<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>마코위츠 on wid's blog</title><link>https://wid-blog.github.io/tags/%EB%A7%88%EC%BD%94%EC%9C%84%EC%B8%A0/</link><description>Recent content in 마코위츠 on wid's blog</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://wid-blog.github.io/tags/%EB%A7%88%EC%BD%94%EC%9C%84%EC%B8%A0/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>효율적 프론티어와 포트폴리오 최적화</title><link>https://wid-blog.github.io/posts/daily/investment/efficient-frontier-optimization/</link><pubDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://wid-blog.github.io/posts/daily/investment/efficient-frontier-optimization/</guid><description>여러 자산의 비중을 어떻게 결정할지의 수학적 토대인 마코위츠 평균-분산 모델, 효율적 프론티어 위의 두 가지 최적해(Min-Variance, Tangency), 그리고 실무에서 모델이 무너지는 지점과 보정 방법을 정리한다.</description></item></channel></rss>