Question

我试图创建一种我认为对冲基金经济学的简单可视化方法，但是我正在努力解决这些问题。

我有4个数组，分别代表回报，管理费，资本和perf_fee：

pct_fee = np.linspace(0.5,1.5,num = 3).reshape(3,)
capital = np.linspace(50, 150.0, num = len(pct_fee))
perf_fee = np.linspace(10.0, 20.0, num = len(pct_fee))
returns = np.linspace(5.0, 15.0, num = len(pct_fee))

然后我将数组相乘：

fee_income = np.multiply.outer((pct_fee/100), capital).transpose() #3x3 matrix
perf = np.multiply.outer((returns/100), capital).transpose() #3X3 matrix
perf_fees = np.multiply.outer((perf_fee/100), perf).transpose() #3X3X3 matrix

这给我留下fee_income，这是管理费和资本的矩阵，而perf_fees是收益，资本和绩效费的矩阵。

结合这两个数组的最佳方法是什么，以使我有一个total_fees矩阵，该矩阵由不同的资本，不同的执行费，不同的收益和不同的管理费组成？

我尝试向fee_income添加一个尺寸并使用np.dstack，但是我不断收到错误ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly。

坦率地说，我不确定这是否是解决问题的最佳方法；我相信我期待一个4D阵列。

谢谢。

Answer 1

这是您要寻找的东西吗

import numpy as np

pct_fee = np.linspace(0.5, 1.5, num=3)
capital = np.linspace(50, 150.0, num=len(pct_fee))
perf_fee = np.linspace(10.0, 20.0, num=len(pct_fee))
returns = np.linspace(5.0, 15.0, num=len(pct_fee))

pct_fee_grid, capital_grid, perf_fee_grid, returns_grid = np.meshgrid(pct_fee, capital, perf_fee, returns)

total_fees_grid = capital_grid*returns_grid*perf_fee_grid + capital_grid*pct_fee_grid 

print(total_fees_grid.shape)  # (3, 3, 3, 3)

从3D阵列和2D Arrray创建4D矩阵

1 个答案: