rtntxt<-"
return
9.15051E-05
……
-2.10744E-05
6.30086E-05
0.000138107
"
rtn<-read.table(text=rtntxt,header=TRUE)

ip<-function(theta) log(mean(exp(rtn$return*theta)))

rst1<-optim(-1,ip,method="L-BFGS-B") #不加线性约束正确
rst2<-optim(-1,ip,method="L-BFGS-B",lower=-300,upper=300) #加入线性约束出错

错误的提示是啥

    就是不迭代了，直接给出初始参数-1代入的结果。因为在不加线性约束条件（即-Inf到+Inf区间）下得到的最小值是在-116处取到的，初始参数-1对应的值不是最小值。
    另外两者给出的提示也不一样，不加线性约束条件给出的是"CONVERGENCE: NORM OF PROJECTED GRADIENT <= PGTOL"，加了线性约束条件给出的是"CONVERGENCE: REL_REDUCTION_OF_F <= FACTR*EPSMCH"

用excel算，不管设置什么条件和初始参数都能算对，用R怎么算都不行，真郁闷呀。

找到原因了。用optim()中的"L-BFGS-B"法求最小值，如果目标函数值过小，加入约束条件后会出错，即返回代入初始参数得到的结果。这时只要将目标函数放大，比如*100，再求解就可以了。以上问题R不会给出错误提示，用此方法的同仁需要注意一下。