python写一个风险平价模型

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何实现风险平价模型：

import numpy as np
import cvxpy as cp

# 定义一些参数
n = 5  # 资产数量
mu = np.array([0.1, 0.2, 0.15, 0.12, 0.08])  # 各资产的预期收益率
sigma = np.array([[0.2, 0.1, 0.15, 0.12, 0.08],
                  [0.1, 0.3, 0.2, 0.18, 0.1],
                  [0.15, 0.2, 0.25, 0.22, 0.12],
                  [0.12, 0.18, 0.22, 0.3, 0.15],
                  [0.08, 0.1, 0.12, 0.15, 0.2]])  # 各资产的协方差矩阵

# 定义决策变量
weights = cp.Variable(n)

# 定义问题
risk_parity = cp.Problem(
    cp.Minimize(cp.quad_form(weights, sigma)),
    [cp.sum(weights) == 1, weights >= 0,
     cp.multiply(weights, cp.log(mu)) == cp.multiply(cp.log(cp.sum(cp.multiply(weights, mu))), weights)]
)

# 求解问题
risk_parity.solve()

# 输出结果
print("Optimal weights:", weights.value)

这段代码中，我们首先定义了一些参数，包括资产数量、各资产的预期收益率和协方差矩阵。然后，我们定义了一个决策变量 `weights`，表示各资产在投资组合中的权重。接着，我们通过使用 `cp.quad_form(weights, sigma)` 将投资组合的风险表示为一个二次函数，并将其作为目标函数，最小化该函数以求得最优的投资组合权重。同时，我们还添加了一些约束条件，包括权重之和为1、权重非负以及各资产的风险贡献比例相等。最后，我们调用 `risk_parity.solve()` 求解问题，并输出最优的投资组合权重。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。另外，风险平价模型的求解可能需要较长的计算时间，因此需要注意代码的效率和优化。