我目前正在用Python处理一个约束优化问题,虽然我能够表达我的问题,但我得到了以下错误:“LSQ子问题中的奇异矩阵C”。你知道吗
我认为发生这种情况是因为我的两个约束(相等)不是连续的,或者与它们相关的其他东西,因为优化器在没有它们的情况下工作。你知道吗
下面是一个例子:
体积=0.1
符号\u vec=
---------------+----+
| XLK US Equity | 1 |
| XOP US Equity | 1 |
| KRE US Equity | 1 |
| KBE US EQUITY | 1 |
| XLK US EQUITY | 1 |
| XLE US EQUITY | 1 |
| XLF US EQUITY | 1 |
| XRT US EQUITY | 1 |
| XLU US EQUITY | 1 |
| XLY US EQUITY | 1 |
| XLV US EQUITY | 1 |
| STS FP EQUITY | 1 |
| STR FP EQUITY | 1 |
| STZ FP EQUITY | 1 |
| STW FP EQUITY | 1 |
| STQ FP EQUITY | 1 |
| STN FP EQUITY | -1 |
+---------------+----+
返回向量=
+---------------+--------------+
| XLK US Equity | 0.005951589 |
| XOP US Equity | 0.024262624 |
| KRE US Equity | 0.007112154 |
| KBE US EQUITY | 0.003097968 |
| XLK US EQUITY | 0.005951589 |
| XLE US EQUITY | 0.019948716 |
| XLF US EQUITY | 0.003813095 |
| XRT US EQUITY | -0.001202198 |
| XLU US EQUITY | 0.003021156 |
| XLY US EQUITY | 0.002821742 |
| XLV US EQUITY | 0.004961415 |
| STS FP EQUITY | 0.000827929 |
| STR FP EQUITY | 0.005422823 |
| STZ FP EQUITY | -0.003453351 |
| STW FP EQUITY | -0.001449392 |
| STQ FP EQUITY | 0.015776843 |
| STN FP EQUITY | 0.000937061 |
+---------------+--------------+
代码如下:
### define necessary functions ###
def optimization_function(weights,returns , vol_tgt, signs) :
return - np.sum(np.log(np.abs(weights))) #multiply by -1 since we wish to maximize but we give the problem
#to a minimizer
def portfolio_vol(weights,returns , vol_tgt, signs) : # inequality
portf_return = np.dot(weights.T,returns)
return np.sqrt(portf_return) - vol_tgt
def absolute_exposure(weights,returns , vol_tgt, signs) :
return np.sum(np.abs(weights)) - 1
def positive_weights(weights,returns , vol_tgt, signs) :
return float(np.sum(weights[signs == 1] <= 0))
def negative_weights(weights,returns , vol_tgt, signs) :
return float(np.sum(weights[signs == -1] >= 0))
weights = sp.fmin_slsqp(optimization_function,lol,args=(return_vec,vol_tgt,sign_vec,),
ieqcons = [portfolio_vol,],eqcons=[absolute_exposure,positive_weights,])
麻烦的函数有正权和负权。没有他们我就没有问题。有办法解决这个问题吗?你知道吗
先谢谢你。你知道吗
将这些表示为不平等约束似乎更为自然。例如,
return weights[signs == 1].min()
并将其约束为非负。(除非权重0和权重1e-308之间的区别实际上是至关重要的,在这种情况下,我猜您可以在返回之前减去一个很小的数字。)–user2357112相关问题 更多 >
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