如何在 Black-Litterman 模型中生成視圖？

我想應用 Black-Litterman 方法進行投資組合優化。我的問題是如何選擇投資者的觀點？我需要根據模型進行選擇。如果您能給我一些參考或建議，我將不勝感激。

事實上，任何潛在的“阿爾法”來源都足夠了。你的研究將是研究這個“阿爾法”來源如何產生阿爾法。在我看來，候選人可能是（1）對某人（如 Prechter 或 Dow）的一些有據可查的預測——在這種情況下，您將有 2-3 個時期的觀點，而其餘資產或類別保持平衡——見例如，Batyrbekova 的這篇論文 - http://cyberleninka.ru/article/n/using-elliott-wave-theory-predictions-as-inputs-in-equilibrium-portfolio-models-with-views；(2) 或經紀人推薦（彭博社的 ANR）；(3) 或一些機器學習算法，如隨機森林 - 類似於http://cyberleninka。; (4) 甚至是傳統的技術分析，一些可以給你目標價格的方法；(5) 另見：http ://cyberleninka.ru/article/n/cycle-adjusted-capital-market-expectations-under-black-litterman-framework-in-global-tactical-asset-allocation ；作者使用 FED 商業周期指標。

請記住，在 Black-Litterman 視圖中，隨機變數是正態分佈的，因此您必須做出某些假設。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/30325