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最优化方法在组合构建中应用

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 最优化方法在组合构建中的价值与典型应…
课程导入学习目标
02
投资组合基础
收益 · 风险 · 协方差矩阵
投资组合基础收益
03
最优化问题建模
目标函数 · 约束条件 · 决策变量的定义
最优化问题建模目标函数
04
线性规划基础
线性规划的标准形式 · 单纯形法原理 · 在组合构建中的简单应用
线性规划基础线性规划的标准形…
05
二次规划基础
二次规划的标准形式 · KKT条件 · 均值-方差模型的二次规划表达
二次规划基础二次规划的标准形…
06
凸优化与凹函数
凸集 · 凸函数 · 凹函数
凸优化凹函数
07
拉格朗日乘子法
等式约束下的拉格朗日乘子法 · 不等式约束的广义拉格朗日 · 对偶问题
拉格朗日乘子法等式约束下的拉格…
08
有效前沿与最优组合
马科维茨模型 · 有效前沿的求解 · 最小方差组合与最大夏普组合
有效前沿最优组合
09
风险度量与优化目标
方差 · 半方差 · VaR
风险度量优化目标
10
约束处理
预算约束 · 权重约束 · 行业限制
约束处理预算约束
11
交易成本与税收优化
线性与非线性交易成本 · 税收影响 · 净收益最大化模型
交易成本税收优化
12
指数跟踪与增强
跟踪误差最小化 · 指数增强模型 · 约束条件下的跟踪组合构建
指数跟踪增强
13
因子模型与优化
多因子模型 · 因子暴露约束 · 因子中性组合的构建
因子模型优化
14
Black-Litterman模型
市场均衡 · 投资者观点 · 贝叶斯融合
Black-Litter…模型
15
稳健优化
参数不确定性 · 最坏情况优化 · 鲁棒均值-方差模型
稳健优化参数不确定性
16
蒙特卡洛模拟与优化
随机模拟在组合风险估计 · 情景分析 · 优化验证中的应用
蒙特卡洛模拟优化
17
启发式算法
遗传算法 · 粒子群优化 · 模拟退火在组合优化中的应用与比较
启发式算法遗传算法
18
多目标优化
收益与风险的多目标权衡 · 帕累托前沿 · 加权和法与ε-约束法
多目标优化收益
19
动态优化与再平衡
多期组合优化 · 动态再平衡策略 · 交易信号与优化结合
动态优化再平衡
20
机器学习与优化结合
预测收益与风险 · 机器学习模型输出作为优化输入 · 端到端学习
机器学习优化结合
21
优化求解器实践
Python中cvxpy · scipy.optimize · Gurobi等工具的使用与比较
优化求解器实践Python
22
案例实战
基于真实股票数据构建最小方差组合与最…
案例实战基于真实股票数据…
23
案例实战
带约束的行业中性组合构建与回测
案例实战带约束的行业
24
案例实战
指数增强组合的构建与绩效评估
案例实战指数增强组合的构…
25
案例实战
Black-Litterman模型在…
案例实战Black-Litter…
26
常见问题与调试
不可行问题 · 数值不稳定 · 求解器参数调优
常见问题调试
27
绩效评估与归因
组合优化后的绩效指标 · 夏普比率 · 信息比率
绩效评估归因
28
前沿专题
ESG约束 · 流动性约束 · 另类数据在组合优化中的集成
前沿专题ESG
29
综合项目
从数据获取 · 模型设计 · 优化求解到回测评估的完整流程
综合项目从数据获取
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 推荐资源与未来研究方向
课程总结进阶路径