之前我们已经介绍过 拓观Markowitz优化配置器的使用方法 了。相较于Markowitz模型的“一步到位”，Black-Litterman模型的优化过程则需要分为三个步骤。

我们在介绍Markowitz优化配置器的时候已经提到Markowitz模型的最大争议点在于模型需要投资者为投资组合中的每一个成分投资工具进行未来收益表现的预测。而这种预测是非常主观的，想使用Markowitz模型的话投资者必须对自己的预测非常有信心，而这个信心度也是一个主观意念。因此一些人认为Markowitz的优化结果可能不够客观，缺乏合理的估计。这些人之中就包括Fischer Black和Robert Litterman。1990年，这两位当时还是高盛的员工，他们就想到了一个不需要投资者直接提供对投资组合里每一个成分投资工具的未来表现预测的优化模型。这个新的模型就由二人的名字命名，也就是现在最被广泛使用的投资组合优化配置模型Black-Litterman模型。BL模型依然是基于Markowitz模型的改良。BL模型可以通过投资者对某个宏观市场的未来表现预测为投资组合成分工具进行优化配置计算。单个投资工具的收益率预测过于主观，人们很难进行合理的假设，但是宏观市场的回报表现更像是一种“特征”，也就更容易进行合理的预测。

一个宏观市场可以由不同的市场指数来代表，比如沪深N指数、中证N指数、行业指数、主题指数、债券指数等等。您可以将自己的投资领域划分为几个熟悉的宏观市场（我们管这个叫做即基准组合），然后为每个宏观市场进行未来表现预测，这样BL模型就可以从各宏观市场的整体表现预测导出各成分工具的市场衍生收益率预测（即均衡收益率）。相对于直接对成分工具进行回报率的预测，市场衍生收益率预测可以被看成是较为客观的预测，或者叫被动投资观念。

不过BL模型并不是完全拒绝投资者的主动投资观念的。在BL优化器第三步中，投资者可以选择输入他/她对成分工具的主观未来表现的预测。最后，基于较为客观的市场衍生收益率预测以及投资者自己更为主观的收益率预测，BL优化器会将两种投资观念进行整合，得到调整后的收益率以及风险表现预测值，并将其用于最终优化程序。事实上，BL优化器的最后一步做的事情和Markowitz优化器完全相同，不同的地方只在于输入的数据。

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说到这儿，我们现在对BL优化器的原理有了一个基本的了解，我们开始试用拓观BL配置优化器。

步骤一

打开BL优化器页面之后，你可以看到现在只显示了第一步。

这里我们需要输入一些总的限制条件。首先看到的优化目标和我们之前介绍的Markowitz优化器里的优化目标是同一个作用，在这里就不重复介绍了，同样的还有优化时间窗口、衰减参数以及投资组合配置之和等概念，都请参阅我们的 Markowitz 配置优化器使用说明 （假如您还没有看过的话，我们强烈推荐您先去看一下，也会有助于您理解BL模型的使用方法）。

作为例子，我们选择风险最小化作为优化目标，并将整个投资组合的预期收益设定为25%。同时设定优化时间窗口为2015-07-13到2020-07-13。这里最重要的是确保起始日期不早于投资组合中最年轻的基金的成立日期。

简单介绍一下无风险利率。字面意思就多多少少可以理解，也就是指将资金投资于某一项没有任何风险的投资对象时能获得的利息率。无风险利率是一个理论值，现实生活中并没有绝对的无风险利率，但是一般可以约等于短期国债的利率，因为主权债券是所有现实投资工具里风险最低的了。所以很明显， 国家和国家之间的无风险利率有别，一般国家的主权信用度越高，无风险利率越低。这里BL模型需要用到无风险利率来计算成分工具的均衡收益率。我们在这里选取截止至本文发布日，一周或一个月Shibor利率，也即是2%作为无风险利率。

另外一个新参数是tau。这个参数决定了主动投资观点对优化结果的重要性。tau越高，BL模型对主动收益预测的考虑权重就越大。在BL优化器的第三步中，还会有更多的参数可以影响主动投资观点的权重。我们稍后再详细介绍。一般来说，我们建议参数tau取值为1除以所选优化时间窗口的年份数。在这个例子中，参数tau就等于1/5年=0.2。

接下来是设置基准组合。作为例子，我们只建立一个基准组合。正如我们前面提到过的，基准组合代表一个你熟悉的宏观市场，也就意味着你有信心对该市场的整体未来表现做出较为合理的预测。需要注意的是拓观BL配置优化器要求

