資產配置最佳化－效率前緣

如題，資產配置是投資中非常重要的一環，通常指將投資組合中的資金按照一定的比例分配到不同的資產類別中，以達到最佳的風險與收益平衡。然而，如何設計一個合適的資產配置方案呢？這就需要進行回測和最佳化。

回測是指根據歷史資料模擬交易，進而評估一個投資策略的表現。而最佳化則是指尋找最適合的參數，以優化投資策略的表現。在資產配置中，最佳化通常會針對不同的投資組合進行，以找到最佳的資產分配比例。

在進行資產配置回測最佳化之前，需要先考慮以下幾個方面：

1. 選擇歷史資料：選擇一個合適的歷史資料時間範圍和資產類別，回測期間越長，越能將歷史中遇到的大型金融事件一併考慮進去。
2. 設定回測商品：根據投資策略，設定回測參數，如資產類別、交易週期、投資比例等。
3. 選擇適當的評價指標：報酬率、回檔、標準差（波動風險）等。
4. 考慮交易成本：在回測過程中，需要考慮交易成本對投資組合表現的影響，過度頻繁再平衡可能會有高額的交易成本。

準備好上述準備工作後，接下來探討進行資產配置回測最佳化的細節。

設定回測商品

首先，我們需要決定投資組合中要包含哪些資產，這些資產可以是股票、債券、貨幣、商品等等。然後，我們需要為每個資產設定權重。

這部分可以參考之前的文章，如下。

Harry Markowitz的永久投資組合-實證操作

Ray Dalio全天候資產配置－程式實證教學

選擇適當的評價指標

在進行資產配置回測時，有幾個關鍵的指標需要關注。首先是投資組合的年化收益率，這是指在回測時間段內，投資組合平均每年可以獲得多少報酬。其次是波動率，這是指投資組合的風險水平。我們希望投資組合的波動率盡可能低，但同時也需要考慮到收益率的影響。最後是夏普比率，這是指投資組合的每單位風險可以產生多少報酬。夏普比率越高，意味著投資組合的表現越好。

為了進行回測最佳化，我們可以使用各種工具和方法去衡量投資組合的報酬與風險。其中最常用的方法是現代投資組合理論。報酬率的話，會依照投資組合內的不同商品權重去加權平均，如果以風險來說，就是投資組合裡面的投資種類，如果共變數越低，則投資組合的風險越低。

最佳化結果解釋

這張圖片是將特定資產配置最佳化的結果，透過回測結果產出的分布圖。

縱軸為年化報酬率，是投資組合的報酬率。

橫軸為年化風險，是投資組合的風險（變異數）。

理論上最好的投資組合表現會是在最左上角，也就是報酬最高、風險最低。

效率前緣

當我們進行一定數量的投資組合「比例」試算以後，將投資組合的報酬與風險的點位繪製在同一張圖上，這時候會自然產生一條線，我們稱為效率前緣。

而資產配置最佳化，主要就是透過歷史的某一種資產配置得到一個效率前緣，接著從效率前緣的曲線當中，得到「相同風險下的最高報酬」、「相同報酬下的最低風險」、「承受一單位風險，得到最高的報酬」，如下圖。

只要我們固定橫軸的一點，然後向上檢視校率前緣的位置，就是固定風險的最大報酬。（Ａ）　

只要我們固定縱軸的一點，然後向右檢視校率前緣的位置，就是固定報酬的最大風險。（Ｂ）　

而我們也可以透過最佳的夏普比率去找到承受一單位風險德到最高的報酬率。（如最佳化結果圖）

結論

總體來說，資產配置回測最佳化是一個複雜而重要的過程，可以幫助我們找到在不同風險控制下最適合的資產配置比例。

在進行回測之後，我們可以得到不同參數下的投資組合表現數據，包括投資組合報酬、投資組合風險、sharp ratio等等。我們可以比較這些數據，選擇最優的資產配置方案。

當然，在進行資產配置回測最佳化的過程中，還需要考慮到一些其他的因素，例如：

• 市場環境的變化：不同的金融商品配置下，不同的資產配置方案可能會表現出不同的效果。
• 資料的可靠性：回測的結果受到資料的影響，如果資料不夠可靠（期間太短），回測結果也可能不夠準確。
• 未來的不確定性：回測結果只是對過去表現的預測，未來的表現可能與回測結果有所不同。

綜合以上考慮，資產配置回測最佳化是一個相對複雜的過程，需要仔細地分析和評估不同的參數和因素，試著從數據結果來得出結論。

對於量化投資基本概念以及Python實作想要有更多了解的讀者，可以參考看看這一堂課：用Python打造最佳資產配置。