前一讲我们已经说了如何计算一个投资组合的预期收益率和预期收益率的波动率。然而，人们在投资的时候，往往都是在风险相同的情况下，选择收益最大的配置方案，而在收益相同的情况下，会选择风险最小的配置方案。但上讲的内容在整个计算过程中，有一个问题是没有解决的：在什么配置情况下，我能获得最大的投资收益率？（收益最大）或者说，在投资收益率确定的情况下，什么配置能让我的波动率最小？（风险最小） 这里就不得不引入一
Galvanize 最近在旧金山参加了 Dato 数据科学峰会，这次会议聚集了千余名来自业界和学术界的数据科学研究人员，他们交流并探讨关于数据科学、机器学习应用和预测模型的最新进展。以下是我导师认为数据科学家将在未来数月乃至数年里使用的八个 Python 工具。1. SFrame and SGraphDato 数据科学峰会中重磅消息之一是 Dato 将在 BSD 协议下开源SFrame 和 SGr
为什么你的报告中的图老板总是瞧不上，为什么我们觉得这图可以了，老板却总是不满意，不要你觉得，要老板觉得。 很多人有一个误区，就是分析很重要，展示不重要，这就好比你有满腔的热血、满腹的才华，却茶壶里煮饺子——肚里有货倒不出。光埋头苦干有什么用，要懂得展示，懂得在合适的时机外露，你不表现，谁知道你干活了，你不表现，总有技术不如你的表现的比你好，这就是职场，残酷却现实。这一小节内容告诉你图表美
基于JQData的有效前沿组合及投资组合优化（1）现代资产组合理论（MTP）是关于在特定风险水平下投资者（风险厌恶）如何构建组合来最大化期望收益的理论，这一理论最基本的原则是投资者可以构建投资组合的有效集合，即有效前沿，有效前沿可以在特定风险水平下使期望收益最大化； （2）资产的风险一般使用资产回报的波动方差来表示，在回报和风险相权衡的时候，根据资本资产定价模型(CAPM)一般使用夏普率来评估风险
一、资产配置的类型纵向配置：across time, 择时，不同的时间配置不同的资产。例如：先储蓄，再买房横向配置：across assets，同一个时间上配置多样资产。 二、三步法 资产配置分一下4种情况讨论；越往后越靠近真实世界。 情景一 : 1 risky, 1 risk-free Step 1: 求出portfolio的总收益，期望收益
# Python前沿：数据可视化与应用
在大数据时代，数据可视化是将数据转换为信息的重要手段。使用Python这个强大的编程语言，我们能够轻松地进行各种类型的数据可视化，例如饼状图、柱状图、折线图等。本文将介绍如何使用Python进行数据可视化，特别是饼状图的创建，以及数据流程中各个环节的序列图展示。
## 一、引言
数据可视化不仅能帮助我们理解复杂的数据，还能在决策上提供支持。因此，学习如
威胁暴露管理是网络安全中一个关键的、动态的、持续的过程。
概述：目前，金融市场总是变幻莫测，充满了不确定因素，是一个有许多投资风险的市场。这与其本身的市场规律和偶然性有关，金融危机、国家政策以及自然灾难等都会影响到金融市场，均会影响投资的收益情况。所以投资者总是希望能够找到应对的方法来减少投资的风险而增加收益。随着老百姓对合理的财富分配理论有着迫切的需求，学会优化投资理财，做到理性投资，是当前投资者最关心的问题。投资优化的核心问题就是，投资者如何将现有的
转载
2023-09-20 22:50:05
0阅读
目录1. 学习目标2. 操作讲解3、作业结果1.、作业12、作业21. 学习目标使用 Python 实现不同的投资配比使用 Python 实现均值-方差模型2. 操作讲解通过上一个任务，你对马科维茨的均值-方差投资组合模型已经有所了解了。那么在 Python 中该如何实现呢？整个过程有些复杂，和之前使用Excel的实现也有较大差异。因此我们会将整段代码拆解一下，给你逐个讲解。大体上，这段代码将分为
转载
2023-08-10 14:34:48
132阅读
写在前面最近在看《赌神数学家》这本书，在此书的第四部分“圣彼得堡悖论的故事”的“香农的恶魔”这一小节中，讲了香农自己对于股票的投资策略。在这一小节中，有一个股票价格和香农调整后的投资组合折线图，正好也学过了用python绘制折线图，想想自己能不能绘制出这个图。下面简单介绍一下股票价格的随机游走和香农的投资策略。股票：起始价为1美元，每时间单位价格翻倍或减半的概率相等；香农投资策略：假设你的起始资金
