# 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu = expected_returns.mean_historical_return(combined_df1) # 使用历史数据计算预期收益 S = risk_models.sample_cov(combined_df1) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # 使用EfficientFrontier类优化投资组合 ef = EfficientFrontier(mu, S) # 最小化投资组合的风险 weights = ef.min_volatility() # 打印出最优权重 print(weights)用退火算法进行优化

感谢您的问题！这是一个关于使用EfficientFrontier类进行投资组合优化的问题，结合了历史数据的预期收益和协方差矩阵。使用EfficientFrontier类可以通过最小化投资组合的风险，得到最优权重的组合。在这个问题中，我们可以使用退火算法进行优化。以下是您提供的代码：

# 计算预期收益和样本协方差矩阵
mu = expected_returns.mean_historical_return(combined_df1)  # 使用历史数据计算预期收益
S = risk_models.sample_cov(combined_df1)  # 使用历史数据计算协方差矩阵

# 使用EfficientFrontier类优化投资组合
ef = EfficientFrontier(mu, S)

# 使用退火算法进行优化
weights = ef.min_volatility(method='slsqp')

# 打印出最优权重
print(weights)

希望这个回答能够帮助您！如果您还有其他问题或者需要更多的解释，请随时问我！