加权，将目标函数表示为 minZ=BZ2-Z=B(4x+36x+100x+5xx-20xx3 -30xx)-(5x+8x+10x). (8) 当β=0时，表明投资者是完全的冒险型，不考虑风险;当β充分大时，表明投资者是保守型的,希望规避风险;一般的B值表明了投资者在收益最大化和风险最小化之间的一种折中 取不同的偏好系数β在约束(5)~(7)下求(8)式的最优解，就可以大致看出投资回报率与风险的关系.代码

您可以使用数学优化库（如SciPy或CVXPY）来求解这个目标函数。这些库提供了优化算法，可以帮助您找到目标函数的最优解。下面是一个示例代码，使用CVXPY库来求解：

import cvxpy as cp

# 定义变量
x = cp.Variable()

# 定义目标函数
Z = B * (4 * x + 36 * x + 100 * x + 5 * x * x - 20 * x * x * x - 30 * x * x) - (5 * x + 8 * x + 10 * x)
objective = cp.Minimize(B * Z**2 - Z)

# 定义约束条件
constraints = [
    # 添加约束条件(5)
    # constraint_5 >= 0
    ...
    # 添加约束条件(6)
    # constraint_6 >= 0
    ...
    # 添加约束条件(7)
    # constraint_7 >= 0
    ...
]

# 定义问题并求解
problem = cp.Problem(objective, constraints)
problem.solve()

# 获取最优解
optimal_x = x.value
optimal_Z = Z.value

print("最优解 x =", optimal_x)
print("最优解 Z =", optimal_Z)

请注意，您需要根据具体的约束条件(5)~(7)来添加约束。在代码中的`...`部分，请根据实际情况填写相应的约束条件。