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使用Python进行优化:如何以最小的风险赚取最多的收益?

来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 作者:Python程序员 我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场,并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。...使用Python解决优化问题: CVXPY库 我们将用于这个问题的库称为CVXPY。它是一种用于凸优化问题的Python嵌入式建模语言。..., 注意CVXPY框架中使用了quad_form()和Problem()等非常有用的类。...请查看CVXPY包的示例页面(地址:https://www.cvxpy.org/examples/index.html ),了解使用该框架可以解决的优化问题的范围。...为了说明这一点,我们选取了三家公司的月平均股价作为样本数据集,并展示了如何使用基本的Python数据科学库(如NumPy、panda)和一个名为CVXPY的优化框架在短时间内建立一个线性规划模型。

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    PythonRobotics-自主机器人导航

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    Python数学建模系列(三):规划问题之非线性规划

    目前正在学习C++/Linux/Python 学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!...初学Python 小白阶段 文章仅作为自己的学习笔记 用于知识体系建立以及复习 题不在多 学一题 懂一题 知其然 知其所以然!...往期文章 Python数学建模系列(一):规划问题之线性规划 Python数学建模系列(二):规划问题之整数规划 非线性规划 非线性规划可以简单分两种,目标函数为凸函数or非凸函数 凸函数的非线性规划,...比如 fun = x^2 + y^2 + xy ,有很多常用库完成,比如cvxpy 非凸函数的非线性规划(求极值),可以尝试以下方法: 纯数学方法,求导求极值 神经网络、深度学习(反向传播算法中链式求导过程

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    机器学习核心:优化问题基于Scipy

    SciPy与优化 Python已经成为分析、数据科学和机器学习的通用语言。因此,讨论Python生态系统中的优化包和框架是十分有意义的。 Python中有一些功能强大的包,如PuLP和CVXPY。...https://pythonhosted.org/PuLP/ https://www.cvxpy.org/ 在本文中,我们将介绍SciPy生态系统中可用的优化算法。...SciPy是用于科学和数学分析最广泛的Python工具包,因此它拥有强大但易于使用的优化程序来解决复杂问题。 首先 我们从一个简单的标量函数(一个变量)最小化示例开始。...约束必须按照特定的语法在Python字典中编写。不等式约束需要分解为f(x) < 0形式的单个不等式。下面的代码演示了这个想法。 ?...SciPy方法适用于任何Python函数,不一定是一个封闭的、一维的数学函数。 让我们展示一个多值函数的例子。 高斯混合函数的最大化 通常在化工或制造过程中,多个随机子过程结合在一起产生高斯混合。

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