第01章
Black-Litterman模型概述
从马科维茨到BL模型，核心思想与优势，应用场景
概念框架
第02章
BL模型数学基础
贝叶斯统计，市场均衡收益(CAPM)，观点与置信度
贝叶斯CAPM
第03章
BL模型核心公式推导
先验、观点、后验分布，后验均值与协方差公式
推导公式
第04章
Python环境搭建与数据准备
安装库，获取市场数据，计算历史收益率与协方差
Python数据
第05章
实现市场均衡收益
市值加权市场组合，隐含均衡收益，代码实现
均衡CAPM
第06章
构建主观观点矩阵
绝对/相对观点，观点向量Q与矩阵P，置信度设置
观点矩阵
第07章
BL模型核心函数实现
后验均值与协方差函数，tau与Omega参数处理
函数实现
第08章
模型参数调优
tau敏感性，Omega构建(Idzorek)，置信度校准
调优参数
第09章
实战案例一：全球资产配置
股票/债券/商品，市场基准与观点，BL最优权重
全球配置
第10章
实战案例二：行业轮动策略
行业指数数据，观点构建，对比BL与MV优化
轮动行业
第11章
实战案例三：因子投资组合
价值/动量/质量因子，因子暴露作为观点
因子组合
第12章
BL模型与风险预算
风险平价结合，BL框架下风险预算约束
风险预算
第13章
BL模型与Black-Litterman-Shrinkage
协方差收缩估计，融入BL框架提升稳定性
收缩稳健
第14章
观点生成策略
宏观经济/技术指标/分析师一致预期生成观点
生成策略
第15章
观点置信度的量化方法
历史准确率校准，机器学习预测可靠性
置信度ML
第16章
BL模型的回测框架
回测循环，滚动窗口，夏普/回撤/换手率
回测绩效
第17章
BL模型与约束优化
权重约束，换手率约束，scipy.optimize实现
优化约束
第18章
BL模型与因子择时
动态调整因子观点，市场状态切换
择时因子
第19章
BL模型在债券组合中的应用
收益率曲线观点，久期与信用利差
债券固收
第20章
BL模型在商品期货中的应用
展期收益与现货观点，期货滚动处理
商品期货
第21章
BL模型与ESG投资
ESG评分转化观点，收益与可持续性权衡
ESG可持续
第22章
BL模型与机器学习
LSTM预测收益率，随机森林预测置信度
LSTM随机森林
第23章
BL模型的贝叶斯扩展
层次贝叶斯，时变参数，MCMC采样
贝叶斯MCMC
第24章
BL模型的风险管理
VaR与CVaR，压力测试与情景分析
风险VaR
第25章
BL模型的绩效归因
收益分解为均衡与观点部分，观点贡献度
归因分解
第26章
BL模型的常见陷阱与解决方案
过度自信，过拟合，参数敏感性
陷阱稳健
第27章
BL模型与另类数据
新闻情绪、卫星图像等另类数据转化观点
另类数据
第28章
BL模型的分布式计算
多进程加速回测，Dask处理大规模数据
分布式加速
第29章
BL模型的可视化与报告
有效前沿对比，权重变化图，PDF报告
可视化报告
第30章
BL模型实战项目总结
完整BL投资系统，数据获取到交易执行，展望
总结系统