shanken correction的python 代码

Shanken correction是一种用于计算投资组合alpha的统计方法，它可以纠正样本内误差和样本选择偏差。下面是一个简单的Python代码实现：

import numpy as np

def shanken_correction(alpha, cov_mat, bench_var, port_var):
    """
    计算Shanken correction后的alpha值
    :param alpha: 原始alpha值
    :param cov_mat: 投资组合和市场组合的协方差矩阵
    :param bench_var: 市场组合的方差
    :param port_var: 投资组合的方差
    :return: Shanken correction后的alpha值
    """
    num_assets = cov_mat.shape[0]
    inv_cov_mat = np.linalg.inv(cov_mat)
    beta = np.zeros(num_assets)
    for i in range(num_assets):
        beta[i] = cov_mat[i,-1] / bench_var
    alpha_correction = alpha + (alpha - 1) * np.dot(beta.T, np.dot(inv_cov_mat, beta)) * (port_var / bench_var)
    return alpha_correction

这个函数需要输入原始的alpha值，投资组合和市场组合的协方差矩阵，市场组合的方差和投资组合的方差。它会返回Shanken correction后的alpha值。