可以使用gekko进行投资组合优化吗？ - 腾讯云开发者社区

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【投资组合管理】使用 TIME 框架优化软件组合

TIME 框架是一种评估和改进软件组合的方法，该软件组合体现在 IT 质量与业务价值的 4 部分地图中。该框架旨在帮助管理人员根据他们可以对每个应用程序采取的潜在行动来细分他们的投资组合。...除了业务价值之外，IT 领导者还可以使用 TIME 框架来评估其软件组合的技术能力。他们可以放大每个应用程序并确定它解决了哪些与技术相关的问题。...在这种情况下，可以使用源代码并且用户很少遇到崩溃。但是，IT 领导者不应自满。如果他们还没有达到应用程序收益的上限，他们应该准备好进行更多投资。...他们需要更多的稳定性吗？他们的功能是否需要使用插件和其他附加组件进行扩展？还是需要更多的服务器容量？一旦您将资金引导到正确的地方，您就会意识到回报率的提高。...您可以将团队成员最常使用的功能以及它的用途归零。有了这个，您将了解组织内的人们喜欢如何工作。当您对某些应用程序进行更多投资时，您将了解资金如何转化为回报。

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使用蒙特卡罗模拟的投资组合优化

在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。...我们的目标是开发一个蒙特卡罗模拟模型的投资组合优化。参与者将被要求构建和分析由各种资产类别(例如，股票，债券和另类投资)组成的投资组合，以最大化预期回报，同时管理风险。...数据我们从Kaggle的找到乐资产价格数据，使用CSV文件进行分析。也可以使用yfinance在固定的时间内(b/w开始和结束日期)获得实时股票价格。...因为它是时间可加的，并且它服从正态高斯分布我们还可以从对数回报的直方图中看到，它大多以0为中心，看起来有点正态分布。但这里有一个相当棘手的问题:对于金融数据来说，正态分布是一个好的假设吗?...通过在其相应的风险和收益值上添加一个红点，使用一个图例来识别最大夏普比率。散点图直观地表示了投资组合的风险和收益关系。最佳投资组合是具有最大夏普比率的投资组合，其权重也可以提取的。

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使用Python进行交易策略和投资组合分析

所以我们还可以通过在接近顶部时使用止损或追踪止损来退出交易，而不是在15日线图下跌或持平时再进行操作。投资组合分析到目前为止，我们已经用Python创建了一个交易策略。...下面我们将度量并绘制常见的投资组合特征方便我们进行观察分析。投资组合分析首先，我们将导入一些重要的库，并观察数据执行情况。...MARKOWITZ 均值-方差优化 1952年，马科维茨(MARKOWITZ)提出均值-方差投资组合理论，又称现代投资组合理论。投资者可以使用这些概念来构建基于给定风险水平的最大化预期回报的投资组合。...最好使用热图来查看这些信息。热图可以让我们看到证券之间的相关性。 returns.plot_corr_heatmap() 最好在你的投资组合中拥有相关性较低的资产。...总结通过分析和绘制的所有数据进行资产配置，可以建立一个投资组合，极大地改变基础投资的风险特征。还有很多我没有提到的，但可以帮助我们确定交易策略价值的起点。我们将在后续文章中添加更多的技术性能指标。

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【AutoML】优化方法可以进行自动搜索学习吗？

作者&编辑 | 言有三要成功训练一个深度学习模型，正确的优化策略是非常重要的，如果使用不当结果会产生很大的差异，今天来介绍AutoML与优化相关的问题。...1 Neural Optimizer Search Neural Optimizer Search[1]是一个自动搜索优化方法的框架，它使用强化学习方法设计的RNN结构控制器进行学习，该控制器在每一步中给优化器生成权重更新方程...搜索空间如下，具体操作解释可以阅读原文，使用的时候还有一些约束，比如树的左右两个操作不能相同等。 ?...经过在CIFAR10数据集上对一个2层的简单网络进行学习后，它们搜索到了一些有效的优化器，如下图的PowerSign以及AddSign。 ?...当然，研究者们还对衰减机制也进行了搜索学习，感兴趣的读者可以去阅读原文。

