gupiao3701 = pd.read_csv("merged5.csv",encoding='utf-8’,index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu = expected_returns.mean_historical_return(gupiao3701) # 使用历史数据计算预期收益 S = risk_models.sample_cov(gupiao3701) # 使用历史数据计算协方差矩阵SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 1)

您的代码中出现了语法错误，具体来说是一个引号字符的问题。在您的代码中，第一个字符串中的单引号后面的字符似乎不是正常的单引号，而是一个类似于中文引号的字符。

请将代码中的引号字符替换为正常的单引号或双引号即可：

gupiao3701 = pd.read_csv("merged5.csv", encoding='utf-8', index_col=0)
mu = expected_returns.mean_historical_return(gupiao3701)
S = risk_models.sample_cov(gupiao3701)

注意，如果您是从其他地方复制代码，可能需要手动将引号字符替换为正常的单引号或双引号。

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gupiao3701 = pd.read_csv("merged5.csv",encoding='utf-8') # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu = expected_returns.mean_historical_return(gupiao3701) # 使用历史数据计算预期收益 S = risk_models.sample_cov(gupiao3701) # 使用历史数据计算协方差矩阵在计算时将第一列时间也算进去了，怎么解决

您可以使用 Pandas 库中的 `read_csv` 函数的 `index_col` 参数，将第一列作为索引而不是数据列，例如：

gupiao3701 = pd.read_csv("merged5.csv", encoding='utf-8', index_col=0)

这样，第一列就会被作为索引，而不会被当做数据列计算预期收益和协方差矩阵了。

mu1 = expected_returns.mean_historical_return(gupiao400) # 使用历史数据计算预期收益 S1 = risk_models.sample_cov(gupiao400) # 使用历史数据计算协方差矩阵输入的表格是什么样的

输入的表格是一个数据框（DataFrame），其中每一列代表一个资产的价格序列，每一行代表一个时间点。数据框应该至少包含两列：一个日期列和一个或多个资产价格列。日期列应该是一个日期格式的数据类型（如Python中的datetime.date或pandas中的Timestamp），资产价格列应该是一个浮点数数据类型。例如，以下是一个包含三个股票的价格序列的数据框示例：

          date  stock1_price  stock2_price  stock3_price
0   2020-01-01         10.50         25.20         50.00
1   2020-01-02         10.60         25.50         51.00
2   2020-01-03         10.70         24.90         52.00
3   2020-01-04         10.80         25.10         53.20
4   2020-01-05         10.90         25.30         54.50
..         ...           ...           ...           ...
246 2020-12-24         15.00         30.00         70.00
247 2020-12-25         15.10         30.10         71.00
248 2020-12-26         15.20         30.20         72.00
249 2020-12-27         15.30         30.30         73.00
250 2020-12-28         15.40         30.40         74.00

[251 rows x 4 columns]

在这个示例中，数据框包含一个日期列和三个资产价格列（stock1_price、stock2_price和stock3_price）。日期列包含从2020年1月1日到2020年12月28日的日期，包括251个交易日。