Resampled MVO解决的到底是哪个问题

嗨，爱思考的PZer你好：

谢谢解答，但是我看经典题的答案里面有说reverse optimization更加stable，更加diversified（品职过往的回答里也有），那这个更diversify不就是表明他可以解决portfolio weight highly concentrated的问题吗？？？

是的，在一定程度上是能解决，其实这些改进方法或多或少都能解决MVO的问题，但是我翻了一下教材，教材可能是想考它们的特点，总之题目在这里一般不会出对比，可能出题人也是知道这一点。

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嗨，从没放弃的小努力你好：

1、hhh，本来是想回答多一点，不过同学总结得已经很好了，

resampled MVO 可以通过蒙特卡洛方法，使得每一组随机数都可以画出一条有效前沿，最后我们得到的就是一组有效前沿，再求最优解，这样得出更稳定的有效前沿，也就能构建更分散的资产配置。

虽然教材没写，但是我记得有题目是可以解决问题1的

2、而reverse optimization和black litterman还是要以讲义为主也就是教材，这俩是不解决第二个问题的

reverse optimization的两点好处是：

•Take as its inputs a set of asset allocation weights that are assumed to be optimal and solves for expected returns, which are referred to as implied or imputed returns.

采用了implied return而不是资产的expected return，因为MVO对输入变量（尤其是Expected return）非常敏感。

•Relate assets' expected returns to their systematic risk. 反映了系统性风险，因为资产的implied return与CAPM的结论一致。

reverse optimization解决的是MVO方法highly sensitive to the inputs的问题，这个问题表现为结果很不稳定。所以跟MVO方法相比，

reverse optimization is more stable。

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嗨，努力学习的PZer你好：

是的，都可以解决。

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