1952年，在著名的《金融杂志》（Journal of Finance）上发表了哈里马科维茨（Harry Markowitz）的一篇论文，题目是《证券的选择》（Portfolio Selection）。正是马科维茨在半个世纪前的那篇文章，奠定了现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory，以下简称MPT）的基础，并由此形成了一门崭新的学科：现代金融经济学（或称现代财务经济学）。MPT是如此简单而和谐的理论，它建立在两个假设和以下几个公式之上。我们今天看到的所有的现代金融分析理论和工具几乎都来源于MPT。50年来，MPT深深地影响了整个金融界。今天，不仅仅是投资专家们用组合理论武装自己，以达到客户们的多样化的需求，客户们也需要应用这一理论来监督和评估专家们的表现和业绩。其中，受MPT影响最直接的就是有关投资组合管理（portfolio management）的实践。在其最简单的模式中，MPT提供了一个基于期望收益率和收益率标准差的用于建立投资组合的整体框架，这就是著名的Mean-Variance分析。现在，Mean-Variance已经成为经济学中的一个标准的概念性名词。从某种意义上来看，马科维茨在1952年发表《证券的选择》，这件事的意义同牛顿在1687年发表《自然哲学的数学原理》是同样的，意味着自1952年开始，经济学也将经历物理学在几百年前经历过的伟大的变革，或者说经济学自1952年开始才真正进入现代领域。因此，在MPT诞生50周年之际，为了更好地理解这一理论，我们有必要回顾它的起源并探索它的今后发展方向。50年后的今天，《投资杂志》（Journal of Investing）发表了由Frank Fabozzi J，Francis Gupta和著名的马科维茨教授本人联合署名的文章《现代投资组合理论的馈赠》（The Legacy of Modern Portfolio Theory，以下简称“现文”）。这篇文章的主要目的是纪念MPT发表50周年，同时，也让读者了解到在50年后，理论的创造者-马科维茨教授，是怎样重新看待自己的理论的。由于文章代表了马科维茨教授本人的意见，与其它对MPT进行评论的文章相比弥足珍贵。首先需要指出的是，MPT是一个标准型的理论（normative theory）；MPT之后的著名的资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，以下简称CAPM）却是一个主动型的理论（positive theory）。MPT描述的是健康理智的标准投资者，在面临金融世界的不确定性时的共同行为特征；而CAPM描述的是如果所有投资者都应用MPT，即采用Mean-Variance分析，那么市场中资产的收益和其系统风险之间所必然存在的联系。因此，MPT阐述了投资者应该怎样行动，而CAPM阐述了投资者实际上是怎样行动的。MPT和CAPM共同地构成了一个系统，这个系统不仅量化了风险，还解释了风险和收益之间的关系。因此，1990年的诺贝尔经济学奖由这两个理论（和另外一个关于金融经济学的理论）分享。不过，MPT作为所有资产定价模型的基础，是独立存在的。MPT的有效性并不依赖于其它任何资产定价模型的有效性。这一点非常重要，即使在今天仍有许多理论没有彻底地明白这个道理。常识告诉我们，不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里。这个道理在MPT中得到了量化和升华。MPT带给投资界的主要冲击，就来自于分散化投资的理念。今天，这一理念已经被应用到金融市场的方方面面。下表列出了由MPT直接或间接衍生出来的分散化投资的应用，这些应用主要集中在投资组合的构建和管理方面，当然并不是所有的应用都被列入到这个表中。仅仅有了分散化投资的理念还不够，投资者需要知道具体的构建投资组合的方法，也就是均值方差最优化。马科维茨发表在1952年《金融杂志》上的《证券的选择》一文中，花费了大量的篇幅描述了他的均值方差模型。正是这一部分工作，使得MPT与此前的其它经济金融截然不同，因为MPT引进了严谨的数理统计思想，开创了现代金融数学的先河。基于均值方差的最优化过程和其原理其实并不复杂。在给定了对未来收益的预期值（即收益），这种预期值的可变性（即风险），以及不同资产收益之间的相互关系，投资者可以通过计算，得到无数种投资组合，每一个投资组合都对应着不同水平的风险和收益。在这无数种可能的组合中，如果投资者本着“同等风险追求高收益，同等收益追求低风险”，那么必然有一些组合比其它组合更为令投资满意。这组令投资者满意的组合构成了所谓的“有效前沿”，在有效前沿上的组合对于投资者来说都是等效的，风险低的组合提供的收益必然低，反之，风险高的组合提供的收益必然高。有效前沿的计算生成依赖于数学。牛顿发明的微积分可以提供解决方案，不过今天，可能已经没有人再去通过手工的方法来生成有效前沿了。计算机使得这一工作变得简单而快速。目前MPT的种种应用都建立在一个基本共识之上，即历史收益可以被用来计算未来的期望值和风险，在实际操作中，投资经理们也确实是这样做的。问题在于：选择不同的历史期间，会产生截然不同的期望收益值，截然不同的风险值，和截然不同的协方差。那么，怎样才能选择合适的历史期间呢？这是MPT问世以来受到最多争议的问题，遗憾的是，答案是：不能。因为投资者面对的是一个充满不确定性的未来，没有人能够确定哪段历史期间可以最好地反映和代表未来。因此，在MPT应用中，当投资者输入历史数据时，必然会带上主观的色彩。每个人的想法各不相同，即使是面对同样的资产，采用同样的软件，如果选择不同的历史时期，最后输出的结果也会大为不同。因此，投资者或投资经理的个人判断将影响到有效前沿的生成，乃至整个MPT理论的应用。那么，什么会影响投资者的个人主观判断呢？例如，政治经济环境，政府政策，消费信心等等。那么，当投资者再次质疑历史数据对MPT应用的影响时，以下回答可能会令投资者满意：这种影响的大小取决于外界政治经济环境是否强健稳定。一个国家的经济只有在经过了长期的，记录在案的，强健稳定的增长，并且抵御了各种各样的针对该国自由市场的冲击后，该国的自由市场的历史表现才能够被认为是一个客观的，公平的，有关未来的指示器。谈到人们以历史数据无法代表未来这一理由质疑MPT时，我认为：提出这一质疑的人们其实并未真正了解MPT的本质。一般投资者都会认为，MPT是一个基于数学的，客观的理论，它与其它那些投资理论相比具有很多特点和优势。例如，国内许多金融教材上都写着：经过几十年的发展，MPT已经得到了金融界的普遍认可。现在，传统的基本面分析法，技术走势分析法，和MPT已经形成三足鼎立，每种分析方法各具优劣。我认为，MPT本身不应该与其它投资分析方法并列，MPT是一种位于其它投资分析方法之后的投资策略。例如，当一个投资者通过基本面分析选择了多只有潜力的股票后，他可以简单地把所有备选品种全部买下，或者运用MPT，按比例买下部分股票。MPT和其它的投资分析方法并不冲突，在同等条件下，不论此前选择的投资分析方法是什么，采用MPT的策略比未采用MPT的策略要高明一些。换句话说，投资决策可以分为两个阶段，第一阶段是分析阶段，各种分析方法都可以被用到，是一个主观性很强的阶段；第二阶段是优化阶段，也是使用MPT的阶段，理论上来说，应该是一个完全客观的阶段，一切可以交给没有思维的计算机。我认为，“采用怎样的历史数据来代表未来？”这个问题是第一阶段的问题，而MPT主要在第二阶段发挥所用，因此用这一问题来质疑MPT有些苛刻。MPT的本质在于，它是一个客观的投资策略，与投资分析无关。上文提到，影响投资者在有效组合之间进行选择的因素是投资者对待风险的态度，即风险偏好。值得注意的是，还有一个因素也应该被考虑进去，那就是投资时间的长短。在一年投资期内，A有1/20的机会增长到$124，也有1/20的机会增长到$95，剩下的平均期望增长值是109；而B有1/20的机会增长到$131，也有1/20的机会增长到$91，剩下的平均期望增长值是110。在五年投资期内，A有1/20的机会增长到$203，也有1/20的机会增长到$111，剩下的平均期望增长值是152；而B有1/20的机会增长到$232，也有1/20的机会增长到$104，剩下的平均期望增长值是160。