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基于Python的马科维茨投资组合理论的实证探究

摘要：本实证探究基于Python编程语言，以马科维茨投

资组合理论为基础，对不同资产类别之间的投资组合进行优化

配置，旨在寻求最佳资产组合以获得最优收益与风险控制。通

过利用历史数据以及投资者的风险偏好，我们构建了一个能够

自动计算最优投资组合的优化模型。结果显示，通过使用

Python编程语言进行投资组合优化，我们能够在不同风险偏

好下找到最佳投资组合，实现预期收益最大化和风险最小化的

目标。

关键词：Python编程语言，马科维茨投资组合理论，资

产配置，实证探究，风险控制

1.引言

随着金融市场的不息进步和投资理论的深度探究，越来越多的

投资者开始重视资产组合的分离化和优化配置。马科维茨投资

组合理论是一个经典的投资组合优化模型，其核心思想是通过

适当分离资金投资于不同资产，以实此刻给定风险水平下的预

期收益最大化。

2.数据收集和预处理

本探究使用了历史股票价格数据作为输入，其中包括不同类型

的资产：股票，债券，黄金等。起首，我们通过网络爬虫技术

从金融网站中收集了所需的历史数据，并对数据进行清洗和预

处理，以满足后续分析的需要。

3.马科维茨投资组合模型

马科维茨投资组合模型的核心是通过投资组合权重的调整，寻

求最佳的资产配置方案。在这个模型中，我们需要思量两个关

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键参数：预期收益率和协方差矩阵。

3.1预期收益率的预估

预期收益率是投资组合优化的重要输入，它代表了投资者对资

产将来收益的期望。在这个实证探究中，我们接受了历史平均

收益率作为预期收益率的预估值。

3.2协方差矩阵的计算

协方差矩阵是投资组合优化中衡量不同资产之间关联度的重要

指标。它代表了资产之间价格波动的程度和方向。在本探究中，

我们使用了历史收益率序列来计算协方差矩阵。

4.投资组合优化模型的实现

基于Python编程语言，我们使用相关的库和函数来实现马科

维茨投资组合模型。通过对预期收益率和协方差矩阵的输入，

我们能够计算出最优的投资组合权重，以实现最大化预期收益

和风险控制的目标。

5.实证探究结果

通过应用马科维茨投资组合模型，我们得到了不同风险偏好下

的最优投资组合。我们发现，在相同的风险限制下，投资者可

以通过适当分离资金投资于不同资产，以实现预期收益最大化。

6.探究结论

本探究基于Python编程语言，使用马科维茨投资组合模型对

不同资产类别之间的投资组合进行优化配置。通过实证探究，

我们验证了马科维茨投资组合理论的有效性，并证明了

Python编程语言在投资组合优化中的应用潜力。

马科维茨投资组合理论是现代投资组合管理的重要理论基

础，该理论的核心思想是通过优化投资组合的权重分配，实现

最大化预期收益和风险控制的目标。本探究基于Python编程

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语言，使用马科维茨投资组合模型对不同资产类别之间的投资

组合进行了优化配置，并通过实证探究验证了马科维茨投资组

合理论的有效性。

在投资组合优化中，预期收益率是一个重要的输入。它代