如何不进行均值-方差分析

/a（2:5）；%q u a r t e r l y d i sc o u n t se u d=4* 平均值（d）；%e\\u d=-1.2000sig\\u d=2* 标准（d，1）；%sig\\u d=2.0580%%年平均q值变化-到-d ate returndf\\U 0=d i f（a）/a（1）；%年内的变化-到-日期r e t u r ne\\u 0=4* 平均值（df\\u 0）；%e\\u 0=0。2500sig\\u 0=2* 标准（df\\U 0，1）；%sig\\u 0=1.5155%%日期内的平均q u a r t e r l变化-到-终止-属于-是tdf\\u 1=d i f（a）/a（5）；%更改日期\\u至\\u结束\\u第d年i s c o n te\\u 1=4* 平均值（df\\u 1）；%e\\u 1=0。2000sig\\u 1=2* std（df\\u 1，1）；%sig\\u 1=1.2124%%r et ur n-d i s c o u n t r a t l a t a s h i p根据“i n t e r e s t理论”（1+e\\u 0）* (1 - e\\u 1）%=1%%表示返回-d i s c o n t r e l a t i o n s h i p（1+e u r）* (1 - e\\u d）%=5.8667秒以下规则156可能适用于图4.1和hn2mv3所示的情况。它后面的mscript。第156条：投资公司销售文件根据联邦证券法，包括《1933年证券法》第17（a）节（《美国法典》第15卷第77q（a））和《1934年证券交易法》第10（b）节（《美国法典》第15卷第78j（b））和《美国联邦法规》第17卷第240部分第10b-5条，任何人直接或间接地都是非法的，通过使用州际商业或邮件的任何手段或手段，使用与投资公司发行的证券的要约或出售相关的具有重大误导性的销售资料。根据这些规定，如果以下情况，则销售宣传资料具有重大误导性：1。包含对重要事实或2的不真实陈述。未说明必要的重大事实，以便根据其使用情况作出不误导性的陈述。《1933年证券法》：第156156条提出了一个有趣的问题。

当一家投资公司告诉客户在过去一年总回报率为25%的基础上“预期”下一年的回报率为160%时，均值-方差分析的使用是否具有“实质性误导”？这种推理让我们想起马克·吐温（MarkTwain）对密西西比河下游弯道随时间而变圆的预期缩短的分析（附录B）。更现实地考虑FBT的例子。在表3.1中，我们已经看到，2014年FBT的年均日回报率为eFBT=erFBT=42.45%。对利率理论略知一二的投资者可能会问他的顾问相应的年化平均每日折扣是多少。如果顾问对这个问题感到困惑，投资者可以解释说，要获得年化平均折扣，只需将每日回报方程（2.4）替换为每日折扣方程di=1- 人工智能-1/ai（i=1，…，252）（4.1）并对结果求和。如果顾问被告知同一时期的回报和折扣应该满足方程式（1+r）（1），那么他可能会对年化平均折扣（edFBT=35.34%）稍微感到担忧- d） =1，根据兴趣理论，但事实上，（1+erFBT）（1- edFBT）=0.9211.5如何操作–线性模型我们的MATLAB脚本hn2mv1L。m是hn2mv1a的线性变体。第3节的m脚本。Weagain从A中删除ACRPF，并将无人参与的投资组合向量AUIP2和AUIP3附加到结果中。然后，我们加入无人看管的多空组合ZNS，标准化调整后的收盘价向量为1.25515·aFBT- 0.25515·aXBI（5.1）到A，因此A成为253×6矩阵=[aFBT，aXBI，aUIP，aUIP2，aUIP3，AZN]的秩2。

