在投资决策中，了解风险与预期回报之间的关系至关重要。通过调整预期回报率目标，并观察投资组合风险（回报率方差）的变化，投资者可以做出更明智的决策。

本案例利用 MATLAB 软件对投资组合优化模型进行参数灵敏度分析。通过设置回报率目标值在 0.09 到 0.234 之间变化，步长为 0.002，我们可以绘制出风险随预期回报变化的曲线。

具体步骤如下：

1. 加载模型数据，包括股票预期回报率和协方差矩阵。

2. 初始化参数，例如回报率目标起始值和步长。

3. 使用循环结构，逐步增加回报率目标值。

4. 在每次循环中，求解投资组合优化问题，得到最优投资比例和对应的风险。

5. 将结果保存，并绘制风险-回报曲线。

通过观察风险-回报曲线，投资者可以直观地了解不同预期回报率目标下的风险水平，从而选择合适的投资策略。