是这样的，我收集了10支股票的对数收益率序列，并对每支股票都建立了一个arch类模型（包括EGARCH,GARCH,ARCH...反正各种各样的），每个模型（每只股票）都向外推一期来预测对数收率的数学期望和方差，然后想根据这个10对预测值（10支股票）求一个最优投资组合。
   但是问题来了，我看到网上或者课本上的最优投资组合求法都是针对历史数据的，而没有考虑预测什么的，那我岂不是白弄的arch模型了？
   你们看这样行不行，我用预测得到的方差来替换历史数据协防差矩阵的对角线，再优化，这样可以么？