有一个dataframe，包含五个资产的每日收盘价，每季度末调仓，采用风险平价模型计算资产权重，其中协方差矩阵用调仓前一年的收益率计算，帮我写一段python代码

好的，以下是一个简单的Python代码实现，其中假设你已经有一个名为df的DataFrame，包含五个资产的每日收盘价数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from pypfopt.risk_models import CovarianceShrinkage
from pypfopt import EfficientRiskParity
from datetime import datetime

# 假设df包含五个资产的每日收盘价数据
# 首先，计算收益率
returns = df.pct_change().dropna()

# 设置回溯期为一年
lookback = 252

# 计算协方差矩阵
cov = CovarianceShrinkage(returns.tail(lookback)).ledoit_wolf()

# 设置目标函数为风险平价
opt = EfficientRiskParity(covariance_matrix=cov)

# 计算资产权重
weights = opt.optimize()

# 打印资产权重
print(weights)

在这段代码中，我们首先使用pct_change()函数计算每个资产的收益率，然后使用CovarianceShrinkage类计算协方差矩阵。在计算协方差矩阵时，我们只考虑调仓前一年的数据，这里设置了一个回溯期为252个交易日。

接着，我们使用EfficientRiskParity类来定义目标函数为风险平价，并传入协方差矩阵。最后，我们调用optimize()函数来计算资产权重，并打印结果。

需要注意的是，这里的权重是每个资产在投资组合中的比例，不是具体的投资金额。如果要计算具体的投资金额，可以将权重乘以总投资金额即可。另外，为了方便起见，这里使用了PyPortfolioOpt库中的CovarianceShrinkage和EfficientRiskParity类来实现风险平价，当然你可以根据自己的需要使用其他库或者自己编写代码来实现。