先给出公式：
ω = [ E ( r 1 ) − r f ] σ 2 2 − [ E ( r 2 ) − r f ] ρ σ 1 σ 2 [ E ( r 1 ) − r f ] σ 2 2 + [ E ( r 2 ) − r f ] σ 1 2 − [ E ( r 1 ) − r f + E ( r 2 ) − r f ] ρ σ 1 σ 2 \omega=\dfrac{[E(r_1)-r_f]\sigma_2^2-[E(r_2)-r_f]\rho\sigma_1\sigma_2}{[E(r_1)-r_f]\sigma_2^2+[E(r_2)-r_f]\sigma_1^2-[E(r_1)-r_f+E(r_2)-r_f]\rho\sigma_1\sigma_2}
ω=
[E(r
1
)−r
f
]σ
2
2
+[E(r
2
)−r
f
]σ
1
2
−[E(r
1
)−r
f
+E(r
2
)−r
f
]ρσ
1
σ
2
[E(r
1
)−r
f
]σ
2
2
−[E(r
2
)−r
f
]ρσ
1
σ
2
公式应用场景：
首先，你要对Harry M. Markowitz（马科维兹）的均值——方差模型表示肯定。
其次，你的资产组合仅仅包括两种风险资产和一种无风险资产，而且你要知道两种风险资产的期望收益率、风险和相关系数，还要知道无风险资产的预期收益率。
那么，根据Harry M. Markowitz的资产组合理论，我们可以得到类似于下面的这幅图，图中曲线为两种风险资产的组合情况，曲线上不同的点代表了投资两种资产的不同比重；图中直线为无风险资产和风险资产相组合情况，其与纵坐标相交的点所代表的预期收益率为无风险利率
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