df = pd.DataFrame(weights_col)

时间: 2023-11-03 07:40:44 浏览: 227
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pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

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这行代码创建了一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 对象，其中 `weights_col` 是一个列向量，可能是一个 NumPy ndarray 或 Pandas Series 对象。DataFrame 的每一列都可以有一个名称，但在这种情况下，由于没有指定名称，该列将默认命名为数字索引。如果您想要指定列名，可以使用 `df = pd.DataFrame(weights_col, columns=[your_column_names])`。
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from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt import risk_models from pypfopt import expected_returns yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free) / RandomPortfolios.Volatility # 绘制收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(RandomPortfolios.Volatility, RandomPortfolios.Returns, c=RandomPortfolios.Sharpe) plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.show()修改后面的代码，与前面匹配

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使用python读取十只股票的数据并、以市值为权重捏合这十只股票，形成自定义的“茅指数。 假设mktvalue 为第 t 天，第 k 只股票的流通市值;r 为第 t 天第 k 只股票的收益率。 tk tk 市值是每天动态变化的，所以我们以当天的流通市值来捏合茅指数时，每天的权重都在变。 第 t 天总市值: sum_mktvaluet = 10 mktvaluetk k=1 第 t 天，第 k 只股票占茅指数的权重:weighttk = mktvaluetk/sum_mktvaluet “茅指数”每日收益率:mao_rt = 10 weighttk ∗ rtk k=1 最终结果请打印倒数三天的收益率以便检查。

df = pd.read_csv(name, index_col=0) dfs.append(df) stocks_df = pd.concat(dfs, axis=1) # 计算每只股票的流通市值和总市值 mkt_values = [] for i in range(10): mkt_value = stocks_df.iloc[:, i*6+3] * ...

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