我有两个CTA 策略的子策略，可以生成两个子策略收益return的dataframe来代表2个模型的收益序列，帮我用python写一个代码完成风险平价模型对策略给与权重

当然可以！下面是一个示例代码，可以帮助你使用风险平价模型为两个策略分配权重：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成示例的子策略收益数据
strategy1_returns = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10),
                                  'Return': np.random.randn(10)})
strategy2_returns = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10),
                                  'Return': np.random.randn(10)})

# 合并子策略收益数据
returns = pd.merge(strategy1_returns, strategy2_returns, on='Date', suffixes=('_strategy1', '_strategy2'))
returns.set_index('Date', inplace=True)

# 计算每个子策略的风险贡献
risk_contributions = returns.cov().div(returns.var().sum())

# 计算权重
weights = 1 / risk_contributions

# 归一化权重
weights /= weights.sum()

print(weights)

这段代码首先生成了两个子策略的收益数据，并将其合并为一个DataFrame。接下来，通过计算协方差矩阵和每个子策略的风险贡献，得出每个子策略的权重。最后，将权重归一化以确保其总和为1，并打印输出。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际情况下可能需要根据具体的需求进行修改。另外，风险平价模型还有其他的实现方式，你可以根据自己的需求进行调整。