带真/假约束的python优化

2024-03-29 14:39:06 发布

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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


Tags: returndefnpreturnsussumtgtfp
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-03-29 14:39:06

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

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