录入资产后按真实历史净值测算 · 非投资建议数据源:腾讯前复权日线
MangoForgeMangoForge · 资产配置
非投资建议

资产配置

真实测算 + 模拟演练入口:更多 · /portfolio
把想配的资产放进来(股票 / 基金 / 债券 / 存款,可混合、可设比例范围),生成三套「保守 / 均衡 / 进取」方案卡,再看一万次模拟的结局分布与机构的选法(有效前沿)。 页面上方有两个视图:真实测算接你的实际资产与真实历史净值;模拟演练用三账户假设模型自由试算。两者数据链路完全隔离。
真实资产 · 真实行情测算接你的实际持仓与真实历史净值(腾讯前复权日线,最多 1250 根)估算年化 μ/Σ 并跑一万次蒙特卡洛;输入是真实的,结果仍不构成收益保证。

① 录入你的资产

股票 / 基金 / 债券 / 存款 可混合
点上方类别标签即添加该资产;代码填 6 位(场内 ETF / LOF 按「基金」录入),名称可留空、会自动取证券简称;未填代码的行按现金口径计入(按无风险利率视为确定收益)。
还没有资产。点上方类别标签添加一行,或从「持仓体检」一键带入。
当前录入:¥0尚未录入任何资产
金额模式按各项金额占比换算权重;比例模式按填写的比例归一化。范围用于限定单项资产的最小 / 最大权重,三套方案在范围内求解。计算全部在服务端完成,不上传任何账号信息。

② 你的三套方案

待测算
还没有测算结果录入资产后点「生成配置方案」:服务端用真实历史净值估 μ/Σ(×252 年化)、跑一万次蒙特卡洛、并在权重范围内求解三套方案与有效前沿。 数据取不到时会明确告诉你原因,不会用示例值凑数。
📖 马科维茨说了什么

为什么「分散」能降低风险?把收益和风险一起看,用一篇文章把组合优化讲成大白话。

本页计算基于腾讯前复权日线(最多 1250 根)估得的年化 μ/Σ,蒙特卡洛为确定性种子的随机模拟, 结果不等于历史回测或未来收益;代理序列与无风险利率假设均已在「数据来源与样本」中逐项标注。
本页所有内容仅为金融教育与风险提示,不构成任何投资建议,不提供买卖点位;市场有风险,决策请独立判断。
假设参数演练 · 非真实资产测算三账户是教学用的假设模型:保命 / 增值 / 高收益的年化与波动可调、按固定本金模拟一万次,结果不是历史回测,也不接你的真实资产,仅供理解「配置」逻辑。

③ 三账户模拟器

假设参数模拟 · 非历史回测 · 非未来承诺
把 100 万拆成三个账户,跑 1 万次 20 年
每个账户可单独设「权重 / 年化收益 / 年化波动」;权重不要求合计 100%,自动按比例归一化; 通胀按年折算实际购买力;下方附 3 号风控自查(VaR / 压力测试 / 相关性崩盘)。
假设参数 · 历史经验参考
预设权重:预设只改权重,你自定义的年化 / 波动会保留
保命账户求稳,跌得少
增值账户稳中求进
高收益账户弹性大,回撤也大
权重合计 100.0%
还没有模拟结果设定三个账户的权重 / 年化 / 波动与通胀后点「跑 1 万次 20 年」: 服务端做确定性种子的蒙特卡洛(1 万次 × 20 年),输出分位路径带、最终实际购买力分布、 保值概率与 3 号风控自查(VaR / CVaR / 事件压力测试 / 相关性崩盘警示)。 年化与波动由你输入假设,本页不提供示例数据凑数;输入不合法会明确告诉你原因。
本模拟器是假设参数练习:结果不代表历史回测,也不承诺未来收益。本页所有内容仅为金融教育与风险提示,不构成任何投资建议,不提供买卖点位;市场有风险,决策请独立判断。