netlogo - 在 netlogo 中应用二次风险规划

Question

谁能告诉我如何在 netlogo 中使用二次风险规划？我希望使用以下投资组合选择规则 -

最大值：U = E - φσ

其中，U = 效用，E = 资产预期收益，φ = 风险厌恶参数，σ = 方差

在 R 中，我得到以下代码来执行这样的模型 -

创建投资组合规范

port_spec <-portfolio.spec(assets = colnames(index_returns))

添加一个完整的投资约束，使权重总和为 1

port_spec <- add.constraint(portfolio = port_spec, type = "full_investment")

添加一个 long only 约束，使资产的权重在 0 和 1 之间

port_spec <- add.constraint(portfolio = port_spec, type = "long_only")

添加目标以最大化投资组合平均回报

port_spec <- add.objective(portfolio = port_spec, type = "return", name = "mean")

添加目标以最小化投资组合方差

port_spec <- add.objective(portfolio = port_spec, type = "risk", name = "var", risk_aversion = 10)

解决优化问题

opt <- optimize.portfolio（R = index_returns，投资组合 = port_spec，optimize_method = “ROI”）

但是，netlogo中是否有类似的代码？我尝试了所有可能的来源，但未能在 netlogo 中获得类似的代码或模型。我的模型的主要部分是在 netlogo 中执行的。所以，我需要一个基于 netogo 的类似模型。

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