求问关于Mean Variance 和Efficient Frontier 的问题

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最近在学习Mean-Variance optimazation， 有一个问题不明白。问题最后化到，求的是
得到的只是一组权重。 那么Efficient Frontier 是一条曲线，曲线表示的是风险和回报的组合，这个边界是怎么算出来的呢？
为什么一提到EF 就要使用MV optimization计算呢？在使用Matlab时，我都是直接用estimateFrontier 这条指令就会返回好多组权重，是不是可以理解为，在有效边界上，不同的权重组合会都会产生最优解。 那么为什么根据MV 的公式 到最后只有一组解呢？

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关键词：EFFICIENT frontier variance frontie varian Black 模型

这里有个E0，此处优化是给定期望收益为E0，求使得收益率方差最小的权重。一个E0对应一个解即一组权重。有效边界就是这样出来的，实际中，因为收益率取实数而实数不可数，因此我认为一般是按给定的间距取点，然后得到散点图，这与画连续函数图像的过程类似即描点法，matlab中可能是那个函数默认取了一些点（收益率即一组E0）。不全面，仅作参考。

至于为何要用均值方差准则算有效边界大概是因为有效边界是在均值方差策略里提出的，是其中的一个概念。