如何在*最大多樣性比率和最小變異數下優化投資組合

對於此處出現的問題，我有一個後續問題，不確定是否正確的方法是在評論中提問或發布新問題。

我的問題是：如何優化投資組合以適應最小變異數和最大多樣化*。*本質上是最多樣化的最小變異數投資組合。

根據 choueifaty 等人，我可以為 MVP（最小變異數）或 MDP（最大多樣化）制定二次優化。

但我不知道如何製作一個同時優化兩者的二次程序。甚至可以使用二次程序還是我必須使用其他一些優化程序？

源問題在這裡：

減少最小變異數投資組合優化輸出的相關性

我如何找到最多樣化的投資組合或相關性最小的股票子集？

只有一個 MVP 和一個 MDP 組合，因此，除非它們相同，否則這是不可能的。

嗯……我的知識僅限於 MPT（http://en.wikipedia.org/wiki/Modern_portfolio_theory>），根據它，這不是真正的問題，或者問題沒有正確表述，因為它是數學上的可以證明，投資組合越多樣化，變異數就越低（或風險，請查看本講座，例如<http://academicearth.org/lectures/portfolio-diversification）。

另一個生活例子，標准人壽養老基金：

• “養老金 2 管理基金”（變異數 = 0.207932，預期收益 = 0.054878）
• “養老金2股票交易基金”（變異數=0.200217，預期收益=0.053171）

是高度相關的 ρ=0.996032，所以 MPT（在最佳點，即這兩個的投資組合回報 = 0.050132 和最低可能的投資組合變異數 = 0.194857 - 順便減少）建議：

• 權重（“養老金 2 管理基金”）= -1.779723
• 權重（“養老金 2 證券交易所基金”）= 2.779723

即做空“養老金 2 管理基金”。

實際上用 Octave 或 MathLab 很容易實現：

• http://www.calculatinginvestor.com/2011/06/07/efficient-frontier-1/
• http://www.calculatinginvestor.com/2011/06/14/efficient-frontier-part-2/

然而，找到最好的投資組合是一項艱鉅的任務（http://rtybase.blogspot.co.uk/2011/11/search.html?showComment=1331035896847#c2577055848756808847）。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/3135