在十年投资期内，A有1/20的机会增长到$345，也有1/20的机会增长到$146，剩下的平均期望增长值是232；而B有1/20的机会增长到$424，也有1/20的机会增长到$137，剩下的平均期望增长值是255。现在来比较一年投资期和十年投资期对投资者选择组合有什么影响。在一年投资期内，如果市场表现好，B将比A超出131-124=7，如果市场表现差，B将比A减少95-91=4，如果市场表现平平，B将比A超出110-109=1。看上去保守的A和激进的B之间的差别并不是很大。在十年投资期内，如果市场表现好，B将比A超出424-345=79，如果市场表现差，B将比A减少146-137=9，如果市场表现平平，B将比A超出255-232=23。这时候，保守的A和激进的B之间的差别就非常明显了。因为，B只有1/20的机会能够比A表现得差（当市场差时），即使这样，B也仅不过比A少了9，而在剩下的所有机会中，B的表现都明显超过A，尤其当市场好时，B 将比A超出79，即使市场表现平常，B也比A超出了23。因此，随着时间的增长，激进的投资组合会比保守的投资组合更加有吸引力。我对于以上有关“投资时间的延长可以使激进型的组合变得更加有吸引力”的观点持不同意见。“现文”认为，当投资时间从一年变为10年后，B将比A变得更加有吸引力。我认为，“现文”所得出的这一结论很大程度上依赖于图表五中给出的数据，即假设的投资环境。因为，不论市场向好还是向淡，各自只有1/20的机会，剩下的大部分机会都给了市场平均预期值，而在这占大比例的市场平均预期值中，B的表现总要好于A。如果假设市场向好向淡各有1/3的机会，剩下的1/3机会赋予市场平均预期值，那么将得到完全不一样的结果。因此，概率在这个问题中起到了很关键的作用。如果判断未来市场向好的概率较大，那么，投资时间越长，激进型组合对投资者的吸引越大；如果判断未来市场向淡的概率较大，那么，投资时间越长，激进型组合对投资者的吸引越小；如果判断未来市场向好和向淡的概率同样大，那么，投资时间长短和激进型组合对投资者的吸引程度没有关系。如果继续研究下去会发现，以上讨论的问题的实质是有关“复利投资”的利弊。这是一个MPT中的重要问题，在此无法详细展开探讨。另外，还可以从另外一个方面来反驳有关“投资时间的延长可以使激进型的组合变得更加有吸引力”的观点。即使投资时间的延长真的可以使激进型的组合变得更加有吸引力，那么这种吸引力最终也将被投资时间延长所带来的未来不确定性（风险）增大所抵消。马科维茨在50年前发展的MPT已经在金融理论和实践领域中得到了多方面的扩展和应用。本文仅仅讨论和回顾了其中一些重要的方面。没有理由认为MPT的影响在21世纪会被削弱；相反，不论在很近还是很远的将来，都可以很安全地预测，MPT将会在金融理论和实践中占据一块永久的位置。1960年，威廉夏普和马科维茨都在著名的兰德公司（RAND）工作，马科维茨还是夏普的非正式的博士论文导师。那年夏普26岁，马科维茨33岁。当夏普第一次敲开马科维茨办公室的门时，他们彼此都没有想到，他们的会面永远地改变了金融世界和投资者，而且在整整30年后，他们两人一起站在了1990年诺贝尔经济学奖的领奖台上。
MPT即经济学中的现代投资组合理论，因为现代投资组合理论的英语Modern Portfolio Theory，所以简称MPT。
现代资产组合理论(MPT)是一个著名的金融概念，描述了在投资组合中配置多样化的方法以在可容忍的风险范围内取得预期的收益，美国学者哈里.马科维茨在1952年的论文中首先引入这个理论，这个理论旨在降低非系统风险。也就是由某项投资的特性带来的风险。
在使用MPT时，投资者将不同的资产组合起来，这样当某些资产价格下跌时，另外一些价格等幅的上涨，这样这个组合的市值保持平稳但是，当市场整体上涨时组合中的资产价值随市场一同上涨。
现代投资组合理论主要由投资组合理论、资本资产定价模型、APT模型、有效市场理论以及行为金融理论等部分组成。它们的发展极大地改变了过去主要依赖基本分析的传统投资管理实践，使现代投资管理日益朝着系统化、科学化、组合化。
扩展资料；
行为资产组合理论打破了现代投资组合理论中存在的局限，比如理性人局限、投资者均为风险厌恶者的局限、和风险度量的局限，更加符合实践中投资者的实际投资行为。
内容是；设立了单一心理账户和多个心理账户单一心理账户，投资者之所以把投资组合整个放在一个心理账户里面，是因为他们只关心投资组合中各资产的相关系数，多个心理账户投资者会将投资组合分成多个部分分别放入不同的账户，从而忽视的各个账户之间的相关关系。
与现代资产组合理论的不同之处，行为资产组合理论实际上是对不同资产的风险程度的认识和特定投资目的的基础上所构建的一种金字塔式的资产组合，金字塔的每一层对应着投资者特定的投资目的和风险特征。
参考资料 百度百科--现代资产组合理论
资产配置“太祖”：马科维茨的均值方差模型(1990诺贝尔经济学奖)最早的模型只考虑三个维度的变量：资产的预期收益率、预期波动率、以及资产之间的相关性。我们知道，一个理性投资人总是希望资产的收益越高越好，同时风险越小越好，也就是说我们总是在风险一定的情况下希望最大化预期收益率，或者说在预期收益率一定的情况下最小化风险。马科维茨以及威廉夏普凭借着这个思想分别拿到了诺贝尔经济学奖。其实这个逻辑在数学上很容易实现，我们用资产收益率除以风险的比值大小来衡量资产表现的好坏，夏普比率、特雷诺比率、索提诺比率等都运用了这个思想。而对于一篮子股票或者一篮子大类资产而言，我们只需要对资产给予不同的权重，建立一个资产组合，并且计算该资产组合的收益、风险，以及收益风险比指标，然后重复刚才步骤（比如10000次），重新给予资产不同权重并计算资产组合的收益风险比，最后比较这10000次收益风险比的大小，其中收益风险比最大的资产组合就是我们寻求的最优组合。如由此衍生出的经典股债模型——60％股票＋40％债券的经典组合。这一组合固然分散了部分风险，但因为资产种类仅两种，风险降低的还远远不够。尤其是发展到让人眼花缭乱的金融投资品的现在，经典股债模型已乏善可陈。（资料来自博道投资官微）
哈里·马科维茨是1990年诺贝尔经济学奖获得者。
马科维茨、夏普和米勒三位美国经济学家同时荣获1990年诺贝尔经济学奖，是因为“他们对现代金融经济学理论的开拓性研究，为投资者、股东及金融专家们提供了衡量不同的金融资产投资的风险和收益的工具，以估计预测股票、债券等证券的价格”。
马科维茨关于资产选择理论的分析方法--现代资产组合理论，有助于投资者选择最有利的投资，以求得最佳的资产组合，使投资报酬最高，而其风险最小。
马克维茨之所以荣获1990年诺贝经济学奖，是因为他“对现代金融经济学理论的开拓性研究，为投资者、股东及金融专家们提供了衡量不同金融资产投资的风险和收益的工具，以估计预测股票、债券等证券的价格”。
马克维茨与另外两位获奖者的理论阐释了下述问题：在一个给定的证券投资总量中，如何使各种资产的风险与收益达到均衡；如何以这种风险和收益的均衡来决定证券的价格以及税率变动或企业破产等因素又怎样影响证券的价格。马克维茨的突出贡献是发展了资产选择理论。
1989年，Markowitz被美国运筹学学会和管理科学协会授予冯－诺依曼奖.获奖原因是:在投资组合理论、稀疏矩阵计算以及模拟程序涉及语言（SIMSCRIPT）领域的一些工作。1990年Markowitz由于他1952年的论文《投资组合选择》和1959年出版的《投资组合选择：有效分散化》一书，被授予诺贝尔经济学奖。Markowitz的主要贡献是，发展了一个概念明确的可操作的在不确定条件下选择投资组合的理论－这个理论进一步演变成为现代金融投资理论的基础。Markowitz表明，在一定的条件下，一个投资者的投资组合选择可以简化为平衡两个因素，即投资组合的期望回报及其方差。风险可以用方差来衡量，通过分散化可以降低风险。投资组合风险不仅依赖不同资产各自的方差，而且也依赖资产的协方差。这样，关于大量的不同资产的投资组合选择的复杂的多维问题，就被约束成为一个概念清晰的简单的二次规划问题。即均值－方差分析。并且 Markowitz 给出了最优投资组合问题的实际计算方法。Markowitz的理论被誉为“华尔街的第一次革命”!
