asset allocation

嗨，努力学习的PZer你好：

同学你好：

Monte Carlo simulation和Resampled Mean-Variance optimization本质上是不同的。

抽样目的不同

Monte Carlo 模拟的抽样主要是为了模拟资产回报的各种可能未来情景，重点在于生成不同的路径来评估投资组合在不同市场条件下的表现。它并不直接用于确定最优投资组合权重。

Resampled MVO的抽样是为了构建多个不同的均值 - 方差优化问题，目的是通过综合这些优化结果来得到更稳健的投资组合权重配置，以克服传统均值 - 方差优化对输入参数的过度敏感问题。

结果应用不同

Monte Carlo 模拟的结果主要用于风险评估，如计算在一定置信水平下投资组合的最大损失（VAR）、预期损失（Expected Shortfall）等风险指标，或者用于评估投资策略在不同市场环境下的可行性。

Resampled MVO的结果是投资组合的权重配置，通过综合多个优化后的权重，试图找到一个在不同样本数据下都相对较优的资产配置方案，以实现更稳定的风险 - 回报权衡。

理论基础不同

Monte Carlo 模拟基于概率论中的大数定律，通过大量的随机抽样来逼近真实的概率分布。它不依赖于特定的投资组合优化理论，而是一种通用的模拟工具。

Resampled MVO是基于马科维茨的均值 - 方差优化理论，只是在输入参数的处理上采用了重抽样技术，以改进传统方法的不足。

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