recipes.quant.portfolio.blackLittermanViewBuild Recipes Recipe drafted

Black-Litterman View Build

Black-Litterman 1992 — equilibrium prior + investor views → posterior expected returns + covariance. quant `blackLitterman` 모듈 사용자 표면 recipe. **status=drafted**. 트리거 — 'Black-Litterman', 'BL views', 'equilibrium prior', 'posterior returns', 'investor views'.

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이 스킬

Black-Litterman View Build

Black-Litterman 1992 — equilibrium prior + investor views → posterior expected returns + covariance. quant `blackLitterman` 모듈 사용자 표면 recipe. **status=drafted**. 트리거 — 'Black-Litterman', 'BL views', 'equilibrium prior', 'posterior returns', 'investor views'.

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공개 호출 방식

from dartlab.quant.portfolio.blackLitterman import blackLittermanPosterior, buildSimpleViews

universe = ["005930", "000660", "035720", "207940", "035420"]
prior = ...   # equilibrium prior (market cap weight)
cov = ...     # historical covariance
views = buildSimpleViews(["005930 > 000660 by 2%"])   # relative views
posterior = blackLittermanPosterior(prior, cov, views)

호출 동작

prior (equilibrium) + covariance + views (relative / absolute) → posterior μ, Σ 반환. confidence 매개 (τ).

대표 반환 형태

dict — posteriorReturns + posteriorCov + viewImpact + tau.

연계 절차

  1. 본 recipe → posterior estimates.
  2. posterior + meanCVaR 결합 → recipes.quant.portfolio.meanCvarConstruction.
  3. view 시계열 backtest → walk-forward.

런타임

실행 환경별 호환성

환경상태비고 / 제한
Local Python supported·
Server supported·
MCP supported·
Web AI limited·
Pyodide limited·

실패 회피

흔한 실패 · 절대 금지

절대 금지
  • views 단순 점추정 X — confidence (uncertainty) 동행.
  • market cap weight = equilibrium prior 가정 — KR universe 시 small-cap 왜곡 주의.