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使用多种工具组合进行分布式超参数优化

编译：yxy 出品：ATYUN订阅号在这篇文章中，我介绍如何使用工具组合来加速超参数优化任务。这里提供了Ubuntu的说明，但可以合理地应用于任何*nix系统。什么是超参数优化？...这些参数包括：层数学习率批量大小层的类型 Dropout 优化算法（SGD，Adam，rmsprop等）对于任何给定的问题，什么样的网络配置最适合于给定的任务可能不那么明显，因此我们可以使用超参数优化...安装所用的库（你可以使用你想要使用的任何keras后端交换tensorflow，如theano tensorflow-gpu tensorflow cntk）： export PYENV_ROOT="$...Hyperas使用模板生成hyperopt可以使用的代码，因此你需要严格遵循这个模板。创建一个名为optimise_task.py的文件。...你可能需要：通过ssh或常规登录登录计算机开始屏幕启动脚本我们可以通过使用pssh对给定主机列表自动执行上述操作来做得更好。

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别再简单地问「std::vector 和 std::list 可以组合使用吗」：这是对 STL 设计哲学的误解

一、前言在 C++ 学习与实践的过程中，你可能听过或者问过这样一个问题： “std::vector 和 std::list 可以组合使用吗？” 表面上，这似乎是一个简单的问题。...二、什么是“组合” 当我们说“组合”时，可能有三种完全不同的理解层次：层次示例说明语法层面 std::vector> 一种嵌套使用的容器定义。...这意味着—— 任何提供迭代器的容器，都可以与算法“组合”使用。这是一种更高层次的“组合”，也是 STL 最精妙的部分。六、实践中的建议 1. 什么时候使用容器嵌套？...容器组合的替代方案很多看似需要“容器套容器”的情况，其实可以用更简洁的方式表达。...这正是 C++ 从 STL 发展到 Ranges 的方向：更高层次的组合性与可复用性。七、总结回到最初的问题： “std::vector 和 std::list 可以组合使用吗？”

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （217）-- 算法导论16.2 4题

} else { fmt.Println("Gekko教授无法到达终点。") } } 在上述代码中，我们使用了Go语言进行模拟计算。...首先，我们定义了Gekko教授的滑行速度和每消耗1公升水可以滑行的英里数。然后，我们计算了Gekko教授实际可以滑行的距离（在喝光水之前）。...最后，我们比较了Gekko教授可以滑行的距离和总距离，以判断他是否可以成功到达终点。智谱清言：根据您的描述，Gekko教授希望用go语言编写一个程序来规划他的直排轮滑行程。...此外，waterConsumptionPerMile变量的值也需要根据实际情况进行调整。灵小智：为了解决这个问题，我们可以使用Go语言编写代码来计算教授在滑行过程中能喝到的水的距离。...其中，补充水源的地点和距离以示例为准，请根据实际情况进行调整。 kimi：为了帮助Gekko教授规划他的直排轮滑之旅，我们可以编写一个Go语言的程序来计算在喝光两公升水之前他能滑行的最大距离。

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SAFe6.0的收获与感悟（下）

精益投资组合是一种开发价值流的集合，每种价值流均可构建、支持和维护解决方案；针对不同体量的企业有不同的投资组合方法，小企业对应单个投资组合，大企业对应多个投资组合；每个投资组合可以使用投资组合画布模板表示...S：进行用户故事大小的估算时，1个故事点等价于1人天吗？ T：不是一个概念，Story Point 不代表工作时长，只代表故事复杂度。...对此我要求BA使用项目管理软件，记录需求方便进行回溯、追踪，便于大家统一对齐达成一致，但是BA不配合怎么办？ T：你的角色凭什么要求BA使用项目管理软件呢？...针对上面编译时间的例子，若你是管理，则可以牵头研发lead或运维lead针对测试中遇到的可改进的点，进行整体或局部的优化，由上到下去改进阻力会小很多。...若你是执行，则向上反馈，说明测试的时间，因为每次发版等待时间过长，而导致大量浪费，你认为可以优化或改进的项有哪些，技术债的问题可以通过多次迭代不断改进。

