白酒板块逆势大涨，张坤却减持了茅台、五粮液！招商中证白酒指数基金规模直逼700亿！白酒股还能买吗？
原标题：DIY资产配置，什么是细节决定成败？来源：华宝财富魔方
基金投研平台功能模块解析
诺贝尔经济学奖得主马科维茨曾说，“资产配置是投资市场唯一的免费午餐。” 资产配置的魅力在于通过分散化投资，丰富了投资者达到预期目标的路径和方案，提升了投资组合的优化空间，从而使投资者能够在获取相同收益的情况下，承担相对更小的风险。
华宝证券基金投研平台在资产配置模块中，开发了一个基于马科维茨理念的界面化、导航式的均值方差模型，并开放了资产配置全流程各环节的关键参数设置。本期我们就对这一模块进行拆解，让您随心所欲，玩转资产配置。
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壹
资产配置可输入的资产类别有哪些？
为便于客户做各种场景的资产配置，平台上的均值方差模型对可输入的资产类别做了大幅拓展，您不仅可以输入具体的基金标的，还可以将市场的各类指数，如A股指数、债券指数、商品指数乃至细分的行业指数作为资产配置的标的。除此之外，我们还专门开发了基于华宝分类的一级、二级行业指数，您可以在资产配置模型中使用，方便您打通宏观资产配置与微观基金遴选，真正做到FOF投资中自上而下与自上而下的相结合.
资产标的
贰
如何生成各类资产的预期收益与协方差矩阵？
资产配置模型需输入两类关键参数，一类是资产的预期收益，另一类是资产的协方差矩阵。
1
资产预期收益的生成
资产预期收益是资产配置模型中最为关键的变量。我们提供了两种设定方法，一种是基于历史收益率的预测方法，也即“历史代表未来”。您可以选择过去3个月、6个月、1年、3年、5年等不同时间周期下的历史年化收益作为预期收益。这种方法较为简便，方便您快速执行，但不够灵活。相信您有更好的预测方法，那么您可以采用第二种方法，即直接自定义设定预期收益率——我们的宗旨就是给您最大的灵活度。
资产预期收益
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资产协方差矩阵的生成
资产配置模型中，协方差矩阵是另一个需要输入的关键变量。不过，协方差矩阵太抽象了，很难直接设定，我们便于客户理解与操作，将协方差矩阵的设定拆解为了两步，一个是资产波动率设定，另一个是相关系数设定。
为做到便捷性与灵活性的兼顾，这里的参数设置，同样支持按时间周期的历史预测和客户自定义预测两种模式。
协方差矩阵参数
叁
怎么设定资产配置模型的优化目标？
均值方差模型的内核其实就是一个最优化迭代运算，这就需要设定最优化模型的目标函数。低风险和高收益在一个理性的世界是不可兼得的，平台根据用户投资目标的不同，定义了三个最优化函数，您可以任意选择。
A
收益最大化
在风险（也就是波动率）控制在一定范围内的前提下，希望投资组合的收益越大越好。因此，若选择此函数，需要定义一个可忍受的最大风险。
最优化目标收益最大化
B
风险最小化
在保证收益率高于一个下限的前提下，希望投资组合的风险越小越好。若选择此函数，需要定义一个可接受的最小收益率。
最优化目标风险最小化
C
效用最大化
此函数兼顾了对收益率和风险的优化，可以认为是介于收益最大化和风险最小化之间。若使用此函数，需要定义一个风险厌恶系数。风险厌恶系数越大，代表投资者越倾向于减小风险，而不是增加收益。
最优化目标效用最大化
肆
如何设定资产约束的上下界？
在确定了优化对象后，接下来可以根据客户自身的需要，设置一些限定条件。一个最简单的方法就是直接设定单一资产配置比例的区间范围，即资产的上下界比如，您可以设定黄金的下限为0、上限为0.05，最终在生成的资产配置结果中，黄金资产的配置比例就不会超过5%了。
约束条件单资产上下限
伍
资产组合约束，该如何设定？
除了对单一资产进行约束，您还可以对资产组合进行各种不同的约束，从而更加契合实战中的需要。
比如，当您不允许资产配置中加杠杆时，可以设定各资产之和等于1，而这个条件也是平台默认的组合约束条件。
除此之外，您可以设置更丰富的约束条件。在下面的例子中，条件2设定为 恒生指数、黄金和沪深300权重之和小于等于0.8；条件3设定为恒生指数和沪深300指数权重之和大于等于0.2。
约束条件多资产上下限
陆
资产配置的结果解读
页面展示了最终生成的各资产配置权重；同时，页面还展示了按照该权重设置，以及客户输入的资产预期收益、协方差矩阵，最终生成的组合预期收益、组合预期风险以及夏普比率。其中，夏普比率计算中所采用的无风险收益率，即为客户之前设定的无风险收益率水平。
资产配置结果
总之，均值方差模型是一个十分灵活、易用的资产配置模块，丰富的目标优化函数及约束条件设定，基本可以满足资产配置实践中的一些常用需求。
对于其他类型的资产配置模块，比如风险预算模型、BL模型等，核心算法设计已经完成，只是因为开发进度的问题，暂时还未上线，但我们可以线下提供服务哦，若您需要相关咨询服务，可以联系您的对口销售。
当然，后续我们也会积极听取客户反馈，优先上线广大客户最需要的模块。我们期待您的宝贵意见，在您的鞭策下，我们一定会做得更好！
