta，那么就是先确定用于解释基准收益的factor，并构建pure factor portfolios, 然后约束条件是所有因子的beta等于1，还是根据最小化tracking error的目标函数，求出各pure factor portfolio前的beta即配置权重。

最优化的方法构建出的被动组合，它相对于benchmark来说可能是mean variance inefficienct的，即在收益和benchmark差不多的情况下，最优化组合的总风险会大于benchmark。原因就是该方法它的目标是最小化跟踪误差，但是没有对组合总的风险加以限制。为了解决这个问题，我们在做最优化的时候，可以加一个限制，让组合的方差等于benchmark的方差即可。

如果答疑对你有帮助，【请采纳】哟~。加油，祝你顺利通过考试~