efficient frontier
时间: 2023-04-24 14:05:31 浏览: 63
有效前沿是指在给定风险水平下,可以实现最大化预期收益的投资组合集合。它是投资组合理论中的一个重要概念,通过有效前沿可以帮助投资者在风险和收益之间做出最优的选择。有效前沿的构建需要考虑多种因素,包括资产的预期收益率、风险水平、相关性等。
相关问题
AttributeError: 'EfficientFrontier' object has no attribute 'efficient_frontier'
对不起,我的回答有误。最新版的PyPortfolioOpt中已经将`efficient_frontier()`方法重命名为`efficient_frontier()`,如果你使用的是较旧的版本,可能会出现此错误。以下是绘制有效前沿图的正确代码示例:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算有效前沿
ef = EfficientFrontier(mu3, S3)
raw_frontier = ef.efficient_frontier()
cleaned_frontier = ef.clean_frontier()
# 绘制有效前沿图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(cleaned_frontier[0], cleaned_frontier[1], label='Efficient Frontier')
ax.plot(np.sqrt(np.diagonal(S3)), mu3, 'o', markersize=5, label='Stocks')
ax.set_title('Efficient Frontier')
ax.set_xlabel('Volatility')
ax.set_ylabel('Expected Return')
ax.legend()
plt.show()
```
此代码将有效前沿和各个资产的预期收益率和波动率作为散点图进行可视化,并标注有效前沿的位置。可以通过修改mu3和S3变量中的值来适应不同的投资组合。
clc; load C:\Users\15968\Desktop\Mean_variance_data.mat; %导入数据 N=size(data,2); R=mean(data)*12; %年度期望收益率 S=std(data)*sqrt(12); %年度标准差 COV=cov(data)*12; %年度协方差 figure (1) scatter(S,R,"filled") xlabel('风险(%)') ylabel('回报(%)'); %% 等权组合年化收益率及方差计算 W0=1/N*ones(N,1); %设置资产等权重,ones(m, n)生成m * n的全1矩阵 %%设定目标收益率以及线性约束条件 required_return=[8;9;10;11;12;13;14;15;16;17;18;19;20]; %目标收益率 f = @(W) W'*COV*W A=[]; %无线性不等式约束 b=[]; Aeq=[R;ones(1,N)]; %线性等式约束 Aeqs=[ones(1,N)]; beqs=[1]; %下面表示不能做空 lb=zeros(N,1); %如果决策变量下界为0,使用zeros()函数快速生成下界向量lb=zeros(m, n)生成m * n的全0矩阵 ub=0.5*ones(N,1); %%给定目标收益率,求最小方差组合 options=optimset('LargeScale','off','Algorithm','sqp'); for i = 1:13 beq=[required_return(i,1);1]; [W,fval,ExitFlag]=fmincon(f,W0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options); %注意函数调用方式,匿名函数法 end stds=sqrt(minvar) rets=required_return(i,1) figure; plot([stds], [rets]); title('Efficient Frontier'); xlabel('Risk'); ylabel('Return');这段代码中老是说“minvar的输入参数的数目不足”,该怎么改
在代码中,没有看到定义 `minvar` 变量的代码,但是根据后面的 `stds=sqrt(minvar)`,可以猜测 `minvar` 是用来存储最小方差的变量。因此,可能是因为代码中没有定义 `minvar` 导致出现了“输入参数的数目不足”的错误。
可能需要在代码中添加以下代码行来定义 `minvar` 变量:
```
minvar = zeros(13, 1); % 定义一个13x1的全0矩阵
```
然后,在求解最小方差组合时,需要将 `minvar` 的对应行赋值:
```
for i = 1:13
beq=[required_return(i,1);1];
[W,fval,ExitFlag]=fmincon(f,W0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options);
minvar(i) = fval; % 将最小方差赋值给 minvar 的对应行
end
```
这样,就可以避免“minvar的输入参数的数目不足”的错误了。