使用 scipy.minimize 最大化夏普比率答案

【问题标题】：Maximize Sharpe's ratio using scipy.minimze使用 scipy.minimize 最大化夏普比率
【发布时间】：2017-02-26 17:17:47
【问题描述】：

我正在尝试使用 scipy.minimize 最大化夏普比率

我这样做是为了找到 CAPM 的证券市场线

所以我有一个方程式：

可选（如果不允许空头头寸）：

所以我正在尝试解决这个问题：

def target_func(x, cov_matix, mean_vector, virtual_mean):
    f = float(-(x.dot(mean_vector) - virtual_mean) / np.sqrt(x.dot(cov_matix).dot(x.T)))
    return f


def optimal_portfolio_with_virtual_mean(profits, virtual_mean, allow_short=False):
    x = np.zeros(len(profits))
    mean_vector = np.mean(profits, axis=1)
    cov_matrix = np.cov(profits)
    cons = ({'type': 'eq',
             'fun': lambda x: np.sum(x) - 1})
    if not allow_short:
        bounds = [(0, None,) for i in range(len(x))]
    else:
        bounds = None
    minimize = optimize.minimize(target_func, x, args=(cov_matrix, mean_vector, virtual_mean,), bounds=bounds,
                                 constraints=cons)
    return minimize

但我总是得到 Success: False（超出迭代限制）。我尝试设置 maxiter = 10000 选项，但没有帮助。

如果有任何帮助，我将不胜感激

附：我使用 python 2.7

【问题讨论】：

作为调试的第一步：将options={'disp': True} 添加到optimize.minimize 函数并发布整个输出。顺便说一句：您是否像上面的 disp-example 那样将 maxiter 变量设置为 dict-entry ？就是这样！
@sascha 是的，我做到了。我的选项字典就像 options={'maxiter': 10000}。并且 scipy.optimize 输出确认 maxiter 设置正确
然后显示输出，包括。显示。
好的。很明显这是坏了！你不想观察南斯。因为我们不知道数据/整个代码，我认为您必须自己检查 nans 的原因。
初始点 0 真的很糟糕：目标无法在那里进行评估。请注意，通常涉及夏普比率的问题可以重新表述为凸 QP link。

标签： python scipy mathematical-optimization nonlinear-optimization

【解决方案1】：

我不知道为什么，但是当我更换时它可以完美地工作

x = np.zeros(len(profits))

有

x = np.ones(len(profits))

【讨论】：

因为只有局部收敛是有保证的，而且一个向量似乎是一个更好的起点。