1952年, 马克维兹 发表了题为《投资组合的选择》的论文, 首文用 数学模型 分析 投资组合 , 从而使这项的革命性的科学方法对报资理论产生了重大的彰响. 资产 选择分析的目标是要求出最有效的报资组合集,即投资的有效边界（ Efficient Frontier）。
艾伦·麦西森·图灵，在如今你或许对这个名字有些许陌生，但是如果说”计算机之父图灵“你一定对他这个头衔如雷贯耳，每个杰出的人才从小都会展现出与众不同的天赋，他们不会埋没在人堆里，图灵也不例外。 他在1912年6月23日出生于英国伦敦，那时的英国恰好内战失败的阴影，图灵因为他的祖父在日不落帝国时期立下了一点点功绩，被封为准男爵，结果内战之后，他们便家道中落，还好他的父亲扛起了家族复兴的大旗，乘着大英帝国前往印度的淘金热积累了些许财富，图灵的童年也算是衣食无忧。或许天才的大脑也会继承祖辈的传承，图灵的祖父约翰·罗伯特·图灵就十分有数学天赋，可惜后半生因为时运和国家境遇对生活心灰意冷，不再研究数学转学神学。图灵的童年并不像其他天才一样早早的展现出”早慧“，小时候的他甚至有些呆，不愿与别的小朋友玩耍，总爱一个人默默的呆着，或许这也是他成为”伟大“的因素之一。 1931年，图灵进入英国剑桥大学国王学院学习，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士。在这期间他疯狂汲取知识，充实自己，在结束学业以后恰逢二战爆发，二战期间，盟军为破解德军的恩尼格玛(Enigma)密码通讯系统，召集了一批专家进行秘密破解工作。艾伦·图灵（本尼迪克特·康伯巴奇），加入了指挥官丹尼斯顿（查里斯·丹斯）领导下的解密组。图灵通过字母排列组合，构建了“图灵机”计算密码的设想，并将其命名为“克里斯多夫”，以纪念往日逝去的好友。在图灵与解密组成员废寝忘食地努力下，最终建成了解密机，成功破解了德军的机密文件并缩短了二战的持续时间；图灵直接使德军轰炸计划破产，挽救了欧洲几千万人的生命。 在以下领域他都做出了卓越的贡献 图灵在第二次世界大战中从事的密码破译工作涉及到电子计算机的设计和研制，但此项工作严格保密。直到70年代，内情才有所披露。 从一些文件来看，很可能世界上第一台电子计算机不是ENIAC，而是与图灵有关的另一台机器，即图灵在战时服务的机构于1943年研制成功的CO-LOSSUS(巨人)机，这台机器的设计采用了图灵提出的某些概念。 它用了1500个电子管，采用了光电管阅读器；利用穿孔纸带输入；并采用了电子管双稳态线路，执行计数、二进制算术及布尔代数逻辑运算，巨人机共生产了10台，用它们出色地完成了密码破译工作。 1949年，图灵成为曼切斯特大学（University of Manchester ）计算实验室的副院长，致力研发运行Manchester Mark 1型号储存程序式计算机所需的软件。 1950年他发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”，指出如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别， 则可以论断该机器具备人工智能。 从1952年直到去世，图灵一直在数理生物学方面做研究。他在1952年发表了一篇论文《形态发生的化学基础》(The Chemical Basis of Morphogenesis)。 他主要的兴趣是斐波那契叶序列，存在于植物结构的斐波那契数。他应用了反应-扩散公式，如今已经成为图案形成范畴的核心。他后期的论文都没有发表，一直等到1992年《艾伦·图灵选集》出版，这些文章才见天日。 1952年，39岁的图灵遭到入室盗窃后报警，警方搜查结果发现图灵是同性恋。在当时的英国，同性恋是不被允许的。图灵被以”颠倒性行为罪”起诉，之后公审判刑。法院给了他两个选择，坐牢或化学阉割，图灵选择了后者。当时的化学阉割就是鲁莽地给人注射雌激素，完全不管这种注射对健康造成的影响。图灵在遭受注射一年后，出现乳房不断发育等严重的副作用，健康也受到很大的影响。1954年6月7日，不堪重负的图灵，咬了一口浸染了氰化物的苹果，在家自杀身亡，享年41岁。一代天才，就因为同性恋，这种天生的性取向，而被迫害之死。 假如，当时的英国有那么一丝丝宽容，让他活下来，那么他的天才大脑，又将给人类带来怎样的福祉。如果图灵没有自杀，说不定现在的人工智能，比阿尔法狗还要先进一千倍。可惜，这个世界从来就没有”如果”二字。 2009年，英国计算机科学家康明（John Graham-Cumming）发起了为图灵平反的在线请愿，截止到2009年9月10日请愿签名人数已经超过了3万，为此，当时的英国政府及首相戈登布朗不得不发表正式的道歉声明。 2012年12月，霍金、纳斯（Paul Nurse，诺贝尔医学奖得主）、里斯（Martin Rees，英国皇家学会会长）等11位重要人士致函英国首相卡梅伦，要求为其平反。 2013年12月24日，在英国司法大臣克里斯・格雷灵（Chris Grayling）的要求下，英国女王终于向图灵颁发了皇家赦免。英国司法部长宣布，“图灵的晚年生活因为其同性取向而被迫蒙上了一层阴影，我们认为当时的判决是不公的，这种歧视现象如今也已经遭到了废除。为此，女王决定为这位伟人送上赦免，以此向其致敬。” 藉此，我已一名计算机小学生的身份向伟人致敬，他照亮了一个时代，因为社会的不公就草草的给自己的人生划上了句号，这是时代的悲哀。在他诞辰108周年之际，缅怀这位伟人！
图灵对计算机的主要贡献：
1、提出“图灵测试”概念
图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，目前我们已远远落后于这个预测。
2、图灵机
图灵机是由图灵在1936年提出的，它是一种精确的通用计算机模型，能模拟实际计算机的所有计算行为。所谓的图灵机就是指一个抽象的机器，它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去。
3、人工智能
1949年，图灵成为曼切斯特大学（University of Manchester ）计算实验室的副院长，致力研发运行Manchester Mark 1型号储存程序式计算机所需的软件。
4、树立生物学
从1952年直到去世，图灵一直在数理生物学方面做研究。他在1952年发表了一篇论文《形态发生的化学基础》(The Chemical Basis of Morphogenesis)。
5、判定问题
1937年，图灵用他的方法解决了著名的希尔伯特判定问题：狭谓词演算(亦称一阶逻辑)公式的可满足性的判定问题。
他用一阶逻辑中的公式对图灵机进行编码，再由图灵机停机问题的不可判定性推出一阶逻辑的不可判定性。他在此处创用的“编码法”成为后来人们证明一阶逻辑的公式类的不可判定性的主要方法之一。
在判定问题上，图灵的另一成果是1939年提出的带有外部信息源的图灵机概念，并由此导出“图灵可归约”及相对递归的概念。
阿兰图灵简介
艾伦·麦席森·图灵，OBE，FRS（英语：Alan Mathison Turing，又译阿兰·图灵，Turing也常翻译成涂林或者杜林，1912年6月23日——1954年6月7日），是英国数学家、逻辑学家，他被视为计算机科学之父。
1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，对盟军取得了二战的胜利有一定的帮助。
图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，例如图灵曾写过一篇名为《机器会思考吗？》（Can Machines Think？）的论文，其中提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵测试。至今，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。
图灵是著名的男同性恋者，并因为其性倾向而遭到当时的英国 *** 迫害，职业生涯尽毁。他亦患有花粉过敏症。
图灵还是一位世界级的长跑运动员。他的马拉松最好成绩是2小时46分3秒，比1948年奥林匹克运动会金牌成绩慢11分钟。1948年的一次跨国赛跑比赛中，他跑赢了同年奥运会银牌得主汤姆·理查兹（Tom Richards）。［1］
孩童和年轻时代
图灵的父亲朱利斯·麦席森·图灵（Julius Mathison Turing）是一名英属印度的公务员。1911年，图灵的母亲Ethel在印度的Chatrapur怀了孕。他们希望艾伦在英国出生，所以回到伦敦，住在帕丁顿（Paddington）。结果就在那里生下了艾伦。父亲的公务员委任使他在艾伦小时候经常来往于英伦和印度。由于担心印度的气候不利于儿童成长，他把家庭留在英伦与朋友同住。图灵很小的时候就表现出他的天才，后来就更加显著。他说他在三个星期里自己学会阅读，而且，就对数字和智力游戏着迷。
六岁的时候，他的父母为他在一间叫圣迈克尔的（St。 Michael＇s）日间学校注了册。女校长很快就注意到他的天才，随后Marlborough学院的许多教育家也注意到这点。1926年，他十四岁的时候转到了在多塞特郡（Dorset）的Sherborne寄宿学校。开学的第一天，刚好遇上了大 *** 。图灵决心要赶上第一天的课，于是他独自从南安普顿（Southampton）骑了六十英里的自行车去上学，途中还在一间旅社度过一宵。
图灵天生对科学的喜好并没有给他在Sherborne的老师留下好印象。他们对教育的定义是着重于人文学科而不是科学。虽然如此，图灵继续在他喜欢的学科表现出惊人的能力，还没有学过基础微积分的他，就已经能够解答以他年纪来说算是很高深的难题。
1928年，在图灵16岁的时候，开始阅读阿尔伯特·爱因斯坦的著作。他不但能够理解，而且看出了爱因斯坦对牛顿运动定律存有质疑，即使爱因斯坦的著作中并没有明白指出这点。［2］
大学和可计算性的工作
剑桥大学国王学院的电脑房现在以图灵为名
1931年，图灵考入剑桥大学国王学院。1934年他以优异成绩毕业。1935年因为一篇有关中心极限定理的论文当选为国王学院院士。
图灵在他的重要论文《论可计算数及其在判定问题上的应用》（英语：On Computable Numbers， with an Application to the Entscheidungsproblem，1936年5月28日提交）里，对哥德尔1931年在证明和计算的限制的结果作了重新论述，他用现在叫做图灵机的简单形式设备代替了哥德尔的以通用算术为基础的形式语言。由于速度很慢，尽管没有一台图灵机会有实际用途，图灵还是证明了这样的机器有能力解决任何可想像的数学难题，如果这些难题是用一种算法来表达。现今，图灵机还是计算理论研究的中心课题。他继续证明了判定问题（Entscheidungsproblem）是没有答案的。他的证明首先展示了图灵机的停机问题（halting problem）是没有答案的，这是说不可能用一个算法来决定一台指定的图灵机是否会停机。尽管他的证明比阿隆佐·邱奇在λ演算方面相等的证明晚发表了几个月，图灵的著作是更易于理解和直观的。他的通用（图灵）机的概念也是新颖的。这一通用机能够完成任何其他机器所能做的任务。这篇论文还介绍了可定义数的概念。
图灵在普林斯顿大学度过了1937年和1938年的大部分时间，在邱奇指导下学习。1938年，他取得了博士学位。他的论文介绍了超计算（hypercomputation）的概念，在图灵机加上了预言机，让研究图灵机无法解的问题变得可能。
1939年图灵回到剑桥，聆听了维特根斯坦关于数学基本原理（foundations of mathematics）的讲座。他们激烈地争论，图灵为 *** 辩护，而维特根斯坦则认为把数学抬得太高而且不能发现任何绝对真理。
早期的计算机研究：图灵测试
在布莱切利园的图灵石像［3］
主条目：图灵测试
1945年到1948年，图灵在国家物理实验室，负责自动计算引擎（ACE）的工作 。1949年，他成为曼彻斯特大学计算机实验室的副主任，负责最早的真正的计算机——曼彻斯特一号的软件工作。在这段时间，他继续作一些比较抽象的研究，如“计算机械和智能”。图灵在对人工智能的研究中，提出了一个叫做图灵测试（Turing test）的实验，尝试定出一个决定机器是否有感觉的标准。
1952年，图灵写了一个国际象棋程序。可是，当时没有一台计算机有足够的运算能力去执行这个程序，他就模仿计算机，每走一步要用半小时。他与一位同事下了一盘，结果程序输了。
后来美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究群根据图灵的理论，在ENIAC上设计出世界上第一个电脑程序的象棋——洛斯阿拉莫斯象棋。
图案形成和数理生物学的研究
从1952年直到去世，图灵一直在生物数学方面做研究。他在1952年发表了一篇论文《形态发生的化学基础》（英语：The Chemical Basis of Morphogenesis）。［4］他主要的兴趣是斐波那契叶串行，存在于植物结构的斐波那契数。他应用了反应——扩散公式，现在已经成为图案形成范畴的核心。他后期的论文都没有发表，一直等到1992年《艾伦·图灵选集》出版，这些文章才见天日。［5］2012年，《自然》杂志称赞他是有史以来最具科学思想的人物之一。［6］
迫害和逝世
图灵在Cheshire East威姆斯洛的家，挂有蓝色牌匾。
因为图灵的同性恋倾向而遭到的迫害使得他的职业生涯尽毁。1952年，他的同 *** 协同一名同谋一起闯进图灵的房子盗窃，图灵为此而报警。但是英国警方的调查结果使得他被控以“明显的猥亵和性颠倒行为”罪（请参看 *** 法）。他没有申辩，并被定罪。在著名的公审后，他被给予了两个选择：坐牢或女性荷尔蒙（雌激素）注射“疗法”（即化学 *** ）。他最后选择了雌激素注射［7］，并持续一年。在这段时间里，药物产生了包括 *** 不断发育的副作用，也使原本热爱体育运动的图灵在身心上受到极大伤害。1954年，图灵因食用浸过氰化物溶液的苹果死亡。很多人相信他的死是有意的，并判决他的死是自杀。但是他的母亲极力争辩他的死是意外，因为他不小心在实验室里堆放了很多化学物品。
苹果公司的商标有时会被误认为是源于图灵自杀时咬下的半个苹果［8］，但该图案的设计师［9］和苹果公司都否认了这一说法［10］。而公司创办人史蒂夫·乔布斯在接受英国广播公司（BBC）电视节目《QI》时被主持人史蒂芬·弗莱问到此事时说：“这（LOGO向图灵致敬）不是真的，但是，上帝啊，我们希望它是真的。”（＂It isn＇t true， but God， we wish it were。＂）［11］
***
在2009年9月10日，一份超过3万人的 *** 签名，使英国首相戈登·布朗在《每日电讯报》撰文，因为英国 *** 当年以同性恋相关罪名起诉图灵并定罪，导致他自杀身亡，正式向艾伦·图灵公开道歉。［12］［13］［14］
至2012年，有21000多人签名 *** ，要求英国 *** 追授图灵死后赦免状，但被当局拒绝。英国上议院的麦克纳利勋爵解释说，死后赦免状是不合适的，因为图灵是根据当时的法律被定罪。［15］
2013年12月24日，英国司法大臣宣布英国女王伊丽莎白二世赦免1952年因同性恋行为被定罪的艾伦·图灵。［16］ ［17］
扩展阅读
我的一生都奉献给了计算机事业，更准确地说是奉献给了计算机网络。这个领域一贯是创新的代名词，我们不断地打破昨天的禁锢，创造出等待明日来超越的今天。行业内有一个说法，只有明天的网速才够快。我们今日所拥有的、使用中的一切，恰都是昨日难以想象的。虽然我今日小有所成，但我很明白，自己之所以能取得今日的成就，很大程度依赖前人打下的基础。如果没有他们，就不会有我，更不会有计算机的今天。
今年，2012年，是一个伟人的百年诞辰。即使我们把所有崇高的致意奉献给他都不为过。他就是阿兰·图灵。100年前，阿兰·图灵诞生在一个文化和科技水平都与现在完全不同的时代里，但这并不影响他成为今天最伟大最值得纪念的人之一。
阿兰·图灵拥有传奇的一生。他拥有的数学天赋帮助拯救了数以万计的生命，然而作为同性恋者却被当时的社会所谴责遗弃，无奈中选择结束自己的生命。他的存在充满光芒，结局却是黯淡。他为计算机领域奠定了不可埋没的基础，没有他就没有计算机的今天。1936年，还在剑桥国王学院就读的阿兰·图灵发表重要论文《论可计算数及其在判定问题上的应用》（On Computable Numbers， with an Application to the Entscheidungsproblem），提出“算法（algorithms）”和“计算机（computing machines）”两个核心概念，一直让我们受用到今天。
阿兰·图灵和计算机
谈及图灵时不得不提他在二战时为盟军所作的杰出贡献。当时他在布莱切利公园（Bletchley Park）担任解码专家，于1940年创造出可以破译德军密报的机器Bombe，为盟军的胜利立下了汗马功劳。
战后，他任职于泰丁顿国家物理研究所（Teddington National Physical Laboratory），开始从事“自动计算机”（Automatic Computing Engine）的逻辑设计和具体研制工作。1946年，图灵发表论文阐述存储程序计算机的设计。他的成就与研究离散变量自动电子计算机（Electronic Discrete Variable Automatic Computer）的约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）同期。图灵的自动计算机与诺伊曼的离散变量自动电子计算机都采用了二进制，都以“内存储存程序以运行计算机”打破了那个时代的旧有概念。