•    一个投资组合必须设置至少一个基准组合

•    每个基准组合必须至少含有一个基金

•    一个投资组合必须至少由两个成分基金组成

在这个例子中，我们选择了一个以沪深300指数为代表的宏观股票市场来推导成分基金的市场衍生收益率预测，即均衡收益率，因为我相信我可以为沪深300指数的未来表现做一个较为合理的预测。

点击“添加基准组合”按钮，为新建的基准组合命名，同时输入对这个基准组合未来年化收益率的预期，就可以创建一个新的基准投资组合了。作为例子，我命名基准组合为CSI300，并将18%作为它的预期年化收益率。

步骤二

点击“下一步”按钮，我们进入第二步，在这里我们需要输入基准组合所包括的基金和基金在基准组合里的配置比例。

请注意，这里的配置比例和最终的优化配比有区别，这里的配置比例是基金在基准组合里的配置比例，需要手动输入，是用来导出市场成分基金市场衍生收益率的。事实上，我们在这一步要做的就是要复制出你所选择的用来代表你的基准组合的市场指数。在我们的例子中，我们选择了沪深300指数来代表我的基准组合，那么我们接下来要做的就是“复制”出沪深300指数的投资策略。首先我们可以去中证指数有限公司的官网上找到 沪深300指数的成分构成 。

饼图里显示了沪深300指数行业构成的具体配置比例。也就是说，我们只要在每个对应行业找到一个具有代表性的基金，并输入相应的配置比例。我们得到的就是一个与沪深300指数具有相似构成的基准组合，这也就意味着沪深300指数的收益预测也适用于该基准组合。这就是基准组合的意义所在。当然，你可以用这种原理复制任何的市场指数。就像我们之前提到的，重点是要选择一个你熟悉或者有信心进行预测的宏观市场。

作为例子我们选择了7只来自不同行业的基金来复制沪深300指数。根据基准组合的收益率预测和基准组合内的基金配置比例，BL优化器现在可以计算出成分基金的均衡收益率了，这些收益预测由所选宏观市场的回报预测导出，在我们的例子中，也就是由沪深300指数——一个广泛的大盘股市场的收益率预测导出的。

第三步

点击“计算均衡收益”按钮，我们进入BL优化器的第三步。现在你可以看到表中列出了所有成分基金的均衡收益。

在这里，通过单击每一行，您还可以设置相应基金的最低和最高配置比例。这与Markowitz优化器中的对应功能相同，同时也有基金分群以及为每个基金群设置最低和最高配比的功能。

在这一步中，您还可以添加主动投资观点。均衡收益率作为由市场衍生的客观收益率预测是不可编辑的。但也许有的成分基金的市场衍生观点你并不完全赞同。比如，在我们的案例中，代表信息技术行业的基金的均衡收益率为22.1%，医药卫生行业的基金的均衡收益率为17.34%，我个人感觉有点低，那么我就可以在这里添加2个绝对投资观点，分别给这两个成分基金添加一个我个人的主动投资观点，也就是分别对这两支基金的收益率进行预测，同时为我的预测设置信心度和预测值的区间值。这两个参数将影响主动投资观点在最终优化结果中的权重。信息度越高、区间值越小，主动投资观点对于最终结果的影响就越大。这两个参数可以理解为把投资者的主观因素进行了一定程度的量化处理。作为例子，我们在这里还加入了一个相对投资的观点，因为我相信在未来一年左右，主要消费行业的表现将要比可选消费行业表现好。相对的意思就是要输入两个成分基金的未来表现的比较预测；绝对的意思就是对一个成分基金未来表现的直接预测。

优化结果

输入所有这些参数和数据之后，点击“优化”按钮，您就可以得到一个满足以上所有给定条件的具有最优配比的投资组合了。除了每只基金的分配比例，你还可以得到组合里各成分基金的风险贡献分析表，当然还有一个总投资组合的概要，包括了我们最初给定的投资组合整体的预期收益率和模型计算所得的标准差，也就是风险表现指标。

BL优化器要比Markowitz优化器稍微复杂一些。Markowitz模型可以看做是BL模型的一个特殊情况，就是投资者对于成分工具的未来表现预测非常有信心的情况适用的模型。如果您在使用这两个配置优化器的过程中遇到任何疑问的话，可以随时给我们发送电子邮件到info@todergroup.com，我们一定一一解答。

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