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「精挑细选」精选优化软件清单

许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。 ?...在连续优化中，A是欧氏空间Rn的某个子集，通常由一组约束、等式或不等式来指定，这些约束、等式或不等式是A的成员必须满足的。在组合优化中，A是离散空间的某个子集，如二进制字符串、排列或整数集。...这样就得到了一个清晰的关注点分离:不同的优化软件模块可以很容易地在同一个函数f上进行测试，或者给定的优化软件可以用于不同的函数f。下表提供了根据许可证和业务模型类型组织的值得注意的优化软件列表。...HEEDS MDO -多学科设计优化使用SHERPA，混合，自适应优化算法。...FICO Xpress Galahad library GEKKO Python Gurobi LIONsolver MIDACO一个基于进化计算的数值优化软件包。

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技术人的投资利器：用AI指令构建科学的资产配置方案

，控制风险愿意学习和执行科学的配置纪律完整指令内容以下是完整的AI指令（v1.0基础版），你可以直接复制使用：# 角色定义你是一位专业的资产配置顾问(Asset Allocation Advisor),...# 核心能力- 资产类别分析与选择- 风险收益特征评估- 投资组合构建与优化- 再平衡策略设计- 税务优化建议- 市场环境分析- 行为金融学应用# 任务描述请根据用户的具体情况,制定一份科学、可执行的投资组合配置方案...，你可以继续提问："为什么建议股债比60:40？...如果我风险承受能力更高，可以70:30吗？""如何具体执行再平衡？可以给一个详细的操作示例吗？""如果遇到市场大跌30%，我应该如何应对？""现有的50万股票基金应该如何处理？直接卖出还是逐步调整？"...使用建议理性使用：AI是辅助工具，不能替代你的独立思考多方验证：AI的建议需要结合多方信息验证持续学习：投资是终身学习的过程，不断提升认知保持纪律：制定计划后要坚持执行，克服情绪波动量力而行：只投资你能承受损失的资金写在最后作为技术人

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有人说：机器学习应用量化投资没啥用，给你看看有用的！

因此，我们应该考虑每只股票的因子暴露，在多种因子下构建多元化的投资组合。由于因子收益是回归系数，它们可以通过客观变量和解释变量的波动性转换为相关关系。...因此，如果我们以这种方式创建一个特征，对每个国家（或每个地区）的指数进行多重回归，然后使用Beta作为该特征的分位数。...6 风险因子：风险指数特征风险指数可能会将BARRA使用的风险指数纳入其中。它们是规模、价值、动量和波动。这些可以简单地合并，但考虑到国家和行业通常按类别进行规范化。...7 树模型在本章中，我们将讨论如何使用机器学习来提高传统量化分析的性能。 Barra模型只是单个风险因子的加权组合。有一种简单易行的方法可以改善这种情况。即考虑个体风险因子之间的相互作用。...LRP模型通过将LRP应用于个股或投资组合，我们可以确定哪个因子有助于预测。我们称这个模型为深度因子模型。

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Python3对多股票的投资组合进行分析「建议收藏」

1、投资组合的相关矩阵 2、投资组合的协方差矩阵 3、投资组合的标准差四、探索股票的最优投资组合 1、使用蒙特卡洛模拟Markowitz模型 2、投资风险最小组合 3、投资最优组合（1）夏普比率...要实现优化投资就要对投资进行量化。量化投资就是利用计算机科技并采用一定的模型去践行投资理念，实现投资策略的过程。...投资组合的风险可以用标准差来衡量，只要知道组合权重和协方差矩阵，就可以通过以下公式进行计算。...在NumPy中，使用.T属性对数组进行转置，np.dot()函数用于计算两个数组的点积。...是让收益最大吗？还是风险最小？我们需要综合权衡风险和收益这两个因素。诺贝尔经济学奖得主马科维茨（Markowitz）提出的投资组合理论被广泛用于组合选择和资产配置中。

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蒙特卡洛 VS 自举法 | 在投资组合中的应用（附代码）