程序被储存在电脑内存中意味着程序可以自动运行，此项突破为计算机领域打开了一扇人工智能的大门。值得一提的是，1947年与图灵同在国家物理研究所研究自动计算机的哈里·哈斯基（Harry Huskey ）在1954将自动计算机的设计概念应用于Bendix公司的G——15计算机上，而也就是在这一年，阿兰·图灵选择结束了自己的生命。
人工智能
1949年，图灵成为曼切斯特大学（University of Manchester ）计算实验室的副院长，致力研发运行Manchester Mark 1型号储存程序式计算机所需的软件。1950年他发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”，指出如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别，则可以论断该机器具备人工智能。
图灵的成就不得地让我们联想，是否等到人类灭亡之后会留下机器人来统治这个世界。——文特·瑟夫
以上对图灵一生成就的陈述只是他所有成就的一个片段，语言很难概述他具体为我们现在科技的繁荣做出了多大的贡献。不过对于我来说，每一件事都令我动容。我出生在1943年6月23日，有幸和这个伟人拥有相同的生日。在我出生的那年，他正处于解码事业的顶峰时期。更巧的是，我此生接触的第一台计算机就是Bendix G——15。当时我才十几岁，有幸和最好的朋友斯蒂芬·克罗克（ Stephen Crocker）一起在加州大学洛杉矶分校（UCLA）接触到这一时代的巨制。如今，由美国计算机协会（The Association for Computing Machinery ）设立图灵奖为其最高奖项，该奖项包含的250000美元奖金又部分由我所供职的谷歌所资助。在2004年，我和我的同事罗伯特·卡恩（Robert Kahn）因我们在计算机领域的努力而获此殊荣。
天才
图灵留下的伟大思想还在演化前进，它依旧让世人惊讶，让人向之前进，让人为之兴奋。他在处理难题时表现出的才华与无畏几十年来都是这条朝圣路上的标杆。他清晰的思维和无与比拟的创造力激励着与他一起工作的每一位同事；他提出的概念，比如图灵机，又在为可计算性（computability）和可判断性（decidability）提供理论基石。因他被赋予生命的每一台计算机与计算机器，比如解码机“Bombe”与“自动计算机”，驱散了计算机领域的迷云，为21世纪计算机的产业腾飞指明了道路。
如果他能够活到今年，不知他看到今日的景象会有如何的感想，又能为我们提出哪些值得思考的问题。我花了一辈子研究计算机和网络，可是时时还会期盼图灵能够在身边回答我的疑问。相信如果有他在，很多问题都能够迎刃而解。
网络和宇宙
为了给人们带来更快的网络体验，为了给计算机领域和通讯领域带去更好的繁荣，我常常独自陷入思考，一思考就是几个小时。我在想，如何才能够规划出太阳系范围内的长距离网络通讯。
因为光的速度有限，星球又在不停的运动之中，我和我的同事们不得不重新思考大规模网络架构的基础定律。星际网络问题的棘手程度超乎大家的想象，不过既然人类要发展，要走出地球走向宇宙，这个问题就必须得到解决。
我们的寿命有限，这是人类无法突破的自我局限性，它注定了我们在某些时候不得不停下自己探索的脚步。不过图灵的人工智能理论给我们提供了一个参考答案，我们可以借助人工智能来弥补自己生命的短暂。机器人们可以背负人类的使命，代替人类走向太空。
纪念图灵
对于许多谷歌的工程师而言，图灵他们是心中的英雄。能够站在图灵的肩膀上研究、奋斗是我们这一群人的荣幸。去年，谷歌为布莱切利园提供了一笔资金，让他们购买图灵曾发表的论文以供在他们的博物馆中展览之用。
近期，我们又与伦敦科学博物馆（ London Science Museum）合作，为他们提供资金，支持他们最新的布展——“解码师：歌颂图灵（Codebreaker： celebrating the life and legacy of Alan Turing）”
他们在展会中展出了大量的文物，之前从未在公众面前出现过的官方情报机构“ *** 通讯总部（GCHQ）”也向展会出借了部分展品。让人们最难以忘怀的不是这些文物本身，而是这些机构的态度。他们同心同力不仅仅是为了纪念一位曾经的伟人所取得的成就，而是纪念这个伟人本身。这让人感动，让人感到温暖。展会为每个人生动地勾画出了图灵的形象，用深入浅出的方式向每人宣扬了图灵的伟大之处。
我希望能够借这个机会向圈外的人们展示这一个伟大的人物，他值得我们去敬爱，值得我们去颂扬。对于科技圈内的人们，2012年是当之无愧的“阿兰·图灵之年”，全世界都在举办纪念他的论坛和活动，我也参加了其中的一部分。为了纪念他的诞辰（也是我的生日），我会在曼切斯特大学举办的“图灵百年诞辰纪念大会”（Turing Centenary Conference）上发表演说。我希望大家能够身体力行地支持这一活动，只因为他是图灵，他是我们的传奇，我们的英雄。
本文作者文特·瑟夫（Vint Cerf）与罗伯特·卡恩（Robert E。 Kahn）一同创立了TCP／IP协议，被称为“互联网之父”。他从2005年加入谷歌，至今担任谷歌首席互联网专家。
1952年，在著名的《金融杂志》（Journal of Finance）上发表了哈里马科维茨（Harry Markowitz）的一篇论文，题目是《证券的选择》（Portfolio Selection）。正是马科维茨在半个世纪前的那篇文章，奠定了现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory，以下简称MPT）的基础，并由此形成了一门崭新的学科：现代金融经济学（或称现代财务经济学）。MPT是如此简单而和谐的理论，它建立在两个假设和以下几个公式之上。我们今天看到的所有的现代金融分析理论和工具几乎都来源于MPT。50年来，MPT深深地影响了整个金融界。今天，不仅仅是投资专家们用组合理论武装自己，以达到客户们的多样化的需求，客户们也需要应用这一理论来监督和评估专家们的表现和业绩。其中，受MPT影响最直接的就是有关投资组合管理（portfolio management）的实践。在其最简单的模式中，MPT提供了一个基于期望收益率和收益率标准差的用于建立投资组合的整体框架，这就是著名的Mean-Variance分析。现在，Mean-Variance已经成为经济学中的一个标准的概念性名词。从某种意义上来看，马科维茨在1952年发表《证券的选择》，这件事的意义同牛顿在1687年发表《自然哲学的数学原理》是同样的，意味着自1952年开始，经济学也将经历物理学在几百年前经历过的伟大的变革，或者说经济学自1952年开始才真正进入现代领域。因此，在MPT诞生50周年之际，为了更好地理解这一理论，我们有必要回顾它的起源并探索它的今后发展方向。50年后的今天，《投资杂志》（Journal of Investing）发表了由Frank Fabozzi J，Francis Gupta和著名的马科维茨教授本人联合署名的文章《现代投资组合理论的馈赠》（The Legacy of Modern Portfolio Theory，以下简称“现文”）。这篇文章的主要目的是纪念MPT发表50周年，同时，也让读者了解到在50年后，理论的创造者-马科维茨教授，是怎样重新看待自己的理论的。由于文章代表了马科维茨教授本人的意见，与其它对MPT进行评论的文章相比弥足珍贵。首先需要指出的是，MPT是一个标准型的理论（normative theory）；MPT之后的著名的资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，以下简称CAPM）却是一个主动型的理论（positive theory）。MPT描述的是健康理智的标准投资者，在面临金融世界的不确定性时的共同行为特征；而CAPM描述的是如果所有投资者都应用MPT，即采用Mean-Variance分析，那么市场中资产的收益和其系统风险之间所必然存在的联系。因此，MPT阐述了投资者应该怎样行动，而CAPM阐述了投资者实际上是怎样行动的。MPT和CAPM共同地构成了一个系统，这个系统不仅量化了风险，还解释了风险和收益之间的关系。因此，1990年的诺贝尔经济学奖由这两个理论（和另外一个关于金融经济学的理论）分享。不过，MPT作为所有资产定价模型的基础，是独立存在的。MPT的有效性并不依赖于其它任何资产定价模型的有效性。这一点非常重要，即使在今天仍有许多理论没有彻底地明白这个道理。常识告诉我们，不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里。这个道理在MPT中得到了量化和升华。MPT带给投资界的主要冲击，就来自于分散化投资的理念。今天，这一理念已经被应用到金融市场的方方面面。