所谓蒙特卡洛模拟，就是随机产生大量的资产分配方案，然后再计算各种分配方案下，所得到的波动率、夏普率，再根据最优的夏普率，反查资产分配方案。
主要操作我们在上一节已经介绍过，这一步主要做的事情是不断地重复。我们先把代码给出来，再进行解释：
num_ports = 5000
w = np.zeros((num_ports, len(stocks)))
vol_arr = np.zeros(num_ports)
sharpe_arr = np.zeros(num_ports)
port_return_arr = np.zeros((num_ports, len(returns)))
cov_arr = np.zeros(num_ports)
for i in range(num_ports):
weights = np.array(np.random.random(len(stocks)))
weights = weights/np.sum(weights)
w[i,:] = weights
weighted_returns = weights * returns
port_return_i = weighted_returns.sum(axis=1)
port_return_arr[i,:] = port_return_i
cov = np.cov(port_return_i)
cov_arr[i] = cov
vol_arr[i] = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(cov, weights)))
sharpe_arr[i] = sharpe_ratio(port_return_i)
我们主要定义了这样四个数组：
- 权重矩阵 all_weights。我们打算重复 5000 次采样，由于资产组合共有 4 个标的，所以，它是一个 5000 * 4 的矩阵。每一行对应一次资产组合分配。
- 夏普率数组。它是一个 size 为 5000 的数组，记录了每一次计算出来的 sharepe 率。
- 波动率数组。它也是一个 size 为 5000 的数组，记录了每一次计算邮来的波动率。
- port_return_arr，在示例中，它是一个 5000 * 241 大小的矩阵，每一行记录了组合在过去一年中每一天的收益。
当上述代码运行完成之后，我们就得到了 5000 组夏普值。根据夏普值的定义，我们直接找到夏普值最大的那一组，就是风险最小、收益最高的资产组合。
最佳投资组合
我们使用 np.argmax 来寻找夏普最大时的位置，此点即为最佳投资组合：
# 检查最高的 SHARPE
pos = np.argmax(sharpe_arr)
print(pos, sharpe_arr[pos])
print("stocks", stocks)
print("Portfolio Allocation:", all_weights[pos])
这样我们得到资产分配方案类似如下：
| 标的 1 | 标的 2 | 标的 3 | 标的 4 | |
|---|---|---|---|---|
| 比例 | 35.3% | 0.3% | 0.8% | 64% |
我们将上述试验结果绘制成图形，来看看是否符合有效前沿理论：
import matplotlib.pyplot as plt
annual_return = np.prod((1 + port_return_arr), axis=1) - 1
plt.scatter(vol_arr, annual_return, c=sharpe_arr, cmap='RdYlBu')
plt.colorbar(label='Sharpe Ratio')
plt.scatter(vol_arr[pos], annual_return[pos], c='red',s=80)
我们以波动率为 x 轴，年化回报为 y 轴。在每一个 x 上，都存在若干组年化回报数据，有正有负。显然，对于同一个 x，正好是那些处在有效前沿上的组合，正好是收益最大或者亏损最大的组合。
按照 MPT 理论，只有那些在 y 轴上方，且处于有效前沿上的才是值得关注的组合，然后根据我们的风险承受能力，来选择这条线上对应的组合。
我们把夏普率最高的那组方案，用红色的点标注出来。可以看出，它略微偏离了有效前沿，为什么？
[图片上传失败...(image-87f80c-1702050684040)]
这里的原因是，我们使用了年化收益作为 y 轴，但这个小红点是用的 sharpe 最大的点。同一个 sharpe 率，对应的收益率不只一个，而是一个分布；即使在波动率和 sharpe 率都确定的情况下，年化收益率也仍然不只一个，仍然是一个分布。关于夏普率与收益率的关系，特别是与最大回撤的关系，我们在第 21 课讲过。这是一个很重要的问题。
如果我们把 y 轴换成 sharpe 值，则会得到更接近的效前沿理论的一张图：
[图片上传失败...(image-86d599-1702050684040)]
从走势图来看，我们这样求出来的资产组合确实是最优的。但是，如果我们将它与文章开头的那个图相比，我们会得出什么结论？
-
这把牌不行。如果你愿意承担较大风险，这把牌也不能给你想要的收益。浪得不够狠。
-
资产组合并没有形成直观的有效前沿，原因主要是投资组合整体的收益率受组合内资产的收益率限制，即min(组合内资产收益率)≤资产组合收益率≤max(组合内资产收益率)，因此并不是能实现所有收益率。
因此我们得到结论：你得重新选标的。
另外，如果你现在就急于用MPT来进行投资。。。你还得再学点啥。
历史当然总是在重复自己，一切历史都是当代史。但是仍然有很多东西要讨论。
首先，我们应该放多少支标的到这个组合里来？我们的示例中只使用了4支，如果我们对沪深300或者中证1000来做指增，会不会更好一点？
其次，上述两幅图是针对同一资产组合，不同时间段情况所形成，很明显收益及风险都有较大差异。如果我们在不同的时间点来优化投资组合，我们得到的仓位显然会有所不同。因此我们提出问题：我们应该多久计算一次并执行调仓？会不会有这样一种情况，每次调仓是在用过去的最优解，而它很快就变成了次优或者最劣解？也就是，这个组合它的动量周期是多久？
显然，任何一个有价值的方案，往往都不是一篇短文能cover的，我们会在后续的文章中不断深入探讨这个问题。
好，我们先放下这些问题，先来看一个技术问题：
执行上述循环5000次，我们花了大约 5.2 秒。
这是只有4支标的的情况。很显然，随着标的数的增加，我们需要暴力搜索的空间也随之变大。这种方法，在标的数增加到50支、100支时，是否还可行呢？
下一篇，我们就来探讨这个问题。
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