这个矩阵就是协方差矩阵。 举个例子,假设我们有一个包含3个样本和2个变量的数据集,表示为矩阵 ( A ): [ A = egin{bmatrix} 9 & 6 \ 5 & 3 \ 8 & 4 end{bmatrix} ] 首先,计算每个变量的均值: [ ar{X}_1 = frac{9 + 5 + 8}{3} = 6 ] [ ar{X}_2 = frac{6 + 3 + 4}...
1.根据历史数据的协方差来计算股票的投资比例,也就是用纯粹的历史数据来预测未来,不言而喻,结果肯定会产生一定偏差。 2.从目前的学术研究成果来看,马科维茨投资组合模型的鲁棒性非常差,协方差矩阵稍微有一点变化,股票投资组合的比例变化极大。 3.如果估计月度数据,用T个时期的样本来估计一个N*N的协方差矩阵,并且...
您必须首先将这些矩阵从NumPy转换为pytorch-tensors才能进行计算(然后再转换回来)，但您绝对可以以非常相似...