这看起来像一个微不足道的问题,但我真的很感激一些帮助。也许它会帮助其他人理解初始化。
我正在实施一些东西,在某些情况下,它将获得给定时间段的市场数据,计算回报,然后,当这段代码工作时,将计算投资组合中的最佳权重。 / p>
目前,我在这个阶段遇到了问题:
import pandas.io.data as web
import datetime
class Black_Litterman:
def initialize(context):
context.start = datetime.datetime(2015, 1, 1)
context.end = datetime.datetime(2015, 1, 28)
# Select five large cap equities for the portfolio
# Apple, Google, GE, Microsoft, Amazon
# later, these should be read in from a csv file stored elsewhere
context.securities = ['AAPL', 'GOOGL', 'GE', 'MSFT', 'AMZN']
context.market_cap = [479.51, 377.58, 272.76, 300.86, 180.96]
context.cap_wts = np.array(context.market_cap)/sum(np.array(context.market_cap))
# Set Max and Min positions in security
context.max_notional = 1000000.1
context.min_notional = -1000000.0
def get_data(context, data):
all_prices = []
cont_start_str = (context.start).strftime("%Y-%m-%d")
cont_end_str = (context.end).strftime("%Y-%m-%d")
for i in context.securities:
f = web.DataReader(i, 'google', context.start, context.end)
all_prices.append(f.ix[cont_start_str : cont_end_str, 'Open'])
# Drop missing values and transpose matrix
daily_returns = all_prices.pct_change().dropna().values.T
当我尝试
时cont = Black_Litterman()
Black_Litterman.get_data(cont, 0)
我得到了
AttributeError: Black_Litterman instance has no attribute 'start'
这意味着即使cont是此类的一个实例,它也没有使用初始参数进行初始化。 是否有办法初始化它(不同于传统的( init (自我,开始,结束,...)))?
非常感谢!
答案 0 :(得分:0)
我实际上无法理解,你想做什么,但我用默认参数初始化类的实例,你应该做这样的事情:
class Black_Litterman:
def __init__(self):
self.start = datetime.datetime(2015, 1, 1)
self.end = datetime.datetime(2015, 1, 28)
....
def get_data(self, data):
all_prices = []
cont_start_str = self.start.strftime("%Y-%m-%d")
cont_end_str = self.end.strftime("%Y-%m-%d")
...
# Use it like this
bl_instance = Black_Litterman()
bl_instance.get_data(data)
答案 1 :(得分:0)
抱歉这个混乱!我现在明白了。我需要做的只是打电话
$('#selectModel').val(resp.MODEL_ID);
然后才
cont = Black_Litterman()
cont.initialize()
谢谢!