用IT技术玩金融系列文章，将介绍如何使用IT技术，处理金融大数据。在互联网混迹多年，已经熟练掌握一些IT技术。单纯地在互联网做开发，总觉得使劲的方式不对。要想靠技术养活自己，就要把技术变现。通过“跨界”可以寻找新的机会，创造技术的壁垒。 金融是离钱最近的市场，也是变现的好渠道！今天就开始踏上“用IT技术玩金融”之旅！ 关于作者： 张丹(Conan), 程序员R,Nodejs,Java weibo：@Conan_Z blog: http://blog.fens.me email: bsspirit@gmail.com 转载请注明出处： http://blog.fens.me/finance-capm 前言 伴随2016年中国金融交易市场的跌宕起伏，风险越来越不确定，利率持续走低，理财等无风险资产收益持续下降的情况，唯有投资组合才能让我们的资产保值、增值。根据资本资产定价模型(CAPM)，通过对金融数据的分析，构建投资组合，帮助我们在有效的市场中控制风险、稳定收益。 本文将深入浅出地介绍资本资产定价模型，从理论到建模，再到程序现实。资本资产定价模型反应的是资产的风险与期望收益之间的关系，风险越高，收益越高。当风险一样时，投资者会选择预期收益最高的资产；而预期收益一样时，投资者会选择风险最低的资产。 由于本文为非金融教材类文章，所以当出现与教课书不符的描述，请以教课书为准。本文力求用简化的语言，来介绍自资本资产定价模型的知识，同时配合R语言的实现。 目录 故事背景 资本市场线 资本资产定价模型 用R构建投资组合模型 Beta VS Alpha 1. 故事背景 1952年，马科维茨(Markowitz)提出了投资组合选择理论，他认为最佳投资组合应当是，风险厌恶特征的投资者的无差异曲线和资产的有效边界线的交点。投资者在选择资产时会在收益和风险之间做出平衡：当风险一样时，会选择预期收益最高的资产；而预期收益一样时，会选择风险最低的资产。 图1 投资组合选择示意图 到1964年，威廉-夏普(William Sharp)，约翰-林特纳(John Lintner)与简-莫森(Jan Mossin)则在马科维茨基础上提出的单指数模型，将市场组合引入均值-方差模型，极大地简化了计算，他们认为获得了市场任意资组合的收益与某个共同因素之间是有线性关系，最终将其发展为资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model, CAPM)。从马科维茨的投资组合选择理论，发展到资本资产定价模型经历了一个漫长的过程。 简单一句话概括，资本资产定价模型的核心思想，资产价格取决于其获得的风险价格补偿。 假设条件 资本资产定价模型，是基于一系列假设条件而成立的。但这些条件，可能并不符合现实的标准，资本资产定价模型也一度遭到质疑。 资产可以无限分割。 不存在交易成本和个人所得税。 可以无限卖空。 存在一种无风险利率，投资者在此利率水平下，可以无限制地贷出和借入任意数额的资金。 投资者是价格接受者，市场是完全竞争的。 投资者是理智的，通过比较资产的期望收益和方差来作出投资决策，在相同预期收益下会选择风险最小的资产。 投资者在相同的投资期限出作出决策，而市场信息是公开免费的，并可以及时获得。 投资者对市场中的经济变量有相同的预期，他们对任意资产的预期收益率、市场风险的看法是一致的。 资本资产定价模型的核心假设是认为市场满足完全、无摩擦和信息完会对称的条件，市场中的投资人都是Markowitz理论中的理性经济人。 2. 资本市场线 由于涉及到金融专业领域，有几个概念是我们应该提前知道的。 风险资产：风险资产是指具有未来收益能力的资产，但收益率不确定且可能招致损失，比如股票、债券等。 无风险资产：没有任何风险或者风险非常小的资产，有确定的收益率，并且不存在违约的风险。 收益率：指从投资开始到投资结束时，所获得的投资回报率。 无风险收益率：无风险资产，所产生的投资回报率。 …
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