Matlab Quadprog 投资组合优化：最小化最大回撤

使用 Matlab 的 'quadprog' 函数进行投资组合优化时，目标是最小化资产组合的最大回撤。以下介绍了 'quadprog' 函数的参数和使用方法，并解释了如何通过调整参数以实现资产组合优化。

参数定义:

1. 'Covariance matrix'（协方差矩阵）：描述不同资产之间的关联性，通常使用历史数据计算得出。

2. 'Mean vector'（均值向量）：描述每个资产的预期收益率，通常使用历史数据计算得出。

3. 'Target return'（目标回报率）：投资组合的期望回报率。

4. 'Risk aversion parameter'（风险厌恶参数）：描述投资者的风险承受程度，通常假定为常数。

5. 'Upper and lower bounds'（上下限）：描述每个资产的最大和最小权重。

'quadprog' 函数语法:

[x, fval, exitflag] = quadprog(H, f, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0)

其中，'H' 和 'f' 分别是二次目标函数的系数矩阵和常数项向量；'A' 和 'b' 是不等式约束的系数矩阵和常数项向量；'Aeq' 和 'beq' 是等式约束的系数矩阵和常数项向量；'lb' 和 'ub' 是变量的上下限；'x0' 是初始解向量。

权重优化:

通过调整上下限和目标回报率等参数，可以得到不同的投资组合权重向量，从而实现资产组合优化。最小化最大回撤的投资组合通常具有较低的风险，并能够在市场波动时提供更好的保护。