下表列出了由MPT直接或间接衍生出来的分散化投资的应用，这些应用主要集中在投资组合的构建和管理方面，当然并不是所有的应用都被列入到这个表中。仅仅有了分散化投资的理念还不够，投资者需要知道具体的构建投资组合的方法，也就是均值方差最优化。马科维茨发表在1952年《金融杂志》上的《证券的选择》一文中，花费了大量的篇幅描述了他的均值方差模型。正是这一部分工作，使得MPT与此前的其它经济金融截然不同，因为MPT引进了严谨的数理统计思想，开创了现代金融数学的先河。基于均值方差的最优化过程和其原理其实并不复杂。在给定了对未来收益的预期值（即收益），这种预期值的可变性（即风险），以及不同资产收益之间的相互关系，投资者可以通过计算，得到无数种投资组合，每一个投资组合都对应着不同水平的风险和收益。在这无数种可能的组合中，如果投资者本着“同等风险追求高收益，同等收益追求低风险”，那么必然有一些组合比其它组合更为令投资满意。这组令投资者满意的组合构成了所谓的“有效前沿”，在有效前沿上的组合对于投资者来说都是等效的，风险低的组合提供的收益必然低，反之，风险高的组合提供的收益必然高。有效前沿的计算生成依赖于数学。牛顿发明的微积分可以提供解决方案，不过今天，可能已经没有人再去通过手工的方法来生成有效前沿了。计算机使得这一工作变得简单而快速。目前MPT的种种应用都建立在一个基本共识之上，即历史收益可以被用来计算未来的期望值和风险，在实际操作中，投资经理们也确实是这样做的。问题在于：选择不同的历史期间，会产生截然不同的期望收益值，截然不同的风险值，和截然不同的协方差。那么，怎样才能选择合适的历史期间呢？这是MPT问世以来受到最多争议的问题，遗憾的是，答案是：不能。因为投资者面对的是一个充满不确定性的未来，没有人能够确定哪段历史期间可以最好地反映和代表未来。因此，在MPT应用中，当投资者输入历史数据时，必然会带上主观的色彩。每个人的想法各不相同，即使是面对同样的资产，采用同样的软件，如果选择不同的历史时期，最后输出的结果也会大为不同。因此，投资者或投资经理的个人判断将影响到有效前沿的生成，乃至整个MPT理论的应用。那么，什么会影响投资者的个人主观判断呢？例如，政治经济环境，政府政策，消费信心等等。那么，当投资者再次质疑历史数据对MPT应用的影响时，以下回答可能会令投资者满意：这种影响的大小取决于外界政治经济环境是否强健稳定。一个国家的经济只有在经过了长期的，记录在案的，强健稳定的增长，并且抵御了各种各样的针对该国自由市场的冲击后，该国的自由市场的历史表现才能够被认为是一个客观的，公平的，有关未来的指示器。谈到人们以历史数据无法代表未来这一理由质疑MPT时，我认为：提出这一质疑的人们其实并未真正了解MPT的本质。一般投资者都会认为，MPT是一个基于数学的，客观的理论，它与其它那些投资理论相比具有很多特点和优势。例如，国内许多金融教材上都写着：经过几十年的发展，MPT已经得到了金融界的普遍认可。现在，传统的基本面分析法，技术走势分析法，和MPT已经形成三足鼎立，每种分析方法各具优劣。我认为，MPT本身不应该与其它投资分析方法并列，MPT是一种位于其它投资分析方法之后的投资策略。例如，当一个投资者通过基本面分析选择了多只有潜力的股票后，他可以简单地把所有备选品种全部买下，或者运用MPT，按比例买下部分股票。MPT和其它的投资分析方法并不冲突，在同等条件下，不论此前选择的投资分析方法是什么，采用MPT的策略比未采用MPT的策略要高明一些。换句话说，投资决策可以分为两个阶段，第一阶段是分析阶段，各种分析方法都可以被用到，是一个主观性很强的阶段；第二阶段是优化阶段，也是使用MPT的阶段，理论上来说，应该是一个完全客观的阶段，一切可以交给没有思维的计算机。我认为，“采用怎样的历史数据来代表未来？”这个问题是第一阶段的问题，而MPT主要在第二阶段发挥所用，因此用这一问题来质疑MPT有些苛刻。MPT的本质在于，它是一个客观的投资策略，与投资分析无关。上文提到，影响投资者在有效组合之间进行选择的因素是投资者对待风险的态度，即风险偏好。值得注意的是，还有一个因素也应该被考虑进去，那就是投资时间的长短。在一年投资期内，A有1/20的机会增长到$124，也有1/20的机会增长到$95，剩下的平均期望增长值是109；而B有1/20的机会增长到$131，也有1/20的机会增长到$91，剩下的平均期望增长值是110。在五年投资期内，A有1/20的机会增长到$203，也有1/20的机会增长到$111，剩下的平均期望增长值是152；而B有1/20的机会增长到$232，也有1/20的机会增长到$104，剩下的平均期望增长值是160。在十年投资期内，A有1/20的机会增长到$345，也有1/20的机会增长到$146，剩下的平均期望增长值是232；而B有1/20的机会增长到$424，也有1/20的机会增长到$137，剩下的平均期望增长值是255。现在来比较一年投资期和十年投资期对投资者选择组合有什么影响。在一年投资期内，如果市场表现好，B将比A超出131-124=7，如果市场表现差，B将比A减少95-91=4，如果市场表现平平，B将比A超出110-109=1。看上去保守的A和激进的B之间的差别并不是很大。在十年投资期内，如果市场表现好，B将比A超出424-345=79，如果市场表现差，B将比A减少146-137=9，如果市场表现平平，B将比A超出255-232=23。这时候，保守的A和激进的B之间的差别就非常明显了。因为，B只有1/20的机会能够比A表现得差（当市场差时），即使这样，B也仅不过比A少了9，而在剩下的所有机会中，B的表现都明显超过A，尤其当市场好时，B 将比A超出79，即使市场表现平常，B也比A超出了23。因此，随着时间的增长，激进的投资组合会比保守的投资组合更加有吸引力。我对于以上有关“投资时间的延长可以使激进型的组合变得更加有吸引力”的观点持不同意见。“现文”认为，当投资时间从一年变为10年后，B将比A变得更加有吸引力。我认为，“现文”所得出的这一结论很大程度上依赖于图表五中给出的数据，即假设的投资环境。因为，不论市场向好还是向淡，各自只有1/20的机会，剩下的大部分机会都给了市场平均预期值，而在这占大比例的市场平均预期值中，B的表现总要好于A。如果假设市场向好向淡各有1/3的机会，剩下的1/3机会赋予市场平均预期值，那么将得到完全不一样的结果。因此，概率在这个问题中起到了很关键的作用。如果判断未来市场向好的概率较大，那么，投资时间越长，激进型组合对投资者的吸引越大；如果判断未来市场向淡的概率较大，那么，投资时间越长，激进型组合对投资者的吸引越小；如果判断未来市场向好和向淡的概率同样大，那么，投资时间长短和激进型组合对投资者的吸引程度没有关系。如果继续研究下去会发现，以上讨论的问题的实质是有关“复利投资”的利弊。这是一个MPT中的重要问题，在此无法详细展开探讨。另外，还可以从另外一个方面来反驳有关“投资时间的延长可以使激进型的组合变得更加有吸引力”的观点。即使投资时间的延长真的可以使激进型的组合变得更加有吸引力，那么这种吸引力最终也将被投资时间延长所带来的未来不确定性（风险）增大所抵消。马科维茨在50年前发展的MPT已经在金融理论和实践领域中得到了多方面的扩展和应用。本文仅仅讨论和回顾了其中一些重要的方面。没有理由认为MPT的影响在21世纪会被削弱；相反，不论在很近还是很远的将来，都可以很安全地预测，MPT将会在金融理论和实践中占据一块永久的位置。1960年，威廉夏普和马科维茨都在著名的兰德公司（RAND）工作，马科维茨还是夏普的非正式的博士论文导师。那年夏普26岁，马科维茨33岁。当夏普第一次敲开马科维茨办公室的门时，他们彼此都没有想到，他们的会面永远地改变了金融世界和投资者，而且在整整30年后，他们两人一起站在了1990年诺贝尔经济学奖的领奖台上。
1989年，Markowitz被美国运筹学学会和管理科学协会授予冯－诺依曼奖.获奖原因是:在投资组合理论、稀疏矩阵计算以及模拟程序涉及语言（SIMSCRIPT）领域的一些工作。1990年Markowitz由于他1952年的论文《投资组合选择》和1959年出版的《投资组合选择：有效分散化》一书，被授予诺贝尔经济学奖。Markowitz的主要贡献是，发展了一个概念明确的可操作的在不确定条件下选择投资组合的理论－这个理论进一步演变成为现代金融投资理论的基础。Markowitz表明，在一定的条件下，一个投资者的投资组合选择可以简化为平衡两个因素，即投资组合的期望回报及其方差。风险可以用方差来衡量，通过分散化可以降低风险。投资组合风险不仅依赖不同资产各自的方差，而且也依赖资产的协方差。这样，关于大量的不同资产的投资组合选择的复杂的多维问题，就被约束成为一个概念清晰的简单的二次规划问题。即均值－方差分析。并且 Markowitz 给出了最优投资组合问题的实际计算方法。Markowitz的理论被誉为“华尔街的第一次革命”!
