【新功能】投资组合优化器(portfolio optimizer) 概述 投资组合优化是指应用概率论与数理统计、最优化方法以及线性代数等相关数学理论方法,根据既定目标收益和风险容许程度(例如最大化收益,最小化风险,风险平价等),将投资重新组合,分散风险的过程,它体现了投资者的意愿和投资者所受到的约束,即在一定风险水平下收益最大...
我们会对投资组合优化器的进行持续创新与改进。 优化函数API详情见 portfolio_optimizer - 投资组合优化: 示例 下面选出上证50成分股的一部分与选定的ETF基金进行组合构成股票池,设定不同的投资组合优化约束条件,并进行回测,测试投资组合优化器对整个投资的影响。 模型1:等权重配置 模型2:组合风险平价;股票的总权重限制...
通用求解器可以处理任意的非线性优化问题,但代价可能是收敛速度慢。 默认包 包stats(默认安装的基本R包)提供了几个通用的优化程序。 optimize()。用于区间内的一维无约束函数优化(对于一维求根,使用uniroot())。 f <- function(x) exp(-0.5*x) * sin(10*pi*x) f(0.5) `` result <- optimize(f, interv...
我们已经看到了两个包,它们是许多其他求解器的包。 用于凸问题、MIP和非凸问题 ROI包为处理R中的优化问题提供了一个框架。它使用面向对象的方法来定义和解决R中的各种优化任务,这些任务可以来自不同的问题类别(例如,线性、二次、非线性规划问题)。 LP – 考虑 LP: 最大化: 约束: #> ROI: R 优化基础设施 ...
在本文中，我们将使用 Streamlit从用户输入的股票代码构建一个投资组合优化仪表板 Web 应用程序。它还将在仪表板上显示其性能。然后，如果您愿意，我们将介绍如何将其部署到云中。最终产品部署在此处，部分屏幕截图如下所示。股票优化器仪表板 Web 应用程序的部分屏幕截图。图片由作者提供。所有必需的代码都在这个...
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聚宽投资组合优化器是一种基于聚宽平台的工具,用于帮助投资者优化他们的投资组合。它结合了股票技术分析和基本面分析的方法,利用指标公式进行选股,并通过优化算法提供最佳的投资组合配置方案。聚宽投资组合优化器能够提供个性化的投资建议,帮助投资者更好地管理风险和提
在本文中,我们将使用 Streamlit从用户输入的股票代码构建一个投资组合优化仪表板 Web 应用程序。它还将在仪表板上显示其性能。然后,如果您愿意,我们将介绍如何将其部署到云中。最终产品部署在此处,部分屏幕截图如下所示。 股票优化器仪表板 Web 应用程序的部分屏幕截图。图片由作者提供。
在量化投资中,组合优化用于计算考虑约束条件时能达到的目标函数的最大值,产生具体的仓位权重。在优化器的设置上,需要首先确定优化目标和约束,后续调整则是动态的、不断循环往复的过程——可以简单理解为“持续地跑回测,收到分析结果,再反馈调整”。 (1)优化目标 ...
本研究以特定选股复合因子为基础,构建组合优化器,通过多种优化目标、约束和界限的设置,构建指数增强策略,并对其在沪深300和中证500范围内的表现进行回测分析。 研究背景方面,随着居民财富管理需求增长,指增产品日益受关注。组合优化器基于现代投资组合理论,采用数学优化算法,将收益预测转化为持仓权重,其构建需明确优化目标...