风险平价功能有可能实现吗？

wu538136

现在想搞一个风险平价输出每个品种的权重，在实际交易中根据这个权重来换算下单手数，这个功能在后台大概要怎么实现呢？

技术009

根据什么获取的权重？要有个具体标准。

wu538136

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize

# 示例数据：假设有三个商品期货品种的历史收益率数据
# 这里使用随机生成的数据作为示例，实际使用时需要替换为真实数据
np.random.seed(0)
num_assets = 3
num_periods = 100
returns = pd.DataFrame(np.random.randn(num_periods, num_assets) * 0.01)

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = returns.cov()


# 定义风险贡献函数
def risk_contribution(weights, cov_matrix):
    portfolio_volatility = np.sqrt(weights.T @ cov_matrix @ weights)
    marginal_risk_contribution = cov_matrix @ weights
    risk_contribution = (marginal_risk_contribution * weights) / portfolio_volatility
    return risk_contribution


# 定义风险平价目标函数
def risk_parity_objective(weights, cov_matrix):
    target_risk = np.ones(len(weights)) / len(weights)
    current_risk = risk_contribution(weights, cov_matrix)
    return np.sum((current_risk - target_risk) ** 2)


# 定义约束条件
constraints = [
    {'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1},  # 权重之和为 1
    {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x}  # 权重非负
]

# 初始权重猜测
initial_weights = np.ones(num_assets) / num_assets

# 优化求解
result = minimize(risk_parity_objective, initial_weights, args=(cov_matrix,), constraints=constraints)

# 输出风险平价权重
risk_parity_weights = result.x
print("风险平价权重:", risk_parity_weights)

在金字塔好像很难实现上面的代码功能

技术009

1.“假设有三个商品期货品种的历史收益率数据” 没有这个数据的。要自己想办法按照某个算法去计算
2.上面代码本身在我们的py里是可执行的。但是没法在后台程序化里搞。