如何控制股票组合的目标波动率，请用Python写出程序

可以使用Python中的数学库和优化库来实现控制股票组合的目标波动率。以下是一个示例程序：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def calculate_portfolio_volatility(weights, returns_covariance):
    return np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(returns_covariance, weights)))

def minimize_volatility(target_volatility, initial_weights, returns_covariance):
    constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1})
    bounds = tuple((0, 1) for _ in range(len(initial_weights)))
    result = minimize(lambda x: calculate_portfolio_volatility(x, returns_covariance), initial_weights,
                      method='SLSQP', constraints=constraints, bounds=bounds)
    
    if result.success:
        return result.x
    else:
        raise ValueError(result.message)

# 使用示例数据
returns = np.array([0.1, 0.2, 0.15])  # 假设有3个股票的收益率
returns_covariance = np.array([[0.05, 0.03, 0.01], [0.03, 0.08, 0.02], [0.01, 0.02, 0.06]])  # 收益率的协方差矩阵
target_volatility = 0.1  # 目标波动率

# 初始化权重
initial_weights = np.ones(len(returns)) / len(returns)

# 最小化波动率
optimized_weights = minimize_volatility(target_volatility, initial_weights, returns_covariance)

print("Optimized weights:", optimized_weights)

在上面的示例中，我们使用了`scipy.optimize.minimize`函数来最小化目标函数`calculate_portfolio_volatility`，并设置了约束条件确保权重的总和为1。通过调整权重，我们可以达到目标波动率。最后，程序会输出优化后的权重。你可以根据实际情况修改示例数据和目标波动率来运行程序。