AI时代：码农的涅盘重生 第89章 组合优化(第1页/共3页)


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    鹏城的雨季来得猝不及防。

    窗外雨点敲打着玻璃，书房里却只有键盘敲击声和偶尔的鼠标点击。林晨盯着屏幕上密密麻麻的Python代码和金融数据图表，眉头时而紧锁，时而舒展。

    过去一周，他的智能投资系统在加入了期权策略模块后，确实如回测显示的那样，开始产生稳定的现金流。备兑开仓策略在震荡市中表现稳健，每月能贡献几千元的权利金收入。这笔钱虽然不多，却像及时雨，刚好覆盖了每月的房贷利息部分。

    但林晨很快发现了新问题。

    “单一策略的风险太集中了”。他对着屏幕自言自语，手指无意识地敲着桌面。

    系统现在同时运行着四个策略模块：A股的均值回归策略、商品期货的趋势跟踪、黄金的避险对冲，以及新加入的期权备兑开仓。每个模块都独立运行，各自根据市场信号买卖。回测时表现都不错，但实盘运行两周后，林晨发现了一个致命缺陷——当某个市场出现极端行情时，多个策略可能会同时触发止损。

    上周三就是例子。美联储意外鹰派表态，全球市场剧烈波动。他的A股策略和商品策略几乎同时发出卖出信号，导致账户单日回撤达到3%。虽然期权策略的权利金收入弥补了部分损失，但这种“各自为战”的模式显然不够聪明。

    “得让这些策略学会配合”。林晨打开浏览器，开始搜索“投资组合优化”。

    现代投资组合理论（MPT）——这个由哈里·马科威茨在1952年提出的理论，林晨在大学金融选修课上听过，但当时只觉得是纸上谈兵。如今亲自管理真金白银时，他才意识到这套理论的价值。

    “不要把鸡蛋放在同一个篮子里”，这句俗语背后的数学原理，就是马科威茨用均值-方差模型描绘的“有效前沿”。

    林晨泡了杯浓茶，下载了几篇经典论文和教科书PDF。接下来的三天，他像回到了考研时期，从早到晚啃着那些充满数学公式的金融工程教材。

    “预期收益率……协方差矩阵……夏普比率……”他在笔记本上写写画画，“原来如此，不仅要看单个策略的收益，还要看它们之间的相关性”。

    第四天下午，林晨终于搞懂了核心思想：通过数学优化，找到在给定风险水平下收益最高的资产配置比例，或者在给定收益目标下风险最小的组合。

    理论懂了，下一步是实践。

    他打开Jupyter Notebook，新建了一个Python文件。首先要计算各个策略的历史收益率和它们之间的相关系数矩阵。

    import pandas as pd

    import numpy as np

    from datetime import datetime, timedelta

    # 加载四个策略的历史日收益率数据

    stock_returns = pd.read_csv(stock_strategy_returns.csv, index_col=0, parse_dates=True)

    future_returns = pd.read_csv(future_strategy_returns.csv, index_col=0, parse_dates=True)

    gold_returns = pd.read_csv(gold_strategy_returns.csv, index_col=0, parse_dates=True)

    option_returns = pd.read_csv(option_strategy_returns.csv, index_col=0, parse_dates=True)

    # 对齐时间序列

    all_returns = pd.concat([stock_returns, future_returns, gold_returns, option_returns], axis=1, join=inner)

    all_returns.columns = [股票策略期货策略黄金策略期权策略]

    # 计算相关系数矩阵

    correlation_matrix = all_returns.corr

    print(策略间相关系数矩阵:)

    print(correlation_matrix)

    运行结果让林晨眼睛一亮。

    策略间相关系数矩阵:

    股票策略 期货策略 黄金策略 期权策略

    股票策略 1.000000 0. -0. 0.0

    期货策略 0. 1.000000 0.0 0.

    黄金策略 -0. 0.0 1.000000 -0.0


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