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")

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

使用Espresso进行UI测试原文链接 : Using Espresso for Easy UI Testing原文作者 : Michael Evans译者

MOPSO.rar_grain5j1_mopso_多目标优化_多目标求解_多目标粒子群

多目标粒子群优化（MOPSO）是一种在优化领域广泛应用的算法，特别是在处理多目标优化问题时。这种算法是基于生物社会学中的鸟群飞行行为，即粒子群优化（PSO）理论的一种扩展，旨在同时寻找多个最优解，而不是单个...

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...

matlab计算有效边界

计算有效边界是指确定投资组合能够达到的最小风险水平和相应的最高收益水平。在MATLAB中，可以使用portfolio对象和其相应的efficientFrontier方法来计算有效边界。具体步骤如下： 1. 创建一个portfolio对象，包含你...

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