如何用python实现Markowitz投资组合优化 m投资组合模型的一个很有力的替代是Index model，或者我们说的single factor model，因为markowitz是需要计算全部股票的协方差和方差的，如果证券的数量很多，计算量会非常大（这些在investment的参考书里面有），我下面就把原话打给你 first，the model requires a huge number of estimates to fill the covariance matrix.second，the model does not provide any guideline to the forecasting to the security risk premiums that are essential to construct the efficient frontier of risky assets.第一个是硬伤，单单计算NYSE的股票就要4.5百万的估计量，而同等条件下index model才需要9002个估计量，这就是为什么markowitz模型很多人不愿意用的愿意，而优点也很直接，如果你的估算值是准确的，那么m模型的结果比其他都准确
python如何解决含有非线性约束的最优化运筹学问题 cvxpy和cvxopt都能解决。
Python怎么做最优化 只是用statsmodels做过一些LMM之类的，结果也没有R来的全面。貌似最近一次更新都是2014年的事了。硬要用python的话，用rpy2调用R吧，也很方便，或者直接用R。
Python怎么做最优化 没有亲自做过你说的问题。只是用statsmodels做过一些LMM之类的，结果也没有R来的全面。貌似最近一次更新都是2014年的事了。硬要用python的话，用rpy2调用R吧，也很方便，或者直接用R。
Python怎么做最优化 无法收敛的原因跟什么牛顿迭代，BFGS毫无关系主要是你初始值的选择所以第一步你得想个算法确定你的初始值，暴力式的可以用一维搜索或多维搜索接下来再用牛顿迭代或BFGS，你的参数估计算法会稳健很多
Python怎么做最优化（Scipy的optimize经测试不太靠谱）？目的是实现MLE 这个暑假尝试用Python做mle，发现使用scipy的optimize做最优化的时候，很多情况下都无法收敛，尝试自己实…
python找一组5个参数数据的最优化组合 dt=[{\"ip\"，\"sh\"，\"li\"}，{\"qw\"，\"ty\"，\"ko\"}]c.extend([i for i in dt if 'ip' in i or 'qw' in i])Python 3.5.2(default，Dec 7 2016，23：38：49)[GCC 4.4.7 20120313(Red Hat 4.4.7-17)]on linuxType\"help\"，\"copyright\"，\"credits\"or\"license\"for information.dt=[{\"ip\"，\"sh\"，\"li\"}，{\"qw\"，\"ty\"，\"ko\"}]c=[]c.extend([i for i in dt if 'ip' in i or 'qw' in i])c[{'li'，'sh'，'ip'}，{'ko'，'qw'，'ty'}]
Python 中有哪些性能优化方法？
