为什么计算权重的时候,没有用到非线性优化
时间: 2024-02-05 08:04:00 浏览: 28
非常好的问题!在风险平价策略中,我们通常会使用非线性优化方法来计算资产权重,使得每个资产的风险贡献相同。这是因为,资产之间的相关性可能会导致协方差矩阵不是对角阵,从而不能直接使用简单的线性计算方法。
在上面的示例代码中,我们使用了线性计算方法来计算资产权重,这是因为我们假设资产之间的相关性较小,或者说我们仅仅是为了演示如何使用vnpy实现风险平价策略,而不是为了实现最优化的资产配置。在实际应用中,使用非线性优化方法可以得到更优化的资产配置。
常见的非线性优化方法包括牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等。在Python中,可以使用Scipy库中的optimize模块来实现这些方法,比如使用minimize函数来实现最小化目标函数的优化过程。下面是一个简单的示例代码,使用minimize函数实现资产权重的非线性优化计算:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize
# 定义资产列表
symbol_list = ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "EOSUSDT", "XRPUSDT", "BCHUSDT"]
# 定义初始权重
x0 = np.array([0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2])
# 定义目标函数,即风险平价策略的目标函数
def objective(x, cov_matrix):
risk_contributions = np.dot(cov_matrix, x)
return np.sum(np.square(risk_contributions - np.mean(risk_contributions)))
# 获取历史数据
start_time = "20180101 00:00:00"
end_time = "20211231 23:59:59"
data = database_manager.load_bar_data(
symbol_list,
Exchange.BINANCE,
interval,
start_time,
end_time
)
# 计算协方差矩阵
returns = np.log(data.close_price / data.close_price.shift(1)).dropna()
cov_matrix = returns.cov()
# 使用minimize函数进行非线性优化
result = minimize(objective, x0, args=(cov_matrix,), method="SLSQP", bounds=[(0, 1) for _ in range(len(x0))], constraints=[{"type": "eq", "fun": lambda x: np.sum(x) - 1}])
# 输出最优资产权重
weights = result.x
print(f"最优资产权重为:{weights}")
```
这里使用了SLSQP方法进行优化,同时还设置了权重的上下限,以及加了一个等式约束,保证所有权重之和为1。这样我们就可以得到更优化的资产配置,使得每个资产的风险贡献相同。