修改下面这串代码的问题##fPortfolio绘制有效边界曲线图 mySpec1= portfolioSpec() setNFrontierPoints(mySpec1) = 30 Frontier1 = portfolioFrontier(datan, mySpec1) win.graph(width=7,height=6.5) par(mfrow=c(3,1)) weightsPlot(Frontier1,mtext = FALSE) text = "Mean-Variance Portfolio - Long Only Constraints" mtext('text', side = 3, line = 3, font = 2, cex = 0.9) weightedReturnsPlot(Frontier1, mtext = F) covRiskBudgetsPlot(Frontier1, mtext = F) win.graph(width=7,height=6.5) par(mfrow=c(1,1)) tailoredFrontierPlot(object = Frontier1, mText = "MV Portfolio - LongOnlyConstraints",risk = "Cov") tailoredFrontierPlot(object = Frontier1, mText = "MV Portfolio - LongOnlyConstraints",risk = "CVaR")

资本结构与存贷利差对投资组合有效边界的影响分析

“资本结构变化对含存贷利差的投资组合的有效边界的影响 (2009年)”是四川大学王乐、赵昌文和吴萌在2009年5月发表于《四川大学学报(自然科学版)》的一篇论文，主要研究了交易成本、资本结构变化以及存贷利差对投资...

Java绘图字符模拟器：Brave Frontier项目解析

资源摘要信息: "BraveFrontier" 是一个名为 "勇敢的边境" 的Java项目，该项目致力于模拟Brave Frontier游戏中的绘图字符。在这个项目中，Java作为编程语言被运用来实现对游戏内角色、场景、动作等元素的模拟。由于...

Efficient Frontier using different risk return measure：用于寻找最佳投资组合和绘制差异的有效边界的代码。风险回报措施-matlab开发

此代码绘制有效边界并根据均值方差、均值半方差和均值风险度量计算最佳投资组合。此代码只能使用 2 个资产。该代码从 excel 文件加载数据，该文件包含每个资产回报的一列（无日期）。使用历史模拟方法计算的VaR。

from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt import risk_models from pypfopt import expected_returns yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free) / RandomPortfolios.Volatility # 绘制收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(RandomPortfolios.Volatility, RandomPortfolios.Returns, c=RandomPortfolios.Sharpe) plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.show()修改后面的代码，与前面匹配

可以使用以下代码来绘制资产收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普比率： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取预测收盘价数据 yuce = pd.read_excel("E:/应统...

python有效边界_Markowitz有效边界和投资组合优化基于Python（附代码）

Markowitz有效边界和投资组合优化是金融领域中常用的方法之一，Python可以很方便地实现这些方法。首先，我们需要导入必要的库，如pandas、numpy、matplotlib和cvxopt： python import pandas as pd import ...

资产组合有效边界python代码

资产组合有效边界是指在所给定的风险水平下，能够获取到的最大预期收益的集合。在Python中，可以使用投资组合优化库，如cvxopt，来计算资产组合的有效边界。首先，我们需要引入相应的库： python import numpy...

public MazeGame() { setTitle("迷宫游戏"); setResizable(false); setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); setSize(TILE_SIZE * MAZE_WIDTH, TILE_SIZE * MAZE_HEIGHT); addKeyListener(this); maze = new boolean[MAZE_WIDTH][MAZE_HEIGHT]; visited = new boolean[MAZE_WIDTH][MAZE_HEIGHT]; path = new Stack(); frontier = new LinkedList(); generateMaze(); playerX = 1; playerY = 1;解释这段代码

这段代码是一个迷宫游戏的构造函数，以下是对每行代码的解释： - setTitle("迷宫游戏")：设置窗口的标题为“迷宫游戏”。 - setResizable(false)：禁止窗口的大小调整。 - setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON...

multipart/form-data;boundary=frontier

boundary=frontier是multipart/form-data格式中的一个参数，用于指定数据分隔符。数据分隔符是一个字符串，用于分隔每个部分的数据。在请求中，每个部分的数据都以boundary作为起始标记，以示结束。例如，一个包含...

用python实现马科维茨有效边界图

要实现马科维茨有效边界图，需要以下步骤： 1. 安装必要的Python库，如numpy、pandas、matplotlib等。 2. 创建一个投资组合的收益率和波动率数据集。可以使用历史数据或模拟数据。 3. 计算投资组合的预期收益率、...

def astar(initial: T, goal_test: Callable[[T], bool], successors: Callable[[T], List[T]], heuristic: Callable[[T], float]) -> Optional[Node[T]]: frontier: PriorityQueue[Node[T]] = PriorityQueue() frontier.push(Node(initial, None, 0.0, heuristic(initial))) explored: Dict[T, float] = {initial: 0.0} while not frontier.empty: current_node: Node[T] = frontier.pop() current_state: T = current_node.state if goal_test(current_state): return current_node for child in successors(current_state): new_cost: float = current_node.cost + 1 if child not in explored or explored[child] > new_cost: explored[child] = new_cost frontier.push(Node(child, current_node, new_cost, heuristic(child))) return None这段代码每行什么意思帮我加上注释

这段代码实现了 A* 算法，用于搜索从初始状态到目标状态的最短路径。函数的参数包括： - initial: 初始状态 - goal_test: 判断当前状态是否是目标状态的函数 - successors: 生成当前状态的所有子状态的函数 -...

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/Nones(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'COVW 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...

相关推荐

资本结构与存贷利差对投资组合有效边界的影响分析

Java绘图字符模拟器：Brave Frontier项目解析

Efficient Frontier using different risk return measure：用于寻找最佳投资组合和绘制差异的有效边界的代码。 风险回报措施-matlab开发

hehonghui#android-tech-frontier#使用Espresso进行UI测试1

Frontier Demo：从雅虎检索股票数据并绘制滚动前沿3D图-matlab开发

FRONTIER

dominance-frontier:构造支配树并在其中找到优势边界

frontier:为您的canarymod服务器世界定义一个文明的边界

Effective_frontier.zip_MATLAB· 有效前沿_effective frontier_mathemati

matlab绘制有效前沿和资本市场线

python绘制有效边界 excel

python有效边界_Markowitz有效边界和投资组合优化基于Python（附代码）

资产组合有效边界python代码

multipart/form-data;boundary=frontier

用python实现马科维茨有效边界图

最新推荐

半导体芯片A5100的技术规格与功能特性详解

spring boot3.x+mybatisplus实现excel百万数据导入导出到数据库

创建个性化的Discord聊天机器人教程

管理建模和仿真的文件

【Eclipse软件终极指南】：油藏数值模拟新手到专家的必经之路

mvn 命令打包时 指定jdk 的版本、和环境变量

RequireJS实现单页应用延迟加载模块示例教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

Arduino UNO与RGB点阵条屏：2小时速成你的个性化显示墙

1.XOR实验 2.优化方法 3.学习率衰减实验给出三个实验代码

Efficient Frontier using different risk return measure：用于寻找最佳投资组合和绘制差异的有效边界的代码。风险回报措施-matlab开发

mvn 命令打包时指定jdk 的版本、和环境变量