资产配置的艺术：从MVO到Resampled MVO的探索
在投资世界中，资产配置是投资者实现财富目标的关键策略。资产端配置，如个人投资者，主要追求的是夏普比率的极致优化，而MVO(均值方差最优化)则是这一目标的核心理论基础。它通过效用理论构建有效前沿，强调资产权重、风险厌恶系数和约束条件的平衡，引入无风险资产后，产生了CAL线和CML线，后者象征着投资者理想的投资境界。
MVO模型的流程图揭示了其优势——作为基础且常用的方法，但同时也揭示了其局限，如对数据质量的依赖，可能导致资产类别集中和收益分布假设的简化。为改进，研究者提出了如Mean-semivariance、CVaR和skewness-kurtosis等优化模型，以考虑更全面的风险因素。
面对MVO的单阶段局限性，蒙特卡洛模拟(MCS)如曙光般照亮了负债端考虑的道路，弥补了交易成本和税费的盲点，能够预见未来市场动态。而Reverse Optimization则在MVO的基础上，针对市场微变和集中度问题进行了优化，其步骤包括反向推算implied return、结合分析师观点调整return，以及最终的MVO调整。
Black-Litterman Model在此基础上更进一步，融合了分析师的专业见解，创造出更加动态的Black-Litterman return。而MVO的改进则在于调整returns，旨在避免过度集中于单一资产，实现更为均衡的投资组合。
Resampled MVO，这个多重采样的创新，巧妙地结合了MVO和MCS的优点，通过模拟和平均来解决敏感性和集中性问题，为资产配置带来了新的视角。然而，它也存在挑战，如统计应用中的潜在误差，以及风险资产多样化的可能风险。
为了克服MVO的局限，增加约束成为了关键，例如设定权重范围、特定资产权重和流动性要求，同时兼顾负债管理。然而，过多的约束可能导致配置过于条件化，而非真正的优化过程。
在CFA三级的资产配置部分，重点在于理解不同模型之间的异同，掌握它们解决的问题和适用场景，而深入的数学细节则可以留待专业人士进一步探究。毕竟，资产配置的艺术在于理论与实践的完美结合，理解这些模型的精髓，才能在投资决策中游刃有余。