已知资产的历史收益率，使用机器学习模型预测最优投资组合策略的代码

在Python中，使用机器学习模型预测最优投资组合策略通常涉及以下几个步骤：

1. **数据准备**：
- 导入必要的库，如`pandas`处理数据，`numpy`进行数值计算，`sklearn`中的`PortfolioAnalytics`或自定义函数用于计算收益率和风险。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from portfolioanalytics import mean_variance_portfolio

2. **加载和预处理历史资产收益率数据**：
- 加载CSV文件或其他数据源，清洗缺失值和异常值。

df = pd.read_csv('historical_returns.csv')
df.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 填充缺失值

3. **计算收益特征**：
- 可能需要计算平均回报、波动率等指标作为输入变量。

df['return'] = df['Close'].pct_change()
mean_returns, cov_matrix = df['return'].mean(), df['return'].cov()

4. **构建机器学习模型**：
- 使用线性回归、随机森林、神经网络等模型预测未来收益率，这里以线性回归为例。

X = df[['return_1', 'return_2', ...]]  # 根据需要选择特征
y = df['return']  # 目标是下一天的收益率

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

5. **优化投资组合**：
- 使用优化算法（如均值方差优化）找到最优投资组合。

optimal_weights, optimal_return, optimal_volatility = \
    mean_variance_portfolio(mean_returns, cov_matrix, target_return=0.10)

6. **评估和调整模型**：
- 利用交叉验证和回测检验模型性能，并根据需要调整模型参数。

7. **实际应用**：
- 将模型应用于新的市场数据，实时更新投资组合权重。

new_data = pd.read_csv('latest_data.csv')
predicted_return = model.predict(new_data[['return_1', 'return_2', ...]])
new_optimal_weights = update_weights(predicted_return, cov_matrix)