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python - 如何修复数组的 cvxpy 输出？

问题描述

我正在尝试使用 cvxpy 编写投资组合优化问题。

initial_weights = [0.045, 0.035, 0.024, 0.028...]
rets = (np.log(data/data.shift(1))
w = cvx.Variable(38)
ret = np.sum(rets.mean()*w)*252
prob = cvx.Problem(cvx.Maximize(ret), [cvx.sum_entries(w)==1, w>0.02, w<0.06])

result = prob.solve() 求解后 w.value 的形式为 [[0.02], [0.02], [0.04]...]

我需要添加更多约束，例如 abs(list_final_weights-w)>0.005，但如果 w.value 是值数组而不是数组数组的形式，这将是可能的。我该如何解决这个错误？

标签： pythoncvxpy

解决方案

cvxpy只要它们具有相同的形状，就可以进行元素级减法运算。您可以将平面数组转换为求解器需要的适当形状 - 在这种情况下，它是 (N, 1) 而不是形状 (N,) 的平面数组。

list_final_weights = np.reshape(list_final_weights, [len(list_final_weights), 1])

然后你应该能够对约束进行减法：

list_final_weights - w >= 0.005

也cvxpy不允许硬>或<不平等。只有<=和>=。 https://www.cvxpy.org/tutorial/intro/index.html#constraints

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