python 实现 frontCon 函数，画马克韦茨有效前沿和求切线思路

马克韦茨的mean－Variance 曲线有以下条件

1、权重和为1

2、期望均值＝ u

3. 权重的转制＊协方差矩阵＊权重＝方差

求最小方差

可以通过，建立约束方程，求一阶导，获得N个 N元一次方程组，有唯一的解。

python numpy包中的linalg.solve()方法解多元一次方程，求给定收益率u 的权重向量，从而计算方差。

收集方差，向量等值，获得集合。

如果其中又添加条件，如权重<0.6,

发现 python 中 scripy 库已包涵 optimize ， minimize函数，并且可以设置约束条件，可以直接调用来求权重，方差。

可以参考文章：

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51106570

求切线的思路：

夏普比率＝ (r-uf)/var

Max（ShapeRate) 求得该点的收益率，方差，

夏普比率就是切线的斜率。

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