这个例子前半部分看懂了，就是implied return和black litter man return的一个difference，第二部分是说用新的return再去做一个mvo得出来weights么？weights就是第二个表格里列的那些数字？
lynn_品职助教 · 2022年06月13日
嗨，努力学习的PZer你好：
第二部分是说用新的return再去做一个mvo得出来weights么？
是的，第一部分同学理解得没错，是从结果来看MVO和BL方法的区别。第二部分这里呢涉及BL是怎么实现的这一知识点，下面展开给同学介绍一下。
首先，正向MVO是AO方法中最常用的一种，是通过将历史数据估计得出的E(R)作为输入变量，得到最优的一组权重。注意这里的收益率是用历史数据估计得到的，是MVO的输入变量，不是结果，这是和另外两种方法（反向MVO和它的改进方法）最重要的区别。
reverse optimization就是以市值权重作为输入变量，然后得到implied return。第二部分是说用新的return再去做一个mvo得出来weights么这里讲到的就是新的return了。
Black-Litterman是反向MVO的改进，将reverse optimization得到的implied return作为输入变量，加上基金经理的观点调整，做一次正向的MVO得到最优权重。
25/75，50/50就是基金经理的观点，这里只是这个例子的内容，不需要掌握，理解上面的方法足够了。
----------------------------------------------就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！