ImportError: cannot import name 'EfficientRiskParity' from 'pypfopt'

如果你遇到了 `ImportError: cannot import name 'EfficientRiskParity' from 'pypfopt'` 的错误，可能是因为你使用的是较旧的版本的pyportfolioopt库。

`EfficientRiskParity` 是pyportfolioopt库的一个相对较新的特性，因此你需要确保你安装的是较新的版本。你可以通过以下命令升级pyportfolioopt库：

pip install --upgrade pyportfolioopt

如果你的环境中没有安装pyportfolioopt库，可以通过以下命令安装：

pip install pyportfolioopt

安装完成之后，你就可以使用以下代码来实现风险平价策略：

from pypfopt import risk_models
from pypfopt import expected_returns
from pypfopt.risk_models import CovarianceShrinkage
from pypfopt.efficient_frontier import EfficientRiskParity
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv", index_col=0, parse_dates=True)

# 计算各资产的预期收益率和协方差矩阵
mu = expected_returns.mean_historical_return(data)
Sigma = CovarianceShrinkage(data).ledoit_wolf()

# 定义风险平价优化器
erp = EfficientRiskParity()

# 优化投资组合
weights = erp.optimize(Sigma@mu)

# 输出结果
print(weights)

需要注意的是，上述代码中我们使用了 `CovarianceShrinkage` 来计算协方差矩阵，这是一个较新的特性，可以更好地处理协方差矩阵的估计问题。如果你使用的是较旧的版本的pyportfolioopt库，可以使用 `risk_models.sample_cov` 函数来计算协方差矩阵。

另外，需要注意的是，`EfficientRiskParity` 的实现可能会因版本而异。如果你使用的是较旧的版本，可能需要使用 `pypfopt.risk_parity.RiskParity` 来代替 `EfficientRiskParity`。