black litterman的方法

嗨，从没放弃的小努力你好：

同学你好：

主要有以下三个方面：

第一，Black - Litterman 模型结合了市场均衡观点和投资者的主观观点。它以 CAPM（资本资产定价模型）为基础，先假设市场处于均衡状态，得到均衡收益率，再将投资者的主观观点以一定的方式融入到模型中，最终得到一个综合的预期收益率。这种方式既考虑了市场的整体情况，又能兼顾投资者的个性化观点，使得资产配置在市场整体和投资者偏好之间寻求一种平衡，从而更有利于实现资产的良好分散化。而 Resampled Optimization 主要是基于历史数据进行多次抽样和优化计算。它通过对历史数据的重复采样，生成多个样本集，然后在每个样本集上进行优化求解，最后综合这些结果得到资产配置方案。然而，历史数据具有一定的局限性，可能无法完全反映未来市场的各种变化和不确定性，过度依赖历史数据可能导致资产配置过度集中在过去表现较好的资产上，难以实现真正意义上的良好分散化。

第二，Black - Litterman 模型对输入数据的不确定性有较为合理的处理方式。它通过引入一个不确定性参数，来调整投资者主观观点和市场均衡观点的权重，从而在一定程度上缓解了输入数据不准确或不稳定带来的影响。这种对数据不确定性的鲁棒性使得资产配置结果更加稳定和合理，更有利于资产的分散化。而 Resampled Optimization 虽然通过多次采样在一定程度上可以降低数据波动的影响，但本质上还是基于历史数据的统计特征进行优化。如果历史数据存在较大的波动或噪声，可能会导致重采样得到的结果也具有较大的波动性，进而影响资产配置的稳定性和分散性。

第三，Black - Litterman 模型的优化目标不仅仅是追求资产的预期收益最大化，还考虑了风险和资产之间的相关性等多个因素。它通过调整资产权重，使得投资组合在满足投资者风险偏好的前提下，实现收益和风险的平衡，这种多目标的优化方式有助于资产在不同风险和收益特征的资产之间进行合理配置，达到良好的分散化效果。而 Resampled Optimization 在某些情况下可能更侧重于追求样本内的最优解，即通过优化算法找到在历史数据上表现最优的资产配置组合。但这种优化可能会忽略资产之间的内在关系和风险分散的重要性，导致配置结果在实际市场环境中面临较大的风险，无法实现理想的分散化效果。

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