"英文标题：Global Securities Portfolio Risk-Return Optimization Experiment Parameter Dataset
数据集概述
面向证券市场服务领域，聚焦证券投资组合的风险与收益优化需求，汇聚用于模型验证、策略测试的核心实验参数数据。
数据覆盖风险度量、收益预测、资产配置三大维度，颗粒度精确至单资产/组合层级，支持多周期、多约束条件下的优化实验设计。参数体系遵循现代投资组合理论（MPT）的标准框架，包含资产收益分布特征、风险协方差结构、约束条件阈值等关键要素，结构清晰可直接用于均值-方差模型、夏普比率优化等主流方法的实验验证。
该数据集为证券投资策略研发、风险管控提供基础实验支撑。投资组合的风险与收益平衡是资产管理核心问题，参数的科学性直接影响优化结果的有效性。通过该数据集，研发人员可系统测试不同约束条件下的组合绩效，验证优化算法的稳定性，为商业资产配置策略设计、监管机构风险管控模型评估提供依据。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
asset_return_dist：资产收益分布参数，无单位，指单只证券的收益分布假设及核心统计量（如均值、标准差、偏度）asset_covariance_matrix：资产协方差矩阵，无单位，指多只证券间的收益波动联动性度量矩阵portfolio_risk_constraint：组合风险约束阈值，百分比，指优化实验中设定的最大可接受波动率上限portfolio_return_target：组合收益目标，百分比，指优化实验中设定的最低期望收益率水平transaction_cost_rate：交易成本率，百分比，指资产买卖过程中的费率参数，用于模拟实际交易成本asset_weight_bound：资产权重约束，百分比，指单只资产在组合中的最大/最小配置比例限制
适用场景
- 量化投资团队测试均值-方差优化、风险平价等组合策略的绩效表现
- 高校金融系开展现代投资组合理论的教学实验与学术研究
- 资产管理公司设计定制化组合方案时的参数敏感性分析
- 监管机构评估不同风险约束下的组合风险暴露水平
- 金融科技公司开发智能投顾平台的资产配置算法验证"
