固定盈利水平,极小化风险的matlab代码？

以下是一个简单的MATLAB代码，用于计算使投资组合达到目标收益水平并最小化风险的资产权重：

% 输入参数
target_return = 0.1; % 目标收益率
covariance_matrix = [0.2^2, 0.1*0.2*0.3; 0.1*0.2*0.3, 0.3^2]; % 协方差矩阵
expected_returns = [0.15; 0.25]; % 预期收益率

% 计算资产权重
Aeq = [ones(1,length(expected_returns)); expected_returns'];
beq = [1; target_return];
lb = zeros(length(expected_returns),1);
ub = ones(length(expected_returns),1);
options = optimset('Display','off');
weights = quadprog(covariance_matrix,[],[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options);

% 输出结果
disp('资产权重：');
disp(weights);

这个脚本使用了quadprog()函数来解决二次规划问题。其中，target_return为目标收益率，covariance_matrix为协方差矩阵，expected_returns为预期收益率。根据这些输入参数，脚本会计算出满足目标收益率下最小化风险的资产权重，并将其输出。

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针对固定盈利水平，极小化风险的问题，可以使用Matlab编写一个优化模型来实现。其中，目标函数为最小化投资组合的方差（即风险），约束条件包括收益率达到指定的盈利水平以及资产权重之和为1。

以下是一个示例代码，假设有三种资产（A、B、C）可供选择，每种资产的收益率和协方差矩阵如下：

Returns = [0.05, 0.06, 0.08]; % 每个资产的年化收益率
Covariance = [0.04, 0.02, 0.01; % 协方差矩阵
              0.02, 0.09, 0.05;
              0.01, 0.05, 0.36];

则可以通过以下Matlab代码求解：

n = length(Returns); % 资产数目

% 目标函数：最小化风险
f = @(w) w' * Covariance * w;

% 约束条件：收益率达到指定水平
Aeq = Returns;
beq = 0.07;

% 约束条件：资产权重之和为1
A = ones(1, n);
b = 1;

% 求解优化问题
w0 = ones(n, 1) / n; % 初始投资组合（等权重）
options = optimoptions(@fmincon, 'Display', 'off');
w_opt = fmincon(f, w0, A, b, Aeq, beq, [], [], [], options);

% 输出结果
fprintf('Optimal asset allocation:\n');
for i = 1:n
    fprintf('Asset %d: %0.2f%%\n', i, w_opt(i) * 100);
end
fprintf('Expected return: %0.2f%%\n', Returns * w_opt * 100);
fprintf('Portfolio variance: %0.4f\n', w_opt' * Covariance * w_opt);

在上述代码中，fmincon函数被用于求解约束条件下的最小化目标函数。其中，A、b参数表示资产权重之和为1的约束条件，而Aeq、beq参数则表示收益率达到指定水平的约束条件。通过调整Returns和Covariance数组的值，可以实现不同的投资组合优化。