♥ 优化强化学习Q-learning算法进行股市 ♥ WorldQuant 101 Alpha、国泰君安 191 Alpha ♥ 基于回声状态网络预测股票价格（附代码） ♥ AQR最最最新 | 计量经济学应用投资失败的...好吧，如果我们这样做，我们可能就会看到这个样本对股票1有强正相关性，对于股票2而言，我们真的可以相信这是一种真正代表这两个股票之间真实关系的情况吗？...因此，我们可以从我们所有投资组合成分的历史回报率序列中生成多个随机抽样（替换），然后相应地对它们进行加权，最终将加权回报相加并将相应的输出记录为我们的自举法的（Bootstrapped） “投资组合回报...或者，我们可以通过相应地对组合历史回报进行加权，将它们相加，然后对该单一组合历史回报分布执行Bootstrapping过程来构建投资组合回报。...方法1使用真实的历史日收益值创建了我们的投资组合，这些值实际上是在市场上同一天发生的——因此所采用的移动是由真实的动作产生的，这些移动是由可以解释的标的资产运动过程产生的，并且这一过程受的资产之间的真实相关性影响

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Python基于粒子群优化的投资组合优化研究

p=6811 我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。...---- 使用粒子群优化的投资组合优化 PSO算法可用于优化投资组合。在投资组合优化的背景下，群中的每个粒子代表投资组合中资产之间的潜在资本分配。...这些投资组合的相对适应性可以使用许多平衡风险和预期收益的金融效用函数之一来确定。我使用夏普比率，因为这已成为行业认可的基准投资组合表现标准。...使用粒子群优化（PSO）的投资组合优化的例证。局部最优位置（红色粒子）现已更新为粒子的当前位置。使用粒子群优化的真正挑战是确保满足投资组合优化的约束。如前所述，存在许多限制。...其次，不允许对资产进行负分配。最后，资本应该分配给投资组合中至少这么多资产。后者是基数约束。

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Python基于粒子群优化的投资组合优化研究|附代码数据

---- 使用粒子群优化的投资组合优化 PSO算法可用于优化投资组合。在投资组合优化的背景下，群中的每个粒子代表投资组合中资产之间的潜在资本分配。...这些投资组合的相对适应性可以使用许多平衡风险和预期收益的金融效用函数之一来确定。我使用夏普比率，因为这已成为行业认可的基准投资组合表现标准。...使用粒子群优化（PSO）的投资组合优化的例证。局部最优位置（红色粒子）现已更新为粒子的当前位置。使用粒子群优化的真正挑战是确保满足投资组合优化的约束。如前所述，存在许多限制。...其次，不允许对资产进行负分配。最后，资本应该分配给投资组合中至少这么多资产。后者是基数约束。...---- 通过使多种货币的投资多样化，可以减轻外汇损失的风险，但不能消除。因此，套利交易的投资组合本身风险低于个别套利交易。

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量子计算在金融模型中的应用：未来金融的“黑科技”

投资组合优化：投资组合优化问题通常是一个典型的NP-hard问题，需要通过多次迭代计算来寻找最优解。量子计算可以在更短的时间内处理大量的组合选择，从而提高优化效率。...假设我们想要用量子计算来解决投资组合优化问题。传统的投资组合优化问题涉及寻找一组最优的资产权重，使得投资组合的期望收益最大，同时风险最小。...投资组合优化的量子算法量子计算中有一个著名的算法——量子近似优化算法（QAOA），它可以用来解决包括投资组合优化在内的组合优化问题。...QAOA利用量子叠加和纠缠等特性，通过量子比特的协作进行多次优化迭代，从而找到最优解。假设我们有两个资产，目标是找到每个资产的权重，以最大化投资组合的回报，同时限制风险。...实际应用中，我们会对这些量子比特进行更复杂的优化操作，通过QAOA等算法来解决投资组合的优化问题。