本文选自邢不行老师的《python量化投资入门》课程之一个10年翻400倍的投资策略。吃瓜群众：10年翻400倍？！这怎么可能？！肯定是标题党？！回答：绝对不是。后面会附上原始数据、代码、结果，用数字说话。 邢不行是经管之家（原人大经济论坛）「量化投资」版块的版主，毕业于香港科技大学，热门教程《量化小讲堂》的作者。 今天，邢老师给大家分享一个选股方法，一个在过去10年可以让你的本金翻400倍的
目录概述：一、股票数据准备1、股票选择2、获取每支股票的收盘价3、计算股票的日收益率二、投资组合的收益计算1、给定权重的投资组合2、等权重的投资组合3、市值加权的投资组合三、投资组合的相关性分析1、投资组合的相关矩阵2、投资组合的协方差矩阵3、投资组合的标准差四、探索股票的最优投资组合1、使用蒙特卡洛模拟Markowitz模型2、投资风险最小组合3、投资最优组合（1）夏普比率（2）夏普最优组合的选
转载
2023-07-05 20:36:11
0阅读
文章目录引言主要思路投资组合现代投资组合理论（MPT）波动率协方差权重分配投资组合期望回报投资组合方差代码实践获取基金净值的变化情况计算基金的波动率比较基金之间的相关性计算年期望收益计算组合期望收益利用有效边界进行投资组合优化小结参考文章 引言还记得今年年初，A股行情火热的样子吗。我把年终奖投进了?热门网红基金里，然后就是绿油油的大半年?。最近在外网看了一篇关于股票投资组合优化的文章，于是想着可
清华编程高手尹成带你基于算法实践python量化交易量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化
转载
2023-07-04 22:10:18
0阅读
文章目录1. 学习目标2. 操作讲解3、作业结果1. 学习目标理解简单收益率和对数收益率通过 Pandas 和 NumPy，为不同的股票计算投资收益率通过线性加和，计算投资组合的收益率2. 操作讲解从这个任务开始，我们将使用 Python 及其相关的软件包，来进行投资领域的数据分析。任何投资都要考虑两点：可能的收益和可能的损失。人们总是希望增加获取收益的机会，并降低蒙受损失的风险。但是这两者是“鱼
文章目录一、读取excel文件，获取收益率数据二、给定权重，求组合收益率、标准差、夏普比率三、规划求解（一）求解夏普比率最高的投资组合，并且单个资产权重均不超过20%（二）求解方差最小的投资组合（三）求解方差最小的投资组合，组合收益率为30%（四）求解收益率最高的投资组合，组合标准差为40%。 此文章首发于公众号：Python for Finance 链接：https://mp.weixin.
理论基础马科维茨的投资组合(均值-方差、有效边界)模型最早采用了风险资产的期望收益率(均值)和用方差(或标准差)代表的风险来研究资产组合和选择问题。理论上来说可以通过投资组合规避非系统性风险。而Alpha策略则是找出某种可以超越大盘收益率的选股策略，再做空对应大盘的股指期货等衍生品，就可以稳定产生收益，且可以规避系统性风险。所以将两者结合，利用马科维茨的理论选股规避非系统性风险，再套入Alpha策
股票分析、双均线策略、人口分析项目、消费记录分析
数据分析项目案例股票分析小结： 需求：使用tushare包获取某股票的历史行情数据。输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。# 需求四：假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我
转载
2023-07-02 15:08:37
94阅读
# Python前沿技术实现指南
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何实现一些Python前沿技术。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成以下几个步骤，让你能够了解并实践这些技术。
## 步骤概述
以下是完成这个任务的整个流程，我们将在本文中详细介绍每一步的具体细节。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 了解Python前沿技术的概念和应用场景 |
| 2 |
原创
2023-07-17 04:14:14
144阅读
蒙特卡罗模拟π的计算引入库计算积分 y = x**2厕所排队问题介绍实现图形展示 蒙特卡罗模拟 介绍：蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。① π的计算 ② 计算积分 y =
