伴随着金融行业的发展,学界和业界一直热衷于投资组合的研究。自Markowitz用方差衡量风险,提出均值方差理论后,学者尝试从不同的角度度量风险。而回撤风险是其中一种为投资者熟知且十分重要的风险度量。对此,学者们进行了大量的研究,但大都研究回撤的幅度,而较少从回撤时间的角度考虑。再者,学者在研究回撤的幅度时较少对其鲁棒性进行考虑。另外,在现实投资中,仅仅考虑回撤风险是不足够的。若从投资管理人关心的投资组合被赎回风险出发,则需要考虑多种不同的风险。综上,本文在前人研究的基础上,将从以下几个方面展开:(1)考虑将回撤时间加入已有的回撤风险投资组合优化模型。设计一个策略,将回撤时间作为筛选股票的条件,并利用回撤幅度优化模型构建投资组合。随后利用中国证券市场的股票数据进行实证分析,按照历史平均最大回撤间的大小进行分组并比较不同组别构成的投资组合在收益和回撤方面的表现,从而验证该选股条件有效性,最后比较构建的策略与原有不考虑回撤时间模型的投资组合在样本内和样本外绩效表现,分析考虑回撤时间的改进结果。(2)在已有的回撤风险优化模型基础上考虑加入资产路径信息的不确定性信息,研究最坏情形下的回撤风险度量指标。在条件回撤在险值(CDaR)的基础上,参考WCVaR的构建方法,构建考虑最坏情形下的条件回撤在险值(WCDaR)作为风险约束的投资组合模型。假设资产路径可能存在多种情形,且每种情形发生的概率是不确定的。在此条件下考虑最坏情形下的收益和回撤风险,建立其投资组合优化问题,使组合具有鲁棒性。随后通过对偶等方法将模型转化为易于求解的线性规划问题。最后利用中国证券市场进行实证分析,比较本文构建的WCDaR模型和已有CDaR模型差异,总结分析考虑最坏情形的回撤风险度量的优势。(3)在回撤风险度量基础上,加入考虑其他风险约束的情形。在真实投资中,投资管理人为了减少基金产品被赎回情况,在建立投资组合时会考虑不同的风险约束。本文将同时考虑投资组合的总风险约束、相对市场组合的风险约束和回撤风险约束作为被赎回风险的风险约束,并利用这些风险约束构建具有多约束的非线性规划模型,通过非线性优化工具去求解。最后利用中国证券市场的数据验证模型的有效性,通过数据分析说明考虑多个风险度量的必要性,再分析多约束组合在样本内和样本外与基准组合表现的差异,并比较考虑多个约束的投资组合模型和已有考虑单个约束投资组合模型绩效的差异。通过对回撤约束的投资组合研究,包括对回撤时间和最坏情形的条件回撤在险值的考虑,可以完善以回撤作为风险度量的理论体系。另外,同时考虑回撤风险度量和其他风险度量,可使投资组合更具有现实意义。