ブラック・リッターマンモデルによる資産配分を解説してみる（Pythonによる実行例つき） - Qiitaはじめに 投資における最適ポートフォリオ選択手法であるブラック・リッターマンモデル(Black-Litterman Model)。伝統的な平均分散アプローチによる最適化と比べ直感的に理解しやすい結果が得られるため、その使い勝手の良さから金融実務でも広く用いられています。 本記事ではブラック・リッターマンモデルは何をしているのかについて、図も用いてざっくりと解説したいと思います。数式の導出など細かい部分については参考文献を確認ください。 ブラック・リッターマンモデル概観～伝統的な最適化手法との比較 伝統的な最適化手法とその問題点 マーコヴィッツによる平均分散アプローチでは、各アセットの期待リターンとリスク（共分散行列）を推定し、リターンを最大化しつつリスクを最小化するというトレードオフを最適化計算によって解くことにより、最適ポートフォリオを計算します。 このアプローチは理解しやすいものですが
