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夏普复印机3608_3658_4608_4658_5608_5658维修代码

夏普复印机

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U1 MFP (ICU)

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LCC

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HDD-MFP SRAM/EEPROM ( )

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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...

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# Set cash inside the strategy cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(coc=True) # 设置启动资金 cerebro.broker.setcash(10000.0) # 设置交易单位大小 # cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=5000) # 设置佣金为千分之一 cerebro.broker.setcommission(commission=0.003) # 添加图表设置 cerebro.addobserver(bt.observers.Broker) cerebro.addobserver(bt.observers.Trades) cerebro.addobserver(bt.observers.DrawDown) # Set leverage #cerebro.broker.setcommission() # 添加分析指标 # 收益率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='_Returns') # 收益期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='_TimeReturn') # 计算最大回撤相关指标 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown') # 回撤期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeDrawDown, _name='_TimeDrawDown') # 计算年化夏普比率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio', timeframe=bt.TimeFrame.Days, annualize=True, riskfreerate=0) # 计算夏普比率 # 交易统计信息，如获胜、失败次数 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='_TradeAnalyzer') # 运行回测 result = cerebro.run() # 输出回测结果 # 提取结果 print("--------------- 收益期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeReturn.get_analysis()) print("--------------- 最大回撤相关指标 -----------------") print(result[0].analyzers._DrawDown.get_analysis()) print("--------------- 回撤期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeDrawDown.get_analysis()) print(f"最终资金: {cerebro.broker.getvalue():,.2f} 元") print("收益率：",result[0].analyzers._Returns.get_analysis()['rtot']) print("夏普比率：",result[0].analyzers._SharpeRatio.get_analysis()['sharperatio']) # 绘制图表 cerebro.plot(iplot=False, style='candlestick', barup='red', bardown='green', volume=True, volup='red', voldown='green')这一代码显示IndentationError: unexpected indent

这个错误是因为代码的缩进不正确。你需要检查代码的缩进是否正确，确保每个代码块都有正确的缩进。在 Python 中，缩进是非常重要的，因为它定义了代码块的范围。以下是一个修复缩进的示例： ``` # Set cash inside ...

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unique_labels = unique(idx); colors = hsv(length(unique_labels)); % 生成不同颜色 figure; for i = 1:length(unique_labels) cluster_i = find(idx == unique_labels(i)); fprintf('Cluster %d includes %d samples: %s\n', i, length(cluster_i), num2str(cluster_i)); scatter3(x1(cluster_i), x2(cluster_i), x3(cluster_i), x4(cluster_i),25, colors(i,:), 'filled'); % 绘制散点图，增加点的大小 hold on; end xlabel('回报率'); ylabel('波动率'); zlabel('夏普比率'); % 添加 z 轴标签 wlabel('aa'); legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3','Cluster4'); % 修改 legend 的标注错误使用 scatter3 (line 118) 输入参数的数目不正确。修改代码

因此，修改代码如下： ```matlab unique_labels = unique(idx); colors = hsv(length(unique_labels)); % 生成不同颜色 figure; for i = 1:length(unique_labels) cluster_i = find(idx == unique_labels(i));...

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