使用線性規劃進行投資組合優化有什麼缺點？

October 21, 2020

我是一名 MFE 學生，我們有關於 Markowitz 投資組合優化問題的項目。
我想知道如果我使用更簡單的線性優化器而不是二次優化器會有多大影響。
說，我有一個目標投資組合 $ x $ ，我的阿爾法是 $ a $ . 我會盡量最大化 $ xa $ ，並應用因子暴露限制：
$$ l_0 < Ax < l_1 $$
儘管 $ A $ 是我的因素暴露
與 Markowitz 投資組合優化中廣泛使用的經典二次方法相比，上述方法的最大缺點是什麼。
誰能給我解釋一下？

用於投資組合優化的 Markowitz 模型 ( http://www.princeton.edu/~rvdb/542/lectures/lec17.pdf ) 被表述為二次規劃 (QP) 問題，而不是 LP 問題。
您不能使用 LP 求解器來求解 QP 問題。

Markowitz 設置假設代理人具有平均變異數偏好（當回報正態分佈時，CARA 實用程序產生相同的結果）。因此，標準的馬科維茨優化最大化了風險回報權衡，其中風險通過變異數來衡量，回報通過均值來衡量。它根據風險厭惡程度對風險進行懲罰。
相反，如果您使用線性規劃，那沒關係，但是您應該有一個強有力的理論來解釋為什麼這些約束很重要。正如我之前所說，markowitz 設置是基於一個強有力的理論。