下图展示了一个完整的投资组合优化框架，它将资产配置过程分解为几个关键要素，并展示了各种优化策略之间的关系。
核心要素
- 资产 (Asset Universe)： 指的是可以纳入投资组合的所有潜在资产，例如股票、债券、商品等。
- 风险 (Risk)： 衡量投资组合可能产生的损失，通常用标准差、方差等指标来表示。
- 协同风险 (Co-risk)： 指不同资产之间的相关性，即一种资产的波动对另一种资产的影响。
- 收益 (Returns)： 指投资组合的预期收益率。
优化策略分类
图中展示了多种投资组合优化策略，可以分为以下几类：
1.风险平价策略 (Risk Parity)，两个大类
- 朴素风险平价 (Naive Risk Parity)： 将风险平等地分配给投资组合中的每项资产。
- 稳健风险平价 (Robust Risk Parity)： 考虑了风险估计中的不确定性，更加稳健。
2.最小方差策略 (Minimum Variance)
- 逆波动率 (Inverse Volatility)： 将资金分配给波动性较低的资产。
- 逆方差 (Inverse Variance)： 与逆波动率类似，但强调的是方差。
- 等风险贡献 (Equal Risk Contribution)： 确保每项资产对组合总风险的贡献相等。
- 最大分散化 (Maximum Diversification)： 旨在最大化投资组合中不同资产之间的差异性。
- 最小方差 (Minimum Variance)： 构建风险最小的投资组合。
- 分散化风险平价 ( Diversified Risk Parity）：结合风险平价和多样化的概念。
3.均值方差策略 (Mean Variance)
- 战略资产配置 (Strategic Asset Allocation)： 根据长期投资目标，对不同资产类别的配置。
- 等夏普比率贡献 (Equal Sharpe Contribution)： 确保每项资产对夏普比率的贡献相等。
- 全球战术资产配置 (Global Tactical Asset Allocation)： 在全球范围内进行资产配置。
- 自适应资产配置 (Adaptive Asset Allocation)： 根据市场环境动态调整资产配置。
4.其他策略
- 逆条件风险价值 (Inverse CVaR)： 关注极端损失的风险。
- 逆条件下行风险 (Inverse CDaR)： 与CVaR类似，但考虑了资产间的相关性。
- 逆最大日度损失 (Inverse Max Daily Loss)： 关注最大可能单日损失。
其他整体风险因素
假设风险 (Assumption Risk)： 指由于对未来市场状况的假设不准确而产生的风险。
估计风险 (Estimation Risk)： 指由于对历史数据的估计误差而产生的风险。
总结
此图投资组合优化框架，涵盖了从资产选择到风险管理的各个方面。通过选择不同的优化策略，投资者可以根据自己的风险偏好和投资目标构建个性化的投资组合。然而，需要注意的是，任何投资组合优化模型都依赖于对未来市场的假设，因此也存在一定的局限性。
资料来源：https://investresolve.com/lp/portfolio-optimization-general-framework/
之前有一篇文章也介绍过部分投资组合优化方法，并且有部分python代码，可参考：投资组合优化的几种方法