投资组合优化工具主要是基于资产管理行业的经典理论——现代投资组合理论（modern portfolio theory，MPT）的基本原理。现代投资组合理论MPT的核心原理是，投资者一贯是风险厌恶型的，这意味着如果两种产品收益相同但风险水平不同，投资者会偏好低风险产品。据此可以得到一个推论，只有存在额外收益作为补偿，投资者才愿意承担额外的风险。由此引入了风险调整收益（risk-adjusted re
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2024-07-19 11:26:57
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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
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2023-11-21 21:54:20
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多策略回测时常常遇到问题。仓位如何分配？你以为基金经理都是一拍脑袋就等分仓位了吗？或者玩点玄乎的斐波拉契数列？OMG，谁说的黄金比例，让我看到你的脑袋（不削才怪）！！ 其实，这个问题，好多好多年前马科维茨（Markowitz）我喜爱的小马哥就给出答案——投资组合理论。 根据这个理论，我们可以对多资产的组合配置进行三方面的优化。1.找到有效前沿。在既定的收益率下使组合的方差最小。2.找到shar
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2023-09-18 19:23:06
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组合优化投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。随着诸如多样化要求，最小和最大资产敞口，交易成本和外汇成本等限制因素的引入，我使用粒子群优化(PSO)算法。投资组合优化的工作原理是预测投资组合中每种资产的预期风险和回报。该算法接受这些预测作为输入，并确定应在每个资产中投入多少资本，以使投资组合的风险调整回报最大化并满足约束。每种资产的预期风险和回报的预测需要尽可能准
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2023-09-05 14:35:53
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我今年的研究课题是使用粒子群优化(PSO)的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果。组合优化投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。随着诸如多样化要求，最小和最大资产敞口，交易成本和外汇成本等限制因素的引入，我使用粒子群优化(PSO)算法。投
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2023-11-14 20:26:37
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实践是最好的学习方式，如果能学以致用，不仅能巩固提升技能，也有助于保持学习动力。网上也有其他人用Python建投资组合的文章，但不是过于强调理论就是直接上代码，代码又长又难懂，还用了不少没见过的库，画出的图形很炫，但不适合我这种初级水平、只想求出个权重的人。所以决定不找网上现成的代码，自己从零编起。我的需求很朴素，给定若干资产，求出它们在组合中的权重。马科维茨资产组合投资理论其实就是一个有条件的最
一、项目组合管理概述1.项目组合是将项目、项目集，以及其他方面的工作内容组合起来，满足组织的战略性的业务目标2.选择的组件的一个视图以及组合的战略目标，不见得要相互依赖或者直接相关，组织的投资决策，项目优先级的排序以及资源的分配，组织的意图、方向和进展3.位实现特定的战略目标，项目组合包含的组件都需要经过识别、评价、选择以及批准4.资金投入情况，识别和确定组织的优先活动，确定项目治理和项目绩效管理
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
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2023-10-11 08:22:36
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大家好，我是菜鸟哥！本篇文章，我们来聊聊如何根据「 行业板块 」辅助我们进行价值投资。# 1. 行业板块行业板块与概念股在定义上还是有很大区别的。一般来说，概念板块的风险更大，基于某个消息被短期炒作，很不稳定，因此风险更大行业板块是按股票行业进行分类，往往注重于长期，稳定性更高。在实际投资上，短期可以根据按「 市场热点 」从概念股进行选股投资，中长
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2023-08-05 23:52:24
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09基于动态规划的投资问题 目录09基于动态规划的投资问题简述动态规划1.问题2.解析举个栗子3.设计4.分析5.源码 简述动态规划动态规划：动态规划(Dynamic Programming)是运筹学的一个分支，是一种使用多阶段决策过程的最优的通用方法。它不是某种具体的算法，而是算法设计技术，对求出目标函数在一定约束条件下的极值这样的问题，DP提供了高效的解决思路。用DP解决的问题通常具有以下两个
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2023-12-21 12:28:46
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1955年，美国盛行答题积累奖金的电视节目，答题者通过连续答对题目来累计奖金池。而在电视外，庄家针对这个节目开设了答题者能否答对题目的赌盘，吸引了许多赌徒参与下注。但是，节目在东海岸直播，西海岸则有直播延时，有赌徒便抓住了这个机会，利用延时提前通过电话得到了答题者答题情况，赶在西海岸直播前参与下注，从中套利。受此启发，贝尔实验室的科学家约翰·拉里·凯利于1956年在《贝尔系统技术期刊》中提出了凯利
优 化 问 题 无 约 束 优 化 问 题 简单组合优化问题 组合优化 组合优化又称为离散优化，它的目标是从组合问题的可行解集中求出最优解，通常可描述为：令Ω＝{s1，s2，…，sn}为所有状态构成的解空间，C(si)为状态si对应的目标函数值，要求寻找最优解s*，使得对于所有的si∈Ω，有C(s*)＝minC(si)。组合优化往往涉及排序、分类、筛选等问题，它是运筹学的一个重要分支。 典型的组合
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2023-10-19 22:08:50
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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
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2023-08-10 14:34:48
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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
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2023-09-20 22:50:05
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# 如何实现Python投资组合
在股票或其他市场投资中，构建一个投资组合是一个常见且重要的任务。使用Python可以帮助你更高效地管理投资组合。本文将指导你如何使用Python实现简单的投资组合管理，包含整个流程和相应的代码示例。
## 流程概览
我们将整个过程分为几个步骤，表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|--
文章目录1. 学习目标2. 操作讲解2.1 练习12.2 练习22.3 练习32.4 练习42.5 练习52.6 练习62.7 练习72.8 练习82.9 练习92.10 练习102.11 练习112.12 练习122.12 小结1. 学习目标了解 Python 语言的常用语句和
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2023-09-16 10:47:31
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导入测试数据：import pandas as pd
import numpy as np
StockPrices = pd.DataFrame()
StockPrices = pd.read_excel('gupiao1.xlsx',index_col=[0])
StockPrices.index.name = '日期'
print(StockPrices.head())计算收益率：# 计算每日
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2024-07-27 10:00:10
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??????欢迎来到本博客❤️❤️❤️????博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。目录?1 概述?2 运行结果?3 Matlab代码实现?1 概述 投资组合选择问题是金融领域中的一个重要问题,它
原创
2022-10-23 00:18:52
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本文将模拟退火（SA）算法应用于投资组合优化问题。模拟退火（SA）是一种通用的概率和元启发式搜索算法，可用于找到以具有多个最优的大搜索空间为特征的优化问题的可接受解决方案。投资组合优化涉及在资产之间分配资本，以最大化风险调整回报。基本模拟退火算法该算法的灵感来自冶金退火中的随机过程，其中材料被反复加热和冷却。这样做是为了增加材料晶体的尺寸并减少其缺陷。这些材料特性取决于材料中通过加热...
原创
2021-05-20 22:07:08
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我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果。组合优化投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。随着诸如多样化要求，最小和最大...
原创
2021-05-12 14:42:35
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