Im有N对投资组合权重存储在一个numpy数组中,并且希望计算投资组合风险,这是w * E * w_T,其中w_T是权转置。我想出的方法是循环每个权重对并应用矩阵乘法。是否有一种向量化的方法,使得给定一个权重对(如果可能的话,N个权值,所有和为1),我对每一行都应用一个协方差矩阵来获得风险(即没有循环)?import numpy as np
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我正在用python做一个基准测试,用不同的方法来计算A'*A,A是一个N x M矩阵。最快的方法之一是使用numpy.dot()。我很好奇,我是否可以使用numpy.cov() (它给出协方差矩阵)通过某种方式改变权重或以某种方式预处理A矩阵来获得相同的结果?但我没有成功。有没有人知道乘积A'*A和A的协方差之间有什么关系,其中A是一个有N行/观察值和M列/变量的矩阵?