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
时间: 2024-02-13 09:05:04 浏览: 21
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。
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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。
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。