Toronto ASP502 Project Assignment Winter

在本项目中，"Toronto ASP502 Project Assignment Winter" 是多伦多大学一门课程的实践任务，旨在让学生深入理解并应用金融领域的均值方差模型。在这个项目中，学生被要求使用MATLAB编程，但不能依赖MATLAB自带的portfolio对象来完成任务，这将考验他们的编程能力和对投资组合理论的理解。 MATLAB是一种广泛用于科学计算的高级编程环境，尤其在工程和数学领域。在金融中，MATLAB常用来进行数据分析、模型构建和模拟。在这个作业中，学生需要自定义函数来构建均值方差模型，这是一个基础且重要的投资组合优化方法。该模型旨在通过平衡预期回报和风险来确定最佳资产配置。 均值方差模型的核心思想是最大化期望回报的同时最小化投资组合的方差。期望回报代表了投资组合的平均收益，而方差则反映了收益的波动性，即风险。有效前沿是指所有可能的投资组合中，给定风险水平下预期回报最高的组合集合，或者在给定预期回报下风险最低的组合集合。 在处理这个项目时，学生需要首先导入CSV文件中的数据。文件名如SPY(Daily).csv、ACN(Daily).csv等，这些文件很可能包含了股票的日交易数据，例如价格、成交量等。每个文件对应一个不同的股票，如SPY可能代表标准普尔500指数ETF。学生需要读取这些数据，计算每只股票的收益率，并进一步构建投资组合。 quadprog是MATLAB中用于求解线性规划和二次规划问题的函数，它在这里可能会用于求解均值方差优化问题的最优化问题。学生需要设置适当的约束条件（例如，权重之和为1，确保总投资100%），然后使用quadprog来找到最佳的权重分配。 报告.docx和main_script.m文件分别代表了项目的书面报告和主要的MATLAB脚本。报告会详细阐述研究过程、模型假设、计算结果和结论；main_script.m则是实现整个计算过程的代码，包括数据导入、模型构建、优化求解和结果可视化（绘制有效前沿）。 这个项目涵盖了金融工程中的关键概念，包括金融数据处理、投资组合理论、优化算法以及结果解释。学生通过这个项目不仅可以提升MATLAB编程技能，还能深入理解投资决策中的风险与回报权衡。