python minimize_从零开始学量化（六）：用Python做优化

最新推荐文章于 2025-02-09 21:20:13 发布
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文章标签： python minimize python minimize用法 python optimize python解zuobiaoxi方程 用python做财务报表合并
本文深入探讨如何使用Python的scipy.optimize模块解决优化问题，涵盖minimize、minimize_scalar及其应用场景。文章介绍了不同方法如'brent'、'bounded'、'golden'，并讲解了约束条件下的L-BFGS-B、SLSQP等方法。同时，通过实例解析了设置bounds和constraints的方式，为实际量化问题提供解决方案。

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优化问题是量化中经常会碰到的，之前写的风险平价/均值方差模型最终都需要解带约束的最优化问题，本文总结用python做最优化的若干函数用法。

首先说明，本文仅把python看作一种工具，说明如何用python求解优化问题，不过多考虑由于模型方法导致的精度、速度、适用性等问题，具体问题还需要具体分析，选择适当的方法，或者自己手写。

python中最常用的做最优化的模块是scipy.optimize，这里只说明这一模块的使用，其他的略过。

根据官方文档的说明，scipy.optimze的功能涉及5方面：

  •  无约束和带约束的多元优化算法(minimize)

  • 全局最优化(basinhopping,differential_evolution等)

  • 最小二乘优化(least_squares)和曲线拟合(curve_fit)

  • 一元优化问题(minimize_scalar)和一元方程数值解(root_scalar)

  • 多元方程求根(root)

1，4中得到的是给定区间内的局部最优解，2中得到的是全局最优解，每个函数下有若干方法可以选择。当然求解一元的优化问题也可以用minimize，但尝试过之后发现

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材料力学优化算法：形状优化：形状优化算法导论_2024-08-08_11-42-05.Tex
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[构建运筹学模型：专家手把手教你从零开始](https://tech.uupt.com/wp-content/uploads/2023/03/image-32-1024x478.png) # 摘要 运筹学作为一门运用数学模型解决复杂决策问题的学科，在众多领域中都有广泛的应用。...
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