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。