在Python中为Efficient Frontier添加附加约束,可以使用优化库如cvxpy来实现。cvxpy是一个用于凸优化问题的Python库,可以方便地定义和求解各种优化问题。 要为Efficient Frontier添加附加约束,首先需要定义一个优化问题,并设置目标函数和约束条件。在这个问题中,目标函数是最小化投资组合的风险,约束条件可以是资产权
下半部分的曲线,没人在这里设置portfolio,因为上半部分总能找到一个点具有相同的风险,但收益率更高的节点 上半部分的曲线,叫 有效前沿曲线 Efficient Frontier 整个曲线向左弯曲的幅度,取决于两个产品的相关性ρ。ρ约小,弯曲幅度越大。 当ρ=1,是一条直线 当ρ=-1,是两个折线,汇聚在纵轴上 -- 风险降为0...
为图形添加轴标签和图例,以便更好地理解图形。 plt.title('Efficient Frontier') plt.xlabel('Volatility (Std. Deviation)') plt.ylabel('Expected Returns') plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.legend(labelspacing=0.8) plt.show() 三、解释有效边界图 理解图形 在有效边界图中,x轴通常表示风险(通常...
# 生成有效前沿数据defcalculate_efficient_frontier(num_portfolios=10000):results=[]for_inrange(num_portfolios):weights=np.random.random(4)# 随机分配资产权重weights/=np.sum(weights)# 权重归一化portfolio_return=np.dot(weights,mean_returns)# 组合收益portfolio_stddev=np.sqrt(np.dot(weights.T,np.dot...
linspace(0, max(eff_frontier['Risk']), 50) y = risk_free_rate + (tangent_point[1] - risk_free_rate) / tangent_point[0] * x plt.plot(x, y, 'k--') plt.xlabel('Standard Deviation (Risk)') plt.ylabel('Expected Return') plt.title('Efficient Frontier with Minimum Variance and ...
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plt.plot(vols, rets, color='r', label='efficient frontier') plt.legend() 接下来我们能做的就是允许卖空。通过改变边界就可以轻松完成。现在我们希望权重在 -1 到 1 之间。其中一个约束条件也需要更改。现在我们检查权重的绝对值之和是否等于 1。其余的都是一样的。
cov_mat = risk_models.sample_cov(prices_history)efficient_frontier = EfficientFrontier(avg_returns,cov_mat)weights = efficient_frontier.max_sharpe()cleaned_weights = efficient_frontier.clean_weights()for stock in context.stocks:order_target_percent(stock, cleaned_weights[stock])def analyze(context,...
ef = EfficientFrontier(mu, S) weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.portfolio_performance(verbose=True) 六、实施与监控 最终,将策略部署到实际交易环境中,并进行实时监控。 6.1 部署到云服务器 可以使用云服务器(如AWS、GCP)部署交易策略。通过自动化脚本实现策略的实时运行...
在此基础上，均值-方差分析法是找到一个最优资产配置方案，它能最好权衡预期收益和风险（作为收益的方差）。与均值-方差分析法相关的一个关键概念是有效前沿（Efficient Frontier），它是一组为制定风险水平提供最高预期投资组合回报，或以不同的方式对其进行构建的最优投资组合，为预期投资组合回报提供最低风险水平。