最后，我们将aCRPback放入A，A=[aFBT，aXBI，aUIP，aUIP2，aUIP3，aZNS，aCRP]，（5.2），由于aCRPis独立于A的其他六列，A的排名增加到3。当直线%%g e t a s e t t矩从d j u s t ed c l o s i n g r i c e sp t f=p o r t f o l i o；p t f=估计资产时刻（ptf，A，\'数据格式\'，\'价格\'）；【mn，cv】=获取资产时刻（p t f）；hn2mv1a的。m替换为行%%g e t d a i l y c changes in year to d a te retu r nR\\u 0=d i f f（a/1 00）；%d i v i d e x 100，因此t h a t a（1，：）==1%%g e t（年度z e d）a s e t moments se\\u 0=总和（R\\u 0）%t t a l R e t u nSig\\u 0=sqrt（252）* 标准（R\\u 0，1）；%r e t u r nV u 0的STANDA rd d e v i a t o=252* cov（R\\u 0，1）；%hn2mv1L的回收率。m，我们得出了平均方差结果表5.1：线性模型fbt-XBI-UIP-UIP2-UIP3-ZNS-CRPE0.4754 0.4497 0.4690 0.4626 0.4562 0.4820 0.4732σ0.3205 0.4050 0.3323 0.3510 0.3756 0.3163 0.3334卵巢VFBT 0.1027 0.1131 0.1053 0.1079 0.1105 0.1001 0.1056XBI 0.1131 0.1641 0.1258 0.1386 0.1513 0.1006 1 0.1264UIP 0.1053 0.1258 0.1104 0.1156 0.1207 0.1001 0.1108UIP2 0.10790.1386 0.1156 0.1232 0.1309 0.1001 0.1160UIP3 0.1105 0.1513 0.1207 0.1309 0.1411 0.1001 0.1212ZNS 0.1001 0.1001 0.1001 0.1001 0.1001 0.1003CRP 0.1056 0.1264 0.1108 0.1160 0.1212 0.1003 0.1112协方差矩阵Vhas排名第三，但左上6×6块只有排名第二，因为通过ZNS的四个无人值守投资组合UIP是两支基金FBT和XBI的组合。此外，总回报矩阵的相应部分会对这些组合产生误差（与表3.1 E中五个平均回报值的混乱顺序相反）。图5.1显示了对应于表5.1的可获得值（e，σ）。

该非线性三角形是顶点为rXBI、rZNS和rCRP的R中三角形的（e，σ）-图像。图5.1：均值-方差分析–线性模型第1e部分σ44 45 46 47 48 49eσ持续重新分配的投资组合未分配的长期投资组合路径未分配的长期短期投资组合路径FBTXBIUIP2UIP3ZNSCRPPNOTE。我们在最后一节中提到了利益理论以及利益与回报之间的关系。为了继续这个讨论，让ai（i=0，1，…，n）在n个连续的投资期内调整给定证券的收盘价格。然后给出该时间间隔内证券的总回报e和总折扣e，bye=nXi=1（ai- 人工智能-1） /a=（an- a） /a和e=nXi=1（ai- 人工智能-1） /an=（an- a） /安。因此，EAN和econform符合利息理论的回报折扣要求，（1+e）（1- e） =anaaan=1，但相应的summand对只是偶然符合。5.1线性模型–第2部分协方差矩阵Vof表5.1是252×7风险向量矩阵Z=R的Gram矩阵，V=（Z）TZ- 1（E/252），（5.3）或Z\\u 0=R\\u 0- 一（252，1）* （E\\u 0/252）的MATLAB代码。ZREP的列表示纯风险，因为每列的总和为零（=零总回报）。表5.1和图5.1总结了2014年FBT、XBI、UIP、UIP2、UIP3、ZNS和CRP的调整后收盘价历史。EAN和Zare将完整的历史分为回报和风险部分。例如，让eand和zbe作为表5.1中七种基金中任何一种的总回报和风险向量。然后，算法5.1将计算该基金2014年调整后的正常收盘价历史（从2013年12月31日收盘时的100美元开始）。算法5.1：根据EAN和zr=z+（e/252）1计算调整后的收盘价向量a；a=1；对于i=1。

，252ai=ai-1+ri；a=100* 一说明此线性模型部分的MATLAB代码分为四个脚本。hn2mv1L。m–计算线性模型HN2MV1L1的七只基金平均方差表E，vf。m–构建（并保存）正交U、E、Z系统（UEZ2014.mat）hn2mv1L2。m–从正交系统HN2MV1L3生成调整后的收盘价历史记录A。m–构建与正交系统相对应的七只基金E，Ztable我们已经描述了第一个脚本hn2mv1L。m、 第二个脚本，hn2mv1L1。m、 将风险矩阵Z（5.3）正交分开，Z=UeZ，eZ=UTZ，UTU=I，U=[ux，uy，uz]∈ R252×3，（5.4），其中U由Vx=zFBT定义- zXBI，ux=vx/kvxk，vy=zFBT- ux（uTxzFBT），uy=vy/kvyk，（5.5）vz=zCRP- [ux，uy]（[ux，uy]TzCRP），uz=vz/kvzk，以及结果zIsfbt XBI UIP UIP2 UIP3 ZNS CRP-0.0514-0.2530-0.1018-0.1522-零点二零二六零-0.1030 xeZ=0.3163 0.3163 0.3163 0.3163 0.3163 0.3163 0.3171 y0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0024 z.（5.6）正交矩阵U和E（表5.1）和E（5.6）的FBT、XBI、ZSN、CRP列（1、2、6、7）在MATLAB文件UEZ2014中保存为U、E\\U 0和z\\U 0。小地毯MATLABExample 2验证了此文件的内容。MATLAB示例2：线性mv分析-检查UEZ2014。mat%%HN2MV1L1检查。m级- 线性mv-UEZ2014年年检。matload UEZ2014。