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过去十年A股哪些因子长期有效？

♥ 优化强化学习Q-learning算法进行股市 ♥ WorldQuant 101 Alpha、国泰君安 191 Alpha ♥ 基于回声状态网络预测股票价格（附代码） ♥ 计量经济学应用投资失败的7个原因...虽然过去十年才真正红起来，其实Smart Beta这个词1970年就开始被机构投资者使用，在2003年也出现了第一个Smart Beta的指数基金。...上周我们有幸受邀参加了汇丰晋信Smart Beta投资策略的分享会，聆听了汇丰环球投资管理首席股票量化分析师江山博士，以及汇丰晋信多位基金经理关于如何通过Smart Beta的量化工具，进行组合管理优化的分享...所以，我觉得投资中的因子有效性，是个概率，或者不严谨地说法就是一种胜率，我们需要认识到因子只要在投资者可接受范围内，即一定胜率内有效，模型都是可以作为投资的量化依据。...另外在本土化中，在多因子模型建立中，数据的处理也是本土化中需要关注的；海外市场由于历史长，机构投资者占比高，所以其在做数据分析和回撤的时候，可以用非常长的历史数据来进行统计计算，但反观国内市场，开始的时候数据可能存在不齐全

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归因分析指南v1.0

基准决定归因分析的结果，核心思路：将特定投资组合产生的回报与已进行基准评估的投资回报进行比较。 - 分配影响指通过将投资组合权重分配给特定的细分市场而产生的收益。...比较的时候，是将分配权重与基准投资组合进行比较： A(20%,50%,30%) VS Baseline(15%,45%,45%) Ps：本文baseline的设定仅为了解释清楚概念本身而假设的。...如果投资组合的行业高于基准水平，则被视为超重如果投资组合的行业权重低于基准，则被视为减持理想情况下，投资决策者的目标是将较高的权重放在表现良好的行业（即，对该行业加重），而将较低的权重放在那些投资不良的行业...Optimize优化，卖家可以根据自己的需求，通过Amazon Attribution报告的各个广告渠道的有效性来进行不断地优化（in-flight optimization）。...洞察实际上就是有趣的结论，我们可以使用机器学习自动挖掘到有趣的结论（结合洞察分类）产品最小闭环：度量-优化-计划。归因除了基于规则的实现，还有机器学习的实现方式，称为算法归因。

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使用Python进行优化:如何以最小的风险赚取最多的收益?

在我的 “使用Python进行线性规划和离散优化” 文章中，我们讨论了基本的离散优化概念，并引入了一个Python库PuLP来解决这些问题。...《通过Python使用PuLP库来进行线性规划和离散优化》文章地址：https://towardsdatascience.com/linear-programming-and-discrete-optimization-with-python-using-pulp...一个例子问题在本文中，我们将展示一个非常简化版本的投资组合优化问题，它可以被转换成一个LP框架，并使用简单的Python脚本来有效地解决。...我们可以把它建模为一个随机向量。投资组合也可以建模为一个向量。因此，一个特定投资组合的收益由这些向量的内积给出，它是一个随机变量。...最终结果如下，对这个问题进行扩展不用说，我们模型的设置和简化假设可以使这个问题听起来比实际问题更简单。

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Man Group最新：动态风险管理在股票投资组合中的应用

我们的方法按照风险和收益来概括，可以分为四个步骤，如图1所示： 1、选取对应的市场：通常是一个常见的市值加权指数，如MSCI World Index； 2、构建Risk-Aware投资组合：使用投资组合优化技术来改善投资组合的分散性和风险特性...由此产生的投资组合具有与MSCI World Index相似的风险特征，但预期收益较高； 4、对风险进行动态管理（Risk-Managed）：使用risk overlays系统地管理整个投资组合风险。...它比MSCI World Index有着更低的波动率，但我们可以使用杠杆调节组合的波动率。在接下来的例子中，我们以投资组合的Barra Global Beta作为风险，如图7所示。...5、风险管理的投资组合：综合所有的改进方法将risk overlay和风险暴露的约束应用到Risk Aware Levered投资组合中，可以使我们得到一个优化的风险管理策略。...图13：MSCI World Index和管理风险后组合收益的最差收益率对比 6、总结结合基于风险的投资组合优化和动态风险管理，可以构建一种股票策略，该策略显示出比MSCI World Index更好的经风险调整的收益和尾部特征

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