[量化学院]使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化:以一个股票策略为例

• 实现平台：BigQuant—人工智能量化投资平台
• 可在文末前往原文一键克隆代码进行进一步研究

介绍

前文中，我们已介绍了许多量化投资思想，在这篇文章中，你将了解Markowitz投资组合优化的基本思想，以及如何在Python中实现。然后，我们将展示如何创建一个简单的策略回测，以Markowitz最佳方式重新平衡其投资组合，对各个资产的权重进行调整。

文章开始，我们将使用随机数据而不是实际的股票数据，这将有助于你了解如何通过建模和模拟来提高你对Markowitz均值方差模型的理解。

cvxopt是一个求解最优化问题的Python包，在数值计算、运筹学、规划问题中有广泛的运用。目前已经在BigQuant策略研究平台上，你可以直接使用。

我们先从导入模块开始

• 实现平台：BigQuant—人工智能量化投资平台
• 源码地址：《使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化:以一个股票策略为例》
  

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