构造投资组合是金融投资分析中历久弥新的问题。多年以来，学界、业界提出诸多对投资组合进行优化的方法。比如，最经典的基于收益率均值和收益率波动性进行组合优化，由于马克维滋提出用收益率方差表示收益率的波动性，所以，这种方法又称为的 M-V 方法，即Mean-Variance 方法的缩写；后来，又衍生出基于夏普比率（Sharp Ratio）的投资组合优化方法；近年来，随着VaR (Value at Risk) 和 CVaR (Conditional Vaule at Risk) 概念的兴起，基于 VaR 和 CVaR 对投资组合进行优化的思路也开始勃兴；除此之外，对冲基金届还有一种非常有生命力的投资组合优化方法，即桥水公司（Bridge-Water）公司提出的风险均摊方法（ Risk Pairy ），这种方法的核心思路在于，估计组合中各个资产的风险度及其占组合风险的比率，然后，按照该比例对组合头寸进行分配。

几种方法中，在学界和业界最收关注的还是 M-V 方法。而在 M-V 方法中最基本的一个知识点，就是构造投资组合的有效前沿。理论这里不再赘述，简单说一下其在 R 语言中的实现。构造有效前沿的步骤大致可按照获取数据、将数据加工处理为收益率矩阵、以收益率矩阵为输入计算得到有效前沿这三个步骤来完成。下面分布来说一说。