0. 承前

本文主旨：
本文通过中药配方这一生动比喻来解释马科维茨资产组合模型的核心概念。将投资收益比作药效，风险比作苦味，资产相关性比作药材相互作用，并通过Python代码实现了这一比喻，使读者能够直观理解投资组合中的收益、风险、相关性及分散投资的重要性，让复杂的金融理论变得通俗易懂。

本文代码实现可参考：
1. 揭秘原始马科维茨资产组合模型（理论+Python实战）

如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构，可参考：
0. 金融资产组合模型进化全图鉴

1. 核心知识点拆解

• 期望收益率
  投资组合的预期回报，就像不同中药的预期药效。

• 风险度量
  投资的不确定性和波动性，类比为中药的苦味和副作用。

• 资产相关性
  不同投资品种间的关联程度，就像不同中药之间的相互作用。

• 分散投资
  通过合理配置降低整体风险，类似中药的合理搭配。

2. 中药搭配比喻方案分析

2.1 比喻的合理性

• 药效（收益）：不同中药有不同功效，就像不同投资产品有不同收益
• 苦味（风险）：服用中药难免有苦味，正如投资必然面临风险
• 相互作用（相关性）：中药讲究配伍，投资也需要考虑资产间关系

3. 通俗易懂的解释

3.1 以中药房为例

想象你是一位小小中医师，面前有很多种中药：

• 人参（高收益高风险）：补气效果好，但价格贵
• 枸杞（稳定收益低风险）：温和补养，风险小
• 黄连（负相关药材）：性质偏寒，可以中和温热药材

3.2 配方原理

就像老中医配药时会考虑：

1. 不能只求药效强（高收益），要考虑病人能否承受（风险承受能力）
2. 不能所有药都是温热性质（避免正相关）
3. 要适当搭配一些相反性质的药（引入负相关资产）

4. 实际应用举例

4.1 基础配方示例

小明想要补气养身（追求收益），可以这样搭配：

• 60% 枸杞（稳健型资产）
• 30% 人参（进取型资产）
• 10% 黄连（对冲资产）

4.2 效果说明

• 枸杞保底，风险小（低风险资产打底）
• 人参提供强劲效果（提高收益）
• 黄连中和调配（降低整体风险）

5. 注意事项

5.1 个性化配置

• 年轻人（风险承受能力强）：可以多配一些人参
• 老年人（风险承受能力弱）：以枸杞为主
• 特殊体质（特殊情况）：需要专门调配

5.2 定期调整

• 根据身体状况调整（市场变化）
• 注意服用反应（风险监控）
• 适时改变配方（组合再平衡）

6. 总结

马科维茨模型就像是一个"智慧老中医"的配方法则：

1. 不同药材搭配（资产组合）
2. 讲究相互作用（相关性）
3. 平衡药效和副作用（收益风险平衡）
4. 因人制宜（个性化投资组合）

7. 代码实现

以下代码仅作比喻

import numpy as np

def chinese_medicine_portfolio(weights):
    """
    中药组合配比计算函数
    
    参数:
    weights: 包含三种中药配比的列表/数组 [人参, 枸杞, 黄连]
    
    返回:
    portfolio_effect: 组合药效(预期收益)
    portfolio_bitterness: 组合苦味(风险)
    """
    
    # 三种中药的预期药效(年化收益率)
    effects = np.array([
        0.15,   # 人参: 15% 药效
        0.08,   # 枸杞: 8% 药效
        0.05    # 黄连: 5% 药效
    ])
    
    # 苦味协方差矩阵(风险矩阵)
    # 对角线表示各自的苦味程度(波动率的平方)
    # 非对角线表示两两之间的相互作用(协方差)
    bitterness_matrix = np.array([
        [0.25,  0.08,   -0.12],  # 人参苦味高,与枸杞正相关,与黄连负相关
        [0.08,  0.10,   0.02],   # 枸杞苦味中等,与其他都稍正相关
        [-0.12, 0.02,   0.15]    # 黄连苦味较高,与人参负相关
    ])
    
    # 确保权重之和为1
    if not np.isclose(sum(weights), 1.0):
        raise ValueError("药材配比之和必须等于1!")
    
    # 计算组合药效(预期收益)
    portfolio_effect = np.dot(weights, effects)
    
    # 计算组合苦味(风险)
    portfolio_bitterness = np.sqrt(np.dot(weights, np.dot(bitterness_matrix, weights)))
    
    return portfolio_effect, portfolio_bitterness

# 测试不同配方
def test_prescriptions():
    """测试不同配方的效果"""
    
    print("不同配方的药效与苦味比较:\n")
    
    # 保守配方: 主要是枸杞
    conservative = [0.1, 0.8, 0.1]
    effect, bitter = chinese_medicine_portfolio(conservative)
    print(f"保守配方 (人参10%, 枸杞80%, 黄连10%):")
    print(f"药效: {effect:.2%}")
    print(f"苦味: {bitter:.2%}\n")
    
    # 激进配方: 主要是人参
    aggressive = [0.7, 0.2, 0.1]
    effect, bitter = chinese_medicine_portfolio(aggressive)
    print(f"激进配方 (人参70%, 枸杞20%, 黄连10%):")
    print(f"药效: {effect:.2%}")
    print(f"苦味: {bitter:.2%}\n")
    
    # 平衡配方
    balanced = [0.3, 0.6, 0.1]
    effect, bitter = chinese_medicine_portfolio(balanced)
    print(f"平衡配方 (人参30%, 枸杞60%, 黄连10%):")
    print(f"药效: {effect:.2%}")
    print(f"苦味: {bitter:.2%}")

if __name__ == "__main__":
    test_prescriptions()

运行结果：