[量化学院]使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化:以一个股票策略为例

本文介绍了如何在Python的BigQuant平台上利用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化。通过模拟数据,阐述了Markowitz均值方差模型,并展示了如何创建基于该理论的量化策略回测,动态调整投资组合权重。

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介绍

前文中,我们已介绍了许多量化投资思想,在这篇文章中,你将了解Markowitz投资组合优化的基本思想,以及如何在Python中实现。然后,我们将展示如何创建一个简单的策略回测,以Markowitz最佳方式重新平衡其投资组合,对各个资产的权重进行调整。

文章开始,我们将使用随机数据而不是实际的股票数据,这将有助于你了解如何通过建模和模拟来提高你对Markowitz均值方差模型的理解。

cvxopt是一个求解最优化问题的Python包,在数值计算、运筹学、规划问题中有广泛的运用。目前已经在BigQuant策略研究平台上,你可以直接使用。

我们先从导入模块开始

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