G = cvx.Parameter((4, 7), nonpos=True) # Assigns a constant value to G. G.value = -numpy.ones((4, 7)) You can initialize a parameter with a value. The following code segments are equivalent: # Create parameter, then assign value. rho = cvx.Parameter(nonneg=True) rho.value = 2...
Parameter(), cp.Parameter() # CVXPY表达式示例 3.69 + b/3 x - 4*a sqrt(x) - minimum(y, x - a) maximum(2.66 - sqrt(y), square(x + 2*y)) 表达式可以是标量、向量或矩阵。表达式的维度存储在 expr.shape 中。总条目数由 expr.size 给出,而维度数量由 expr.ndim 给出。如果一个表达式...
11)layer=CvxpyLayer(prob,[b,Q],[y])#定义植入torch的凸优化层,注意参数都要放在列表内batch_factor=torch.randn((Batch,11,n),requires_grad=True)#5个资产各11个特征,55个因子Sigma=[np.random.rand((n,n))for_inrange(Batch)]#5个资产的协方差矩阵(这里实际上不...
Parameter(shape, nonpos=True) 代替Parameter(shape, sign='negative')。 有关支持的所有属性的完整列表,请参见 属性。未来将添加更多属性。 NumPy 兼容性 为了使 CVXPY 更加兼容 NumPy 语法,进行了以下接口更改:* CVXPY表达式的 value 字段现在返回NumPy ndarrays而不是NumPy matrices。 CVXPY表达式的维度由 ...
i/k_i,都是向量其中 。 from cvxpy import * # Create two scalar optimization variables. # 在CVXPY中变量有标量(只有数值大小)，向量，矩阵。 # 在CVXPY中有常量(见下文的Parameter) x = Variable() # 定义变量x==a,定义变量y==t。两个都是三维向量 y = Variable(3) w=[0.3,0.4,0.5]
Q=cp.Parameter((2,2),PSD=True)q=cp.Parameter(2)A=cp.Parameter((2,2))b=cp.Parameter(2)x=cp.Variable(2)objective=cp.Minimize(0.5*cp.quad_form(x,Q)+q.T @ x)constraints=[A @ x==b,x>=0] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
组合优化是量化投资策略实施过程中非常重要的步骤，组合优化的过程是结合不同的投资目标及风险约束给出最...
(m,1),pos=True)# lagrange multiplierC=1# trade-off parameterG=np.matmul(y*x,(y*x).T)# Gram matrixobjective=cp.Maximize(cp.sum(a)-(1/2)*cp.quad_form(a,G))constraints=[a<=C,cp.sum(cp.multiply(a,y))==0]# box constraintprob=cp.Problem(objective,constraints)result=prob.solve(...
b = cp.Parameter(m) D = cp.Parameter((k, n)) constraints = [A @ x - b == 0] objective = cp.Minimize(cp.pnorm(D @ x, p=1)) problem = cp.Problem(objective, constraints) assert problem.is_dpp() cvxpylayer = CvxpyLayer(problem, parameters=[A, b, D], variables=[x]) ...
importcvxpyascpimporttorchfromcvxpylayers.torchimportCvxpyLayern,m=2,3x=cp.Variable(n)A=cp.Parameter((m,n))b=cp.Parameter(m)constraints=[x>=0]objective=cp.Minimize(0.5*cp.pnorm(A@x-b,p=1))problem=cp.Problem(objective,constraints)assertproblem.is_dpp()cvxpylayer=CvxpyLayer(problem,paramete...