稳健投资组合优化 (Robust Portfolio Optimization)

核心问题#

均值方差优化(MVO)对输入参数极敏感。不确定性在预期收益中是协方差矩阵的10倍（Chopra & Ziemba, 1993）。鲁棒优化通过显式建模预期收益的不确定性来解决。

关键结论#

不确定性集选择：

• ✅ 推荐：二次不确定性集（椭球） — 同时考虑收益水平和方向信息
• ❌ 不推荐：盒子不确定性集 — 过于保守，忽略相关性信息

不确定性矩阵选择：

• ✅ 推荐：对角矩阵（仅方差）
• ❌ 不推荐：全协方差矩阵 — 数据需求太大，容易过拟合

不确定性水平选择：

• 应基于资产的夏普比率来设定：$$ \delta = \frac{c}{\sqrt{T}} \quad \text{c为常数，T为样本量}