马可维茨的投资组合理论中的有效前沿，为什么是一条线，而不优化成一个点？
在证券市场进行投资的时候，需要考虑非常多的因素，例如投资者的风险偏好和它的风险承受度，以及他们现在所拥有的可自由支配的金钱，还有他们希望在多久的时间内得到收益。而投资者的这些考虑因素转化到证券上面来就是风险和收益。所以马科维兹就提出了投资组合理论，很多网友提出这个投资组合理论为什么是一条线，而不是一个点呢？接下来一起了解一下主要理由如下
一、投资组合搭配
在美国经济学家马科维茨提出的投资组合理论中，他包含了两个重要的内容，一个就是用均值方差分析 *** 和投资组合有效边界模型，而这个理论也是在实践中被证明是行之有效，并且一直被广泛的应用于组合选择和资产配置。
马科维茨提出的这个投资组合理论，他主要是侧重于说怎么样去进行一个资产的配置，强调的是在现有的风险之下，怎么样自己的收益更大化。一个相对科学合理的方式提出来一系列优质的投资组合。
二、不确定的收益和风险
在这个投资组合理论中，马克为自用方差来在表。投资的风险，而均值则代表了期望的收益率。很多时候也把这个标准差也是为波动率，用它来刻画投资组合的风险。
在投资的过程中，人们最为关注的就是应该怎么样去选择收益和风险的平衡，因为我们都知道，很多时候高风险代表了高收益。所以作为一个理性的投资者，他们是希望在给定的期望收益的水平下，得到风险最小化，或者说在给定风险的情形下得到收益更大化
三、不同情形设定
从上述我们就可以知道，他是通过用方差以及收益率作为一个二维平面画出来的一条曲线，在曲线上找到科学合理的有效边界。对于任何一个投资者而言，每一个人的更优投资组合是不一样的，所以这个有效边界几乎可以说考虑了绝大多数的情况，为理性的投资者在进行投资的时候提供一个很好的思路和方向。
边界类实体类控制类图怎么画
1、首先打开下载并使用StarUML。
2、其次打开StarUML，找到上方的构造型添加边界类。
3、最后点击，并找到添加，选择边界类、实体类、控制类的图，即可开始画。
最小方差投资组合图像如何画出
最小方差优化，虽然能够通过降低收益率的波动来控制风险，却不能带来可观的期望收益。观察上图可知，红点即为有效边界上最小方差点，又是投资组合的更低收益点。
那么是否存在一种综合考虑风险（方差）与收益率，也就是尽量追求风险最小、收益更大的优化途径呢？这就是我们接下来要说的另一种优化策略 —— 更大夏普比率。
最小方差优化 vs 更大夏普比率优化
夏普比率 = 收益 / 方差，寻求夏普比率的更大化，本质就是遵循“风险最小、收益更大 ”的思想。为了对比两种优化的区别，下面我们利用Scipy Optimize库，将两者的实现代码与图示一同给出：
之一步：导入需要的包
第二步：定义投资组合生成逻辑与优化 ***
这里的port_return代表了一种投资组合的收益率。由随机权重序列与底下各只股票平均收益序列进行点积运算，生成的随机投资组合。
第三步：按不同权重配置，正式生成4000个随机投资组合
第四步：定义优化约束条件（如：组成投资组合下的各股票权重之和等于1，并且每一个权重的边界取值范围在0~1之间）,以及具体优化算法：
这里的初始权重参数，我们设置为4只股票均按0.25均匀分配（即代码中的n_assets * [1. / n_assects]）。
第五步：定义有效边界（仅用于绘图演示）。基本思路为，以最左侧更优方差点的收益率为起点，区间0.03，获取对应这些收益率下，最小方差点，分别作为横纵坐标，用于画出有效边界。
最后，我们来绘制出有效边界、最小方差优化（下图黄星）组合以及更大夏普比率优化组合（下图红星） ：
关于投资边界怎么画和投资的边界的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。