MPT即经济学中的现代投资组合理论，因为现代投资组合理论的英语Modern Portfolio Theory，所以简称MPT。
现代资产组合理论(MPT)是一个著名的金融概念，描述了在投资组合中配置多样化的方法以在可容忍的风险范围内取得预期的收益，美国学者哈里.马科维茨在1952年的论文中首先引入这个理论，这个理论旨在降低非系统风险。也就是由某项投资的特性带来的风险。
在使用MPT时，投资者将不同的资产组合起来，这样当某些资产价格下跌时，另外一些价格等幅的上涨，这样这个组合的市值保持平稳但是，当市场整体上涨时组合中的资产价值随市场一同上涨。
现代投资组合理论主要由投资组合理论、资本资产定价模型、APT模型、有效市场理论以及行为金融理论等部分组成。它们的发展极大地改变了过去主要依赖基本分析的传统投资管理实践，使现代投资管理日益朝着系统化、科学化、组合化。
扩展资料；
行为资产组合理论打破了现代投资组合理论中存在的局限，比如理性人局限、投资者均为风险厌恶者的局限、和风险度量的局限，更加符合实践中投资者的实际投资行为。
内容是；设立了单一心理账户和多个心理账户单一心理账户，投资者之所以把投资组合整个放在一个心理账户里面，是因为他们只关心投资组合中各资产的相关系数，多个心理账户投资者会将投资组合分成多个部分分别放入不同的账户，从而忽视的各个账户之间的相关关系。
与现代资产组合理论的不同之处，行为资产组合理论实际上是对不同资产的风险程度的认识和特定投资目的的基础上所构建的一种金字塔式的资产组合，金字塔的每一层对应着投资者特定的投资目的和风险特征。
参考资料 百度百科--现代资产组合理论
微软公司(MICROSOFT) 的创始人比尔-盖茨是目前世界上最富有的人之一，他的资产逾千亿，被美国人誉为“坐在世界巅峰的人”。比尔-盖茨70年代曾经就读于美国哈佛大学，但是两年以后，他没有完成学业就离开了这座著名的校园，其中原因有二：一是厌学，二是他敏锐地洞察到个人电脑在未来所拥有的广阔前景。于是，在1975 年，他与中学的校友保罗-艾伦以区区1000美元共同创办了微软公司。那一年比尔-盖茨只有20岁。1981年，比尔-盖茨与保罗-阿伦共同为国际商用机器公司(IBM)设计百批个人电脑的操作系统磁盘软件获得成功，这就是人们常常谈起的DOS命令。也就是从这时开始，微软公司迅速地发展起来。到1996年公司员工已经从最初的40多名发展到1.6万名，资产近200亿美元，其营业额可同拥有30万职工的IBM公司相媲美。在个人电脑的6 种主要软件中，微软公司在其中的4种中独领风骚；在6种专业软件中，微软公司也显示出咄咄逼人的实力。同样到1996 年，微软公司控制了84%的操作系统软件市场，它开发的MS-DOS磁盘作为软件安装在1.2亿台电脑上，它开发的WINDOWS(窗口操作系统)可用于25种语言，用户超过6000万。比尔-盖茨是一个雄心勃勃的人，他的梦想是让所有的人都能从他的成功中受益。当标志着第二次信息革命开始的微软网络出现时，她立即站在了这股新浪潮的最前端。微软公司投资4000万美元同移动电讯技术公司合资建立了世界无线通讯联网系统，以庞大的信息传递网络服务于世界。1995年3月，比尔-盖茨与另一位亿万富翁、美国最大的移动电话公司创始人克雷格-麦考宣布了新的合作项目：在全球建立移动通讯网。这一项目的总投资达90亿美元。比尔-盖茨说，他要用电脑和信息高速公路解放世界。比尔-盖茨有着极强的竞争意识，在巨大的成绩面前，他没有考虑如何享受人生，他时时提醒自己不要居功自傲，要勇于奋进，只有这样才能不断处于领先地位。他热爱自己的职业，并且刻苦工作。他要求下属更多地了解对手，以面对新的挑战。他认为，永远革新才是成功的关键。比尔-盖茨发表了《未来之路》一书，他在书中说：“事情才刚刚开始。”比尔-盖茨1994年结婚，妻子梅林达-佛伦奇是微软公司的一名高级管理人员。他们目前有一个女儿，住在美国西雅图市华盛顿湖畔的一套总造价达5000万美元的别墅里，整个别墅全部实行电脑化管理，室内设施和装修十分现代化。作为一名百亿富翁，比尔-盖茨认为，富有到一定程度，金钱就没有太大意义了。他表示，他将把自己财富的95% 捐献给慈善事业，让别人都能从中受益。这位电脑超人兑现了自己的一部分诺言，出资200多亿美元成立了世界上最大的基金会。
01
人物简介
比尔·盖茨，全名威廉·亨利·盖茨三世，简称比尔或盖茨。1955年10月28日出生于美国华盛顿州西雅图。13岁开始计算机编程设计，18岁考入哈佛大学，1975年与好友保罗·艾伦一起创办了微软公司，比尔盖茨担任微软公司董事长、CEO和首席软件设计师。1986年，比尔·盖茨进入Fortune亿万富豪榜，约3亿1千5百万美元。1995年比尔·盖茨成为世界首富，约200亿美元。比尔·盖茨1995-2007年连续13年成为《福布斯》全球富翁榜首富 ，连续20年成为《福布斯》美国富翁榜首富。
02
人物经历
比尔·盖茨有关于计算机的天赋和洞察力是微软公司和软件业界成功的关键。
他的计算机才能崭露头角是在13岁时，独立编出了第一个电脑程序。
1970年代，还在哈佛大学读书的盖茨与伙伴保罗·艾伦一起为Altair 8800电脑设计Altair BASIC解译器。比尔·盖茨在上学期间，还主修了操作系统，数据库，编译器，计算机图形学，并且这四门都拿了A。盖兹在大二时写了一篇论文，里面用到了他设计出来的一个算法。此文四年后挂了他老师的名字发表到了该领域的顶级期刊《离散数学》上。
下附比尔盖茨大学期间《离散数学》论文
从20岁创办微软起，比尔·盖茨积极地参与微软公司的关键管理和战略性决策，并在新产品的技术开发中发挥着重要的作用。
1980年8月28日，盖茨以5万美元价格购买了一款名QDOS的操作系统软件，对其稍加改进后，将该产品更名为DOS（操作系统软件），然后将其授权给IBM使用。IBM-PC机的替及使MS-DOS取得了巨大的成功，因此80年代，它成了PC机的标准操作系统。
Windows95/98/ME/NT/2000/Me/XP/Server2003/Vista这些微软的拳头产品成功地占有了从PC机到商用工作站甚至服务器的广阔市场，为微软公司带来了丰厚的利润。公司在Internet软件方面也是后来居上，抢占了大量的市场份额。
1984年，微软公司的销售额超过1亿美元。1997年6月为止的会计年度，微软营业额为113亿美金。1999年6月，微软市场价值达到4072.2亿美元，名列全球1000大企业榜首，超过了通用电气公司(3330.5亿美元)。
