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投资组合分析包中的自定义预期回报
我无法将自定义预期回报纳入投资组合分析包中 通常预期回报是一些专业期望 观点或与基本指标分开计算 投资组合分析允许创建自定义矩函数来计算过去收益的矩 但我不明白如何将已计算的收益合并到优化问题中 感谢任何帮助 这里是一个小示例数据集 Dow
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Optimization
portfolio
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最大夏普比率投资组合因 PortfolioAnalytics 中的错误而失败
在计算简单的最大夏普比率投资组合权重时 我在 PortfolioAnalytics 中遇到了一个问题 Error in max sr opt R R constraints constraints moments moments Objec
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Optimization
portfolio
rportfolioanalytics
100%全屏Colorbox(jquery lightbox)滚动条不会替换或覆盖基础层的滚动条
在下面的段落中 我将介绍当我使用全屏灯箱时两个滚动条彼此相邻的问题 基础层 初始 html 的滚动条和 iframe 灯箱 的滚动条 我想删除或覆盖基本滚动条 在我的基本页面设计中 我有一个按行排列的投资组合项目的垂直列表 该页面旨在滚动
jQuery
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fullscreen
colorbox
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如何在R中使用fportfolio包进行非时间序列输入?
对于 fportfolio 包 您需要将回报的时间序列作为输入 并在内部计算预期回报和时间序列的方差 然后在诸如 portfoliofrontier 或 tangencyportfolio 等函数中使用 但就我而言 我已经有了预期收益矩阵和
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portfolio
在没有 xts 对象的情况下在 PortfolioAnalytics 中创建有效前沿
有没有办法在 PortfolioAnalytics 包中创建有效前沿而不指定资产回报的 xts 对象 相反 我想提供预期回报向量和协方差矩阵 有两种方法 首先 您可以提供一个包含矩阵的列表 其结构如下所示 然后调用 Optimize por
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Python 函数仅返回第一个值而不是数据帧
我构建了一个函数 将 5 个投资组合的收益附加到一个数据帧中 我想将其返回到一个变量 当我在函数中逐行运行命令 一种调试 时 我最终得到的变量 folioReturn 这是我希望脚本返回的变量 具有正确数量的值 例如 5 但是如果我调用该函
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function
DataFrame
Return
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投资组合优化约束 矩阵/bvec 解释
我最近对投资组合优化非常感兴趣 并开始使用 R 来创建最小方差投资组合 library quadprog Dmat lt matrix c 356 25808 12 31581 261 88302 12 31581 27 24840 18
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Optimization
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使用 R 中的 Quadprog 包进行投资组合优化中的权重约束
我是 R 和投资组合优化的新手 我正在尝试优化包含 7 种资产的投资组合 使得资产号 3 和 4 的最小权重均为 0 35 并且所有 7 种资产的总和等于 1 以下是我尝试过的代码 library quadprog dmat lt cov
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r - 投资组合优化 -solve.QP - 约束不一致
我正在尝试使用solve QP来解决投资组合优化问题 二次问题 总计 3 项资产 有4个限制 权重之和等于 1 投资组合预期回报率为 5 2 每项资产权重大于0 每个资产权重小于 0 5 Dmat 是协方差矩阵 Dmat lt matrix
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quadratic