材料；%U E\\U 0 Z\\U 0 d a t E s funds l E g E n d%{图例=10 x 60 char a rra y\'U：252 x 3风险向量的正交矩阵U：和（U）=0\'\'E\\u 0:1 x 4 2014年总回报矩阵“Z\\u 0:3 x 4风险向量坐标矩阵”日期：252 x 10 2014年市场日字符串数组“基金：4 x 3基金符号字符串数组”“FBT-第一信托生物技术指数基金”“XBI-SPDR S&P生物技术ETF”“ZNS-无人看管的多空FBT-XBI投资组合”“CRP-不断重新分配的FBT-XBI投资组合”图例：以上说明%}%%r i s k和o r t h o o o o o n a l i t y f U%{平均值（U）=1.0 e-15* [ 0 . 0 0 3 9 -0.0007 0 . 4.2.8.2%a l l r i s knorm（U\'* U- 眼（3））=1.7 6 97 e-14%正交正态%}%%d i s p l a y E\\u 0、Z\\u 0、Sig\\u 0和V\\u 0%{FBT XBI ZNS CRPE\\u 0=0.4 754 0.4 497 0.4 820 0.4 732Z\\u 0=-0.0514-零点二五三零零-0.10300.3 163 0.3 163 0.3 163 0.3 1710 0 0.0 024Sig\\u 0=sqrt（总和（Z\\u 0.^2））=0.3 205 0.4 050 0.3 163 0.3 334V\\u 0=Z\\u 0\'* Z\\u 0=0.1 027 0.1 131 0.1 001 0.1 0560.1 131 0.1 641 0.1 001 0.1 2640.1 001 0.1 001 0.1 001 0.1 0030.1 056 0.1 264 0.1 003 0.1 112%}下表5.2以更紧凑的几何形式包含了表5.1中的所有信息。计算V=（Z）tz再现了Vof表5.1表5.2：线性模型的年化结果-第2FBT部分XBI UIP UIP2 UIP3 ZNS CRPE0.4754 0.4497 0.4690 0.4626 0.4562 0.4820 0.4732σ0.3205 0.4050 0.3323 0.3510 0.3756 0.3163 0.3334-0.0514-0.2530-0.1018-0.1522-零点二零二六零-0.1030 xZ0.3163 0.3163 0.3163 0.3163 0.3163 0.3163 0.3171 y0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0024 zt表5.2的EAN和σ行与表5.1的EAN和σ行完全相同，但ZofTable 5.2替换了表5.1的V=（Z）tz，并且在每列中，σ=kzk。图5.2显示了风险超平面{z]中的xy平面∈ R： 平均值（z）=0}。它准确地反映了表5.2中的Zdata。

当然，ZCRP不在xy平面上，这可以通过其非零z坐标以及其在xy平面上的投影与其2014年的总收益eCRP线性兼容这一事实来证明。图5.1和图5.2中的说明性无人看管投资组合=0.39946×FBT+0.60054×XBI（按2013-12-31收盘价计算），2014年总回报ep=0.4600，XP=-0.1725，σp=0.3603。图5.2：风险空间中的xy平面XYE-0.3-0.2-0.10.20.30.40.45 0.46 0.47 0.48σPZCRP项目FBTXBIUIP2UIP3ZNSPFBTXBIUIP3 UIP2 UIP ZNSeCPR6历史：调整后收盘价修订请使用图2.1的修订版本结束本文。图6.1所示的修订版显示了交易所交易基金FBT和XBI的调整后收盘价历史以及持续重新分配的组合CRP，但现在无人看管的长短组合ZNS已经取代了UIP。在四只基金和投资组合中，ZNS（紫色）2014年的回报率最高，波动性最小。这些标准化调整后的收盘价来自UEZ2014。MATLABscript hn2mv1L3的mat。m。

