我们知道量化投资的重要一环是回算历史数据，使得收益率、最大回撤等参数最优。我们可以用比较专业的工具MATLAB、文华等自动计算，也可以用现成的系统如果仁网等回算历史数据，但总觉得不太方便，excel中也有一个能自动寻找最佳值的功能，就是规划求解。

但在默认的excel配置中是没有规划求解的，我先告诉大家如何安装，我自己用的是excel2013版本，在左上角的“文件”里找到“选项”，在“选项”里找到“加载项”，里面有一个“规划求解加载项”，确认后就安装了，安装好了后在“数据”下多了一个“规划求解”。

如何使用“规划求解”来快速自动寻找量化投资模型中的最佳值呢？还是先结合一个例子来说明吧。这个例子取了不到1年到期的债券的数据。大家知道，债券的合理的ytm是对应时间的函数，应该是越接近到期日（回售日），合理的ytm越小，但实际上不是线性的，而是比较接近二次曲线的。如果我们用D来代表到期天数，那么理论的ytm=a*D^2+b*D+c,其中a、b、c为变量，其中方差=每一项的实际ytm和理论ytm的差的平方后的均值。启动规划求解后就会看到有几个关键选项：

1. 设定目标，这里就是方差的单元格，优化到最小值。

2. 通过更改可变单元格，就选a、b、c三个单元格。

3. 遵守约束，根据具体情况设定一些约束条件，比如天数为整数，尽可能把可能的范围缩小，这样会加快求解的时间。

   由于本文所限，其他细节可以自行研究。

   按了“求解”按钮后大概等待10多分钟就可以自动找到a、b、c三个值的最佳值，初始值可以根据经验设定，出来最佳值了，实际ytm-理论ytm值越大的，在轮动中越有价值。

    这是一个简单的利用规划求解来优化量化投资模型的案例，当然实战还有很多需要改进的，比如有些因为特别垃圾的债券的异常数据在优化的时候需要剔除、债券的数据还偏少等，但通过这个例子告诉我们不用就用最简单的excel依然可以象很多高大上的系统一样自动求得量化投资的最佳值。在债券上的应用只是一个最简单的例子，同样在基金、股票等量化轮动模型中可以使用规划求解。