微软最核心的竞争力就是可以迅速进入其他领域并且对原有市场主导力量形成威胁的 能力。在IT软件行业流传着这样一句告诫：“永远不要去做微软想做的事情”，可见，微软的巨大潜力已经渗透到了软件界的方方面面,简直是无孔不入，而是所向披靡。
03
人物评价
比尔·盖茨对全人类的影响既深且远，并不仅限于IT行业。而所有的动力都来自于他个人的信仰:「想象未来每个人的桌面上都有一台电脑」。
作为世界第一大 PC 系统的创始人远在1970年代大型主机电脑当道时，他就敢做这种梦，是因为相信自己看到了别人没看到的事情。
04
经典语录
“我深信任何可以增进人与人之间沟通的方法都具有长远的价值，人们借此相互学习，并且共同努力达到彼此认同的自由。”
“幸运之神会光顾世界上的每一个人,但如果她发现这个人并没有准备好要迎接她时,她就会从大门里走进来,然后从窗子里飞出去。”
“只要有坚强的持久心，一个庸俗平凡的人也会有成功的一天,否则即使是一个才识卓越的人,也只能偶遇失败的命运。”
“强烈的欲望也是非常重要的。人需要有强大的动力才能在好的职业中获得成功。你必须在心中有非分之想,你必须尽力抓住那个机会。”
“如果你已经制定了一个远大的计划,那么就在你的生命中,用最大的努力去实现这个目标吧。”
从退学建立微软
比尔·盖茨只用了20年
成为世界首富
蝉联13年《福布斯》榜首
3分钟带你了解比尔盖茨创办微软的历史事件
逆境”中可以人才，这人人都知道，也被人看得很重。人们往往只去注意成功者是怎样突破逆境，而没有注意成功者顺境中得来的益处，生活中总会有顺逆的存在，谁说顺境就不能出人才？ 爱因斯坦小时候只上过两个月的学，有些人认为这是他成功中的逆境，而我则认为是顺的成份多一点，试想一下，如果他真的继续读，那个人人都把他当成疯子的学校，会造就他怎样的未来？会变成一个读书机器，没有了自己的自由学习空间，就好像原野上的一棵草，一定要把它移栽到公园的草坪上一样，被学校那把大剪刀把本来独具风格的草剪得一样的齐，如果这样，他是否成为世界伟大的科学巨人，那就难以肯定了！同样他的妈妈对他的信任，不也是一种顺境吗？有几个母亲会做到那样？这是爱因斯坦的幸运，他的母亲任他的奇怪的思想跳跃，任他用行动实现他的思想，这难道不是他的顺境？难道还有人要说他是逆境中出的人才？ 再说影星章子怡，从小喜爱唱歌、演戏，第一次歌唱就得奖，第一次舞蹈就出名，这样的一帆风顺还有人能否认吗？对于她，很多争论，但不可否认的是她的成功中多数是顺境而非逆境。 有时候，顺境对人的帮助要比逆境来得快，来得实在。一句鼓励的话，对你的肯定，是一种自信的力量、一比钱，是成功的本钱、一种信任的感动得得我们不住努力的助力器，一句安慰的话，是重新站起来的勇气。 我们有时会说，逆境地中出的是受过磨励的钢，而我就会说，顺境出的人才，就是好机器，好技术下炼出来的好钢。 逆境出人才，我不否认。 顺境出人才，我也坚信。 谁说“顺境”出不了人才？我要再次问。 我希望能够吃到我一样的回答：能，顺境能出人才！ 顺境自然是出人才的。但须要认识到，遇到挫折时仍不可以灰心--这是人生观。 顺境应该是指物质方面的东西了。或者顺利的际遇、顺利环境中的人生----我突然觉得顺境逆境跟人才没有了关系。 人才。什么是人才了？对社会，对人类……有贡献的？能完成某些任务并有所创亲和提高的？一个有抱负有理想并最终取得成就的？想不通，人才就是人类之中的优秀者吧。 教育。教育无一是人才的源泉。一个良好的受教育的环璋和一个复杂，吵闹，低落，甚至肮脏，丑陋，没有基本安全感的受教育的环境或干脆没有条件受教育相比，谁都能相信良好环境中的孩子们更建康，茁壮。更能体会和理解教育带来的知识而获得更好的教育的结果。不能想像一个垃圾学校里的学生会是什么样子。也不能想像中国三千五百万绝对贫困人口中不能上学的孩子们以后会是怎样。别说自学和出污泥而不染了。那只是个别的天才。不然修起这么多希望小学干吗？ 消除贫困现象。告别希望小学。逆境可以让人坚强成熟理性更全面的认知。但事实上对于一个坚强成熟理性有认知浴的人任何时候在他看来都是顺境。同理懒惰贪婪任性铗窄的人任何环境下都是不会顺利的。因为清贫挫折甚至绝望而创作出的许多伟大的艺术品的艺术家。严格意义上讲并不能算是人才。因为他们清贫绝望。而同样创作出不朽艺术品的艺术家。人们更认同他是人才。逆境中了倒的艺术家至少当时是没有人说他是人才的，说了因为他清贫绝望，除了一些知音伯乐或对方辩友？？我还是更愿意叫他们天才，（上深到哲理的高度便不能说清了，里面相关的而又矛盾的东西实在太多。） 心理。心理问题是大问题。现在越来越多的人们开始关注这方面的东西了。有所作为，有所成就是须要有一个健康的心理的。不然别人会说你变态。而一个温暧充满爱的顺利环璋产生的人的心理比在逆境中生活的人的心理更健康。（一个人老是不顺利是容易产生心理病的。）顺境让人更自信乐观积极向上美丽大方善良。 统计一下。社会中的精英有在逆境中成长起来地。但大数并没有书上写的那么传奇。许多人包括人才还是平平淡淡的经历过和生活着地。夸张的夸大逆境的范围和形式是认识上的错误是别一种艺术地表现方式。事实上绝大多数人本身是生活在顺境中的。感谢中国*******。我们以后都会是人才地。这个事实就会雄辩的证明。记住，你不是最悲惨的。如果你摔断了一条腿，你应该庆幸，因为你没有摔断两条。活着就很好了。。。。 更多更全更好的爱教育环境和物质基础以及一个乐观积极自信上进的心理环境还有一个友善真诚热情求知进步文明的社会环境对于人才的培养和成长是至关重要至高无上的。到这里。我们人人都是人才啊。希望大家不要去盲目的鱼蠢的追求崇拜向往而模仿逆境的生活方式。幸福来之不易，我们应该珍惜。生活虽然平淡，但也美好啊。 顺境和逆境都出人才。但总的来说顺境中出的人才更多更完美.答案补充 逆境出人才，我不否认。 顺境出人才，我也坚信。 谁说“顺境”出不了人才？爱因斯坦小时候只上过两个月的学，有些人认为这是他成功中的逆境，而我则认为是顺的成份多一点同样他的妈妈对他的信任，不也是一种顺境吗？有几个母亲会做到那样？这是爱因斯坦的幸运，他的母亲任他的奇怪的思想跳跃，任他用行动实现他的思想，这难道不是他的顺境？难道还有人要说他是逆境中出的人才？ 再说影星章子怡，从小喜爱唱歌、演戏，第一次歌唱就得奖，第一次舞蹈就出名，这样的一帆风顺还有人能否认吗？对于她，很多争论，但不可否认的是她的成功中多数是顺境而非逆境。 有时候，顺境对人的帮助要比逆境来得快，来得实在。一句鼓励的话，对你的肯定，是一种自信的力量、一比钱，是成功的本钱、一种信任的感动得得我们不住努力的助力器，一句安慰的话，是重新站起来的勇气。 我们有时会说，逆境地中出的是受过磨励的钢，而我就会说，顺境出的人才，就是好机器，好技术下炼出来的好钢。 顺境和逆境都出人才。但总的来说顺境中出的人才更多更完美.