#python #python-3.x #pandas #numpy
#питон #python-3.x #панды #тупой
Вопрос:
Возникли проблемы с компиляцией кода, основанного на pandas и numpy. Я попытаюсь объяснить проблемы, предоставив уменьшенные рабочие примеры того, в чем заключается проблема.
То, что я в основном пытаюсь сделать, это оптимизация портфеля Markowitz следующим образом.
Сначала у меня есть панды.Фрейм данных, в котором указаны цены закрытия для данного тикера, выглядит следующим образом.
df = pd.DataFrame()
df['AAPL'] = [1.2,1.4,1.5]
df['GOOGL'] = [2.1,2.4,2.6]
df['DATE'] = ['2017-01-01', '2017-01-02','2017-01-03']
df = df.set_index('DATE')
Далее я хочу создать некоторую базовую статистику для передачи в некоторые функции, что я делаю следующим образом:
returns = df.pct_change()
mean_returns = returns.mean()
cov_matrix = returns.cov()
num_portfolios = 10
risk_free_rate = 0.0178
Тип этих статистических данных:
pandas.core.series.Series
pandas.core.frame.DataFrame
Проблемы начинают возникать в следующих функциях:
def portfolio_annualised_performance(weights, mean_returns, cov_matrix):
returns = np.sum(mean_returns*weights ) *252
std = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights))) * np.sqrt(252)
return std, returns
def random_portfolios(num_portfolios, mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate):
results = np.zeros((3,num_portfolios))
print('results:',type(results))
weights_record = []
for i in range(num_portfolios):
weights = np.random.random(12)
weights /= np.sum(weights)
weights_record.append(weights)
portfolio_std_dev, portfolio_return = portfolio_annualised_performance(weights, mean_returns, cov_matrix)
results[0,i] = portfolio_std_dev
results[1,i] = portfolio_return
results[2,i] = (portfolio_return - risk_free_rate) / portfolio_std_dev
#print('results[2,0]:',type(results[2,0]))
#print('std', type(portfolio_std_dev))
#print(portfolio_return)
return results, weights_record
def display_simulated_ef_with_random(mean_returns, cov_matrix, num_portfolios, risk_free_rate):
results, weights = random_portfolios(num_portfolios, mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate)
max_sharpe_idx = np.argmax(np.array(results[2]))
sdp, rp = results[0,max_sharpe_idx], results[1,max_sharpe_idx]
max_sharpe_allocation = pd.DataFrame(weights[max_sharpe_idx],index=df.columns,columns=['allocation'])
max_sharpe_allocation.allocation = [round(i*100,2)for i in max_sharpe_allocation.allocation]
max_sharpe_allocation = max_sharpe_allocation.T
min_vol_idx = np.argmin(results[0])
sdp_min, rp_min = results[0,min_vol_idx], results[1,min_vol_idx]
min_vol_allocation = pd.DataFrame(weights[min_vol_idx],index=df.columns,columns=['allocation'])
min_vol_allocation.allocation = [round(i*100,2)for i in min_vol_allocation.allocation]
min_vol_allocation = min_vol_allocation.T
При попытке запустить:
отображение_simulated_ef_with_random(cov_matrix, mean_returns, num_portfolios, risk_free_rate)
Появляется следующая ошибка
----> 2 results, weights = random_portfolios(num_portfolios, mean_returns, cov_matrix, risk_free_rate)
---> 15 results[0,i] = portfolio_std_dev
ValueError: setting an array element with a sequence.
Что я делаю не так и как я могу это исправить?
Комментарии:
1. Какую версию python