概述
投资组合优化是指应用概率论与数理统计、最优化方法以及线性代数等相关数学理论方法，根据既定目标收益和风险容许程度（例如最大化收益，最小化风险，风险平价等），将投资重新组合，分散风险的过程，它体现了投资者的意愿和投资者所受到的约束，即在一定风险水平下收益最大化或一定收益水平下的风险最小化。
投资组合管理者在设定了投资收益预期、风险预算、相关约束和风险模型之后， 依托优化器的快速计算优势，得到资产配置最优化结果。
由于不同的约束条件、目标函数，会形成不同的优化器，优化器的处理结果依赖用户输入的相关信息，因此投资者对收益率的预期和风险模型本身估计的准确性，都会影响最终的分析结果，再考虑到交易成本等各类因素的影响，所以从用户使用上而言， 没有绝对意义上最好的优化器。对于资产组合优化问题， 我们可以通过使用优化器，进行一个较长时间的回测，测试整个投资过程，在所有组合输入一致的情况下通过策略的绩效对比来看哪一个优化器有更好的表现， 或者更符合自己的需求。
组合优化器支持对股票、基金进行投资优化，支持如下优化模型：
- MinVariance - 组合风险最小化（均值-方差优化）
- MaxProfit - 组合收益最大化
- MaxSharpeRatio - 组合夏普比率最大化
- MinTrackingError - 追踪误差最小化
- RiskParity - 风险平价
- MaxScore - 组合标的打分最大化
- MinScore - 组合标的打分最小化
- MaxFactorValue - 因子值最大化
- MinFactorValue - 因子值最小化
- 自定义约束条件的优化模型
对使用优化器的投资组合管理者来说，只需根据收益预期、风险预算，选择恰当的优化模型，并设定相关的约束限制条件。优化器程序可以基于选定的优化模型，输出优化后的投资权重调整建议。我们会对投资组合优化器的进行持续创新与改进。
优化函数API详情见 portfolio_optimizer - 投资组合优化：
示例
下面选出上证50成分股的一部分与选定的ETF基金进行组合构成股票池，设定不同的投资组合优化约束条件，并进行回测，测试投资组合优化器对整个投资的影响。
- 模型1：等权重配置
- 模型2：组合风险平价；股票的总权重限制为0到90%，ETF的总权重限制为0到10%；每只标的权重不超过10%
- 模型3：组合风险最小化（最小化组合方差）；组合总权重限制为90%到100%；组合年化收益率目标下限为10%
- 模型4：组合夏普比率最大化；每只标的权重不超过10%
