Matlab 为均值-方差投资组合分析准备数据

我正在尝试使用MATLAB对13项资产进行均值-方差投资组合优化，我不确定我准备资产数据进行分析的方法是否可靠。以下是我目前为每项资产所做的工作：

从雅虎下载每月价格和股息数据！金融

将价格和股息数据转换为本国货币（新西兰元）

使用函数

totalreturnprice

将月度价格和股息数据转换为总回报价格时间序列

然后将所有13项资产的总回报价格时间序列数据整理成一个称为

所有资产回报价格
的NUMOBS*13矩阵，然后使用以下命令估计资产范围的平均值和协方差：

p = p.estimateAssetMoments(all_asset_return_prices, 'MissingData', false);

我关心的是这一点。MATLAB的
estimateAssetMoments
文档表明，它期望的是总回报数据，而不是我生成的总回报价格数据。但是，如果我通过以下任一方式将总退货价格数据转换为总退货数据：

使用功能
periodicreturns
传递“数据格式”/“价格”名称-值对
由此得出的资产风险与回报的曲线图似乎很奇怪，即平均回报或方差似乎不现实。有谁能评论一下上述程序中的失败之处，或者给我指一个专门处理准备数据进行分析的参考资料吗？MATLAB Financial Toolbox文档在描述如何分析投资组合数据时非常有用，但在解释如何首先准备数据时却没有那么好

请注意，我无权访问datafeed工具箱，因此需要手动准备数据。
estimateAssetMoments
有一个选项输入参数，允许您指定AssetReturns输入是返回还是价格系列数据。你试过使用它吗？的确，我试过了-见上面第二点。@RBE你最初是如何创建
p
的？