python求方差、利用return函数_基于scipy-optimiz的python中Markowitz均值-方差优化

我试图找到10只股票组合的有效边界。我首先加载数据(data)，其中包括104个周期内10只股票的周收益。然后，我使用以下代码随机化权重来绘制任意投资组合：def random_weights(n):

a = np.random.rand(n)

return a/a.sum()

def initial_portfolio(data):

cov = data.cov()

expected_return = np.matrix(data.mean())

weights = np.matrix(random_weights(expected_return.shape[1]))

mu = weights.dot(expected_return.T)

sigma = np.sqrt(weights.dot(cov.dot(weights.T)))

var = weights.dot(cov.dot(weights.T))

return mu[0,0], sigma[0,0], var[0,0]#, cov, expected_return, weights

def initial_portfolio_other(data):

cov = np.cov(data)

expected_return = np.matrix(data.mean())

weights = np.matrix(random_weights(expected_return.shape[1]))

mu = weights.dot(expected_return.T)

sigma = np.sqrt(weights * cov.dot(weights.T))

var = weights * cov

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