使用单向流动约束使用PortfolioCVaR对象
单向流动约束(见是可选的约束单向流动的约束),执行上界净购买或销售。可以设置使用单向流动约束PortfolioCVaR
对象或setOneWayTurnover
函数。单向流动约束取决于初始或当前的投资组合,这是假定为零如果没有当营业额约束集合。单向流动约束属性BuyTurnover
净购买上限,SellTurnover
,净销售额的上限InitPort
营业额计算的投资组合。
设置单向流动限制使用PortfolioCVaR
函数
单向流动的属性约束设置使用PortfolioCVaR
对象。假设您有一个初始投资组合10资产在一个变量中x0
你想确保营业额购买不超过30%,营业额销售不超过20%的初始投资。设置这些营业额约束:
x0 = (0.12;0.09;0.08;0.07;0.1;0.1;0.15;0.11;0.08;0.1); p = PortfolioCVaR(“BuyTurnover”,0.3,“SellTurnover”,0.2,“InitPort”,x0);disp (p.NumAssets) disp (p.BuyTurnover) disp (p.SellTurnover) disp (p.InitPort)
10 0.3000 0.2000 0.1200 0.0900 0.0800 0.0700 0.1000 0.1000 0.1500 0.1100 0.0800 0.1000
如果NumAssets
或InitPort
属性没有设置或营业额约束集之前,各种规则应用于分配这些属性的默认值(见设置一个初始或当前的投资组合)。
使用设置营业额约束setOneWayTurnover
函数
你也可以设置属性组合周转使用setOneWayTurnover
指定购买营业额的上界(BuyTurnover
)和销售(SellTurnover
)和一个初始的投资组合。假设您有一个初始的10个资产组合在一个变量x0
并希望确保营业额购买不超过30%,销售量是销售不超过20%的初始投资。给定一个PortfolioCVaR
对象p
,使用setOneWayTurnover
设置约束和营业额没有最初的投资组合之前设置:
x0 = (0.12;0.09;0.08;0.07;0.1;0.1;0.15;0.11;0.08;0.1); p = PortfolioCVaR(“InitPort”,x0);p = setOneWayTurnover (p, 0.3, 0.2);disp (p.NumAssets) disp (p.BuyTurnover) disp (p.SellTurnover) disp (p.InitPort)
10 0.3000 0.2000 0.1200 0.0900 0.0800 0.0700 0.1000 0.1000 0.1500 0.1100 0.0800 0.1000
x0 = (0.12;0.09;0.08;0.07;0.1;0.1;0.15;0.11;0.08;0.1); p = PortfolioCVaR; p = setOneWayTurnover(p, 0.3, 0.2, x0); disp(p.NumAssets) disp(p.BuyTurnover) disp(p.SellTurnover) disp(p.InitPort)
10 0.3000 0.2000 0.1200 0.0900 0.0800 0.0700 0.1000 0.1000 0.1500 0.1100 0.0800 0.1000
setOneWayTurnover
实现了标量扩展初始参数的组合。如果NumAssets
财产已经确定的PortfolioCVaR
对象,一个标量的理由InitPort
在所有维度扩展有相同的值。此外,setOneWayTurnover
允许您指定NumAssets
作为一个可选的参数。将单向营业额从你PortfolioCVaR
对象,使用PortfolioCVaR
对象或setOneWayTurnover
用空输入属性的清除。
另请参阅
PortfolioCVaR
|setDefaultConstraints
|setBounds
|setBudget
|setGroups
|setGroupRatio
|setEquality
|setInequality
|setTurnover
|setOneWayTurnover
相关的例子
- 创建PortfolioCVaR对象
- 使用CVaR组合约束使用缺省值
- 验证CVaR组合问题
- 估计PortfolioCVaR对象为整个投资组合有效边界
- 估计有效前沿PortfolioCVaR对象
- 资产回报率和场景使用PortfolioCVaR对象
- 使用CVaR对冲投资组合优化
- 计算最大CVaR Reward-to-Risk率组合