编写聚宽均值方差有效前沿上找风险最小点代码

在编写基于Pandas DataFrame的Python代码中，如果你想要找到投资组合在给定的风险水平下收益最大的均衡点，通常会涉及到计算资产的有效前沿（Efficient Frontier）。这里是一个简单的例子，我们将使用`numpy`和`pandas`库来实现这个功能：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 假设df_data是你存储了资产收益率的数据框，有两列'Assets' (资产名称) 和'Returns' (收益率)
df_data = pd.DataFrame({
    'Assets': ['Asset1', 'Asset2', 'Asset3'],
    'Returns': [0.05, 0.07, 0.06]
})

def portfolio_return(weights, returns):
    return np.sum(returns * weights)

def portfolio_volatility(weights, cov_matrix):
    return np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights)))

# 假设cov_matrix是协方差矩阵，你可以从数据集中计算或提供它
cov_matrix = df_data['Returns'].cov()

def get_min_volatility_risk_ratio(target_volatility, returns, cov_matrix):
    def objective_function(weights):
        portfolio_return_ = portfolio_return(weights, returns)
        portfolio_volatility_ = portfolio_volatility(weights, cov_matrix)
        
        if portfolio_volatility_ < target_volatility:
            # 如果波动率低于目标，则惩罚回报，使其接近于最小值
            penalty = -(portfolio_return_ + 1e-8)
        else:
            # 否则，只考虑最大化回报
            penalty = -portfolio_return_
        
        return portfolio_volatility_, penalty

    constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1})
    bounds = tuple((0, 1) for _ in range(len(df_data)))
    
    opt_results = minimize(objective_function, np.array([1 / len(df_data)] * len(df_data)), method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
    
    if opt_results.success:
        optimal_weights = opt_results.x
        min_volatility = opt_results.fun[0]
        max_return = portfolio_return(optimal_weights, returns)
        print(f"在{target_volatility}波动率下的最大回报: {max_return}")
        print(f"对应的权重分布: {optimal_weights}")
        return min_volatility, max_return
    else:
        print("优化未成功")

# 调用函数，例如找到波动率为0.08时的风险最小化点
min_volatility, max_return = get_min_volatility_risk_ratio(0.08, df_data['Returns'], cov_matrix)

在这个代码片段中，我们首先定义了一个投资组合的回报和波动率函数，然后创建了一个优化函数来寻找在特定波动率下，返回最大化但又尽量降低风险的投资组合。请注意，实际应用中你需要处理更多的细节，比如异常情况处理、输入验证等。