什么是均值方差模型？

均值-方差模型是H.M.Markowitz (Harry markowitz)在1952中提出的一种风险度量模型。

投资者在一定时期内投资一定数量的资金。在期初，他买了一些证券，然后在期末卖出。然后在开始的时候，他要决定买哪些证券，如何在这些证券上配置资金，也就是说，投资者需要在开始的时候从所有可能的证券组合中选择一个最优组合。

这时，投资者有两个决策目标:尽可能高的收益率和尽可能低的不确定风险。最好的目标应该是在这两个相互制约的目标之间达到最佳平衡。这样建立的投资模型就是均值-方差模型。

均值方差模型的优化

对于均值方差，最重要的是模型高度依赖历史数据。预期收益率和风险度量是用历史数据来衡量的，但往往历史并不代表过去。过去一段时间的平均收益往往和未来的预期收益相差很大。

在此基础上，在1990期间，Black和Litterman开发了Black-Litterman模型，模型中加入了投资者对市场的看法和预测。把历史数据的特点和投资者对未来的预测结合起来，可以说是一种半客观半主观的方法。

简单来说，就是根据市场的历史数据，加上投资者的主观看法，然后将两者结合起来，形成新的收益分布。其主要贡献在于提供了一个理论框架，可以综合市场均衡收益和个人观点重新估计更为可靠的预期收益率，然后将预期收益率带入均值方差优化模型中，获得最优的资产配置。