《量化交易学习指南——基于R语言》第8章 最优化

第8章　最优化

最优化（optimization）是指从所有可行的解决方案中选择一种最佳的解决方案。因此，最优化过程的第一步是根据给定的约束条件来描述问题，并应用高级的分析方法来寻得最优解，辅助决策者做出更好的决策。

最优化模型能够更为高效和准确地解决复杂问题，这使其在量化金融和计算金融领域中发挥着关键作用。资产配置、风险管理、期权定价、波动率估计、投资组合优化和指数基金构建等相关问题均可以采用优化技术来解决，如非线性优化模型、二次规划方法和整数规划模型等。当前在这个领域内存在众多商业软件或开源软件可用来解决这类问题，而R因其开源和高效的特点，成为首选工具之一。

在本章中，我们将讨论一些最优化的技术以及如何用R来实现它们，具体包括以下主题。

• 动态再平衡
• 前行测试
• 网格测试
• 遗传算法

8.1　动态再平衡

动态再平衡（dynamic rebalancing）是通过调整投资组合的现金流入或流出来保持投资组合的权重更接近预定资产配置目标的过程。也就是说，动态再平衡通过定期买入或卖出资产组合中的部分资产，重新调整资产组合的权重，以维持目标资产配置比例。

让我们来看一个例子。在一个投资组合中，资产配置的目标比例是40%的股票和60%的债券。如果债券在此期间表现良好，则投资组合中债券的权重可能会达到70%。此时，投资者决定卖出一些债券并买入一些股票，使得投资组合重回40%股票和60%债券的目标配置。

现在，让我们看看如何在R中构建阶段性动态再平衡的投资组合：

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