rets=(df/df.iloc[0]-1).iloc[-1]*10是什么意思
时间: 2024-06-06 12:09:50 浏览: 6
这段代码是用来计算DataFrame中某一列相对于该列第一个元素的增长率,然后将增长率乘以10。其中,df表示DataFrame,df.iloc[0]表示选取该DataFrame中的第一个元素,df/df.iloc[0]-1表示将DataFrame中所有元素都除以第一个元素,并减去1,得到每个元素相对于第一个元素的增长率,最后再用.iloc[-1]选取增长率所在列的最后一个元素。
相关问题
rets = close_px.pct_change().dropna()
这段代码的作用是计算DataFrame对象close_px每一列的百分比变化(即变化率),并将其中含有缺失数据的行(即NaN值所在的行)删除,最终返回一个新的DataFrame对象rets。
具体来说,pct_change()函数用于计算每个元素与其前一个元素之间的变化率,计算公式为:(当前元素 - 前一个元素) / 前一个元素。这里的前一个元素指的是该列中当前元素的前一行元素。dropna()函数则用于删除含有缺失数据的行,即删除含有NaN值的行。
因此,通过这段代码,我们可以获得close_px每一列的变化率,并将其中的缺失数据删除,以便后续的分析和处理。
clc; load C:\Users\15968\Desktop\Mean_variance_data.mat; %导入数据 N=size(data,2); R=mean(data)*12; %年度期望收益率 S=std(data)*sqrt(12); %年度标准差 COV=cov(data)*12; %年度协方差 figure (1) scatter(S,R,"filled") xlabel('风险(%)') ylabel('回报(%)'); %% 等权组合年化收益率及方差计算 W0=1/N*ones(N,1); %设置资产等权重,ones(m, n)生成m * n的全1矩阵 %%设定目标收益率以及线性约束条件 required_return=[8;9;10;11;12;13;14;15;16;17;18;19;20]; %目标收益率 f = @(W) W'*COV*W A=[]; %无线性不等式约束 b=[]; Aeq=[R;ones(1,N)]; %线性等式约束 Aeqs=[ones(1,N)]; beqs=[1]; %下面表示不能做空 lb=zeros(N,1); %如果决策变量下界为0,使用zeros()函数快速生成下界向量lb=zeros(m, n)生成m * n的全0矩阵 ub=0.5*ones(N,1); %%给定目标收益率,求最小方差组合 options=optimset('LargeScale','off','Algorithm','sqp'); for i = 1:13 beq=[required_return(i,1);1]; [W,fval,ExitFlag]=fmincon(f,W0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options); %注意函数调用方式,匿名函数法 end stds=sqrt(minvar) rets=required_return(i,1) figure; plot([stds], [rets]); title('Efficient Frontier'); xlabel('Risk'); ylabel('Return');这段代码中老是说“minvar的输入参数的数目不足”,该怎么改
在代码中,没有看到定义 `minvar` 变量的代码,但是根据后面的 `stds=sqrt(minvar)`,可以猜测 `minvar` 是用来存储最小方差的变量。因此,可能是因为代码中没有定义 `minvar` 导致出现了“输入参数的数目不足”的错误。
可能需要在代码中添加以下代码行来定义 `minvar` 变量:
```
minvar = zeros(13, 1); % 定义一个13x1的全0矩阵
```
然后,在求解最小方差组合时,需要将 `minvar` 的对应行赋值:
```
for i = 1:13
beq=[required_return(i,1);1];
[W,fval,ExitFlag]=fmincon(f,W0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options);
minvar(i) = fval; % 将最小方差赋值给 minvar 的对应行
end
```
这样,就可以避免“minvar的输入参数的数目不足”的错误了。
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