最小均方差算法

最小均方差（Minimum Variance）算法是一種最佳化算法，它的目標是在給定的數據集上找到一個分布，使得該分布的方差最小。在投資組合理論中，最小均方差算法用於構建一個投資組合，使得該投資組合的風險（即方差）最小，同時保持一定的預期收益率。

最小均方差算法的基本步驟如下：

1. 數據收集：收集與投資相關的所有資產的歷史價格數據。

2. 預期收益率計算：計算每個資產的預期收益率。

3. 方差計算：計算每個資產的方差，以及資產之間的協方差。

4. 投資組合最佳化：使用最佳化算法（如單純形法、內點法等）來找到一個投資組合，使得該組合的方差最小，同時滿足預期的收益率目標。

5. 執行交易：根據最佳化結果，執行相應的交易來構建投資組合。

最小均方差算法的優點是它考慮了資產之間的相關性，可以有效地分散風險。但是，最小均方差投資組合併不總是最優的，因為它沒有考慮資產的預期收益率。在實際套用中，通常會結合預期收益率和風險來構建更加全面的投資組合。