BL model

嗨，从没放弃的小努力你好：

同学你好：

reverse optimization与Black-Litterman，解决的是MVO方法 highly sensitive to the inputs 的问题，也就是MVO画出的有效前沿对输入变量（尤其是expected return)高度敏感。

reverse optimization一个很重要的特点就是，它采用了implied return而不是资产的expected return，那如果想要计算出implied return，方法就是，第一步要根据市场组合基金的权重，来反求出的implied return，因为只有市场的权重，才是真正能够反映出投资者对某类资产的真实预期，从而求出的收益率，才是隐含收益率。

这里要注意的是，这个implied return是来代替MVO中不稳定的从历史数据中得来的expected return的，但是我们在考虑一项投资的时候，是不能只考虑收益的，还要考虑风险，所以我们会用类似于sharpe ratio这类的指标，来衡量投资组合的最优化，而sharpe ratio就是要用资产的预期超额回报与其风险相匹配。

而Black-Litterman，则是对reverse optimization中，计算出来的超额回报，再加入投资者自己的观点，从而再进一步的调整，它确实调整的是implied return，但是我们最终一步，还是要回到去计算资产配置的超额收益与风险的最优化上。

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