做大量的随机资金权重相应的收益率与方差值

zfset=['rk','sy','hb','sd']

noa=len(zfset)

weights=np.random.random(noa)

weights/=np.sum(weights)

port_zfr=[]

port_variance=[]

for p in range(10000):

weights=np.random.random(noa)

weights/=np.sum(weights)

port_zfr.append(np.sum(zfr.mean()*252*weights))

port_variance.append(np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(zfr.cov()*252, weights))))

port_zfr=np.array(port_zfr)

port_variance=np.array(port_variance)

risk_free = 0.04

plt.figure(figsize=(8,4))

plt.scatter(port_variance, port_zfr, c=(port_zfr-risk_free)/port_variance, marker='o')

plt.grid(True)

plt.xlabel('excepted volatility')

plt.ylabel('expected return')

plt.colorbar(label='Sharpe ratio')

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