引用塊內容lingo雖然可以解線性問題，但是他只能在約束條件下解針對這一目標的最優解，不能一次性解在不同約束條件的特定目標的最優解，但是matlab就可以做到，
要使淨收益盡可能大，總體風險盡可能小，這是乙個多目標規劃模型：說明：ri為收益率，pi是交易率，m是總資金，xi是給第i個投資的資金，在本題看做1；
由於此題為多規劃模型，要做一定的處理才能用軟體求解。
方法1：可把取乙個目標做最優化，得到的結果作為條件，在對第二個做最優化。
方法二：可先對這個目標做乙個權值的分配，把它們作為乙個目標進行處理。
通過固定目標風險用a，得到最大收益：function xianxinguihua但a的不同，約束條件也就不同，最優值也就不同，所以lingo就顯得很無力，此時用matlab中的linprog函式就可完成。
a=0;
while a<0.05
c=[-0.05;-0.27;-0.12;-0.185;-0.185];
a=[zeros(4,1),diag([0.025,0.015,0.055,0.026])];
b=a.*ones(4,1);
aeq=[1,1.01,1.02,1.045,1.065];
beq=1;
[x,feval]=linprog(c,a,b,aeq,beq,zeros(5,1));
plot(a,-feval,』*』);
hold on//不可少，否則是個點。
a=a+0.001;
end
xlabel(『a』),ylabel(『-feval』)
通過影象就可以看出a在什麼時候最為合適
在a=0.006附近有乙個轉折點，在這一點左邊，風險增加很少時，利潤增長很快。在這一點右邊，風險增加很大時，利潤增長很緩慢，所以對於風險和收益沒有特殊偏好的投資者來說，應該選擇曲線的拐點作為最優投資組合。
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