如何不调包完成上述代码

如果你不想使用第三方库来实现风险平价模型，你可以手动编写代码来计算资产权重。以下是一个简单的Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设df包含五个资产的每日收盘价数据
# 首先，计算收益率
returns = df.pct_change().dropna()

# 设置回溯期为一年
lookback = 252

# 计算协方差矩阵
cov = returns.tail(lookback).cov()

# 计算资产风险贡献
risk_contribution = np.dot(cov, np.ones((cov.shape[0], 1))) / cov.shape[0]

# 计算资产权重
weights = risk_contribution / np.sum(risk_contribution)

# 打印资产权重
print(weights)

在这段代码中，我们首先使用pct_change()函数计算每个资产的收益率，然后使用tail()函数来选取最近的一年数据。接着，我们使用cov()函数计算协方差矩阵。

接下来，我们计算每个资产的风险贡献，即协方差矩阵和一个全1向量的乘积除以资产数量。然后，我们将每个资产的风险贡献除以总风险贡献，得到每个资产的权重。

需要注意的是，这里的权重是每个资产在投资组合中的比例，不是具体的投资金额。如果要计算具体的投资金额，可以将权重乘以总投资金额即可。