财务Lib与python中的投资组合优化方法

Question

我正在寻找python中的财务库，它提供了类似于MATLAB portalloc 的方法。它用于优化投资组合。

Answer 1

如果您了解线性代数，则可以使用一个简单的函数来解决任何库应该支持的优化问题。不幸的是，我研究它已经有很长时间了，我不能告诉你配方或支持它的图书馆，但是一些研究应该揭示它。重点是任何线性代数库都应该这样做。

更新

以下是我发现的帖子的引用。

  

一些研究表明“均值方差组合优化”可以   给出好的结果。我在一条消息中讨论了这个问题

     

为了实现这种方法，所需的输入是协方差矩阵   回报，这需要历史股票价格，谁可以获得   使用“Python quote grabber”http://www.openvest.org/Databases/ovpyq。

     

预期回报 - 嗯。我引用的一篇论文发现了这一点   假设所有股票的预期收益相等可以给出合理的回报   结果

     

然后需要一个“二次规划”求解器，它似乎是   由CVXOPT Python包处理。

     

如果有人在Python中实现这种方法，我会很高兴听到   关于它。

     

R中有一个“backtest”包（开源统计包可调用   来自Python）http://cran.r-project.org/web/packages/backtest/index.html   “用于探索基于投资组合的金融工具假设   （股票，债券，掉期，期权等）。“

Answer 2

也许您可以使用此library（statlib）或此one（Mystic）来帮助您。

Answer 3

如果您知道如何定义目标函数。您可以使用Numpy来解决几乎所有投资组合优化问题。

Answer 4

可以在https://github.com/czielinski/portfolioopt找到一些典型投资组合优化的Python实现。使用{{1}}库解决相应的二次程序。 （免责声明：这是我自己的GitHub存储库。）

Answer 5

我是新手，但我相信您正在寻找梯度下降。 optopsy 2.0 python库（https://github.com/michaelchu/optopsy）的作者Michael Chu对实现具有深刻见解。适用于v3.7。