它们以逗号分隔的值文件FXUZC7记录到小数点后5位（以及UIP、UIP2和UIP3的价格）。csv。图6.1:2013-12-31-2013-12-31 2014-03-31 2014-06-30 2014-09-30 2014-12-31FBT=First Trust biotechnology Index ETFXBI=SPDR S&P biotechnology ETFZNS=无人看管的多空FBT-XBI portfolioCRP=在MATLAB脚本hn2mv1b下持续重新分配FBT-XBI portfolioCRP。m、 在ptf=估计资产时刻（ptf，A，\'数据格式\'，\'价格\'）中，A为5.2；代码生产稳定6.1：传统非线性模型的年化结果fbt XBI UIP UIP2 UIP3 ZNS CRPE 0.4245 0.4324 0.4235 0.4244 0.4274 0.4275 0.4265σ0.2656 0.3491 0.2777 0.2963 0.3203 0.2605 0.2783协方差vbt 0.0705 0.0804 0.0729 0.0753 0.0778 0.0682 0.0730XBI 0.0804 0.1219 0.0905 0.1008 0.1112 0.0703 0.0903 08UIP 0.0729 0.0905 0.0771 0.0815 0.0859 0.0686 0.0773UIP2 0.0753 0.10080.0815 0.0878 0.0942 0.0691 0.0817UIP3 0.0778 0.1112 0.0859 0.0942 0.1026 0.0697 0.0862ZNS 0.0682 0.0703 0.0686 0.0691 0.0697 0.0678 0.0687CRP 0.0730 0.0908 0.0773 0.0817 0.0862 0.0687 0.0774与相应的TikZ图像图6.2：如何不进行MV分析-最后一看42.0 42.5 43.0 43.5eσATEDPortfoliose高效前沿无人值守投资组合pathlong-shortfbtxbiuip2uip3znscrsphere连续重新分配的黑点投资组合点正好是红色、连续重新分配的FBT到XBI路径上FBT到XBI距离的1/2和3/4。7结论在给定的时间间隔内，无人参与投资组合P的价值增长完全可以用标准化调整后的收盘价方程Ap=Xjpjaj来描述，（7.1），其中Pjar是指在标准化日结束时组合P中证券的比例。

当e=平均值（r）和周期回归向量r由i=ai/ai定义时，相应的平均周期回归方程eP=Xjpjej，（7.2）不符合要求-1.- 1.（7.3）当一个人将注意力限制在不断重新分配的投资组合上时，平均周期回报方程（7.2）与（7.3）确实成立。不幸的是，不断重新分配的投资组合更多的是数字人工制品，而不是金融现实。A调整后的收盘价基准调整后的证券收盘价是调整为包含所有股息和分割的人工“收盘价”。证券或无趋势投资证券组合的日常增长完全由其调整后的收盘价来描述。如果证券/投资组合的调整后收盘价为aon market day 0和aon a latermarket day 1，则其从第0天到第1天的总回报率为r=答/答(a=a- a） 。覆盖相同时间间隔的给定证券的两个调整后收盘价向量必须是彼此的正标量倍数。因此，证券从一个市场日到另一个市场日的回报率r不取决于任何特定的调整后收盘价表示。表A.1显示了如何计算2013年12月31日至2014年12月31日期间交易所交易基金XBI的调整后收盘价。所需的输入数据是该基金在此期间的所有成交价格，以及该基金在除息日期期间的股息。在每一行上，调整后的收盘价由调整后的收盘价=收盘价×调整后的收盘股份计算得出。表中调整后的期末股份在每个除息日都会增加，并且在这两天之间保持不变。

如果除息日前一个市场日的收盘价为c，除息日的股息为d，则除息日调整后的收盘股份必须增加c/（c- d） 为了使股息再投资的投资者保持其投资的价值。2013年12月31日，表A.1中调整后的收盘价“正常化”为100.000。计算缺失243天的调整后收盘价，只需填写缺失的收盘价，并乘以相应的调整后收盘价。还要注意的是，这些收盘价和分配并未针对2015年的3:1分割进行调整。表A.1：如何生成XBI的标准化调整成交价格-SPDR S&P Biotech ETFadjusted adjusted Market Distributi-收盘收盘收盘价股票价格2013-12-31 130.20 0.768049 100.000····0.768049··2014-03-20 160.17 0.768049 123.0182014-03-21 0.333023 153.15 0.769649 117.872···0.769649··2014-06-19.153 32 0.769649118.0032014-06-20 0.616142 153.42 0.772754 118.556···0.772754··2014-09-18 159.94 0.772754 123.5942014-09-19 0.562774 158.27 0.775483 122.736··0.775483··2014-12-18 189.08 0.775483 146.6282014-12-19 0.490997 190.34 0.777502 147.990···0.777502··2014-12-31 186.46 0.777502 144.973A。1雅虎！财务雅虎！金融是调整个别证券（如ourXBI）收盘价的良好来源。只需下载所需时间间隔内的每日历史价格作为CSV（逗号分隔值）文件，并在电子表格程序（如Excel）中打开该文件。此电子表格将有七个标记列：日期、打开、高、低、关闭、调整关闭、体积。删除除“日期”和“调整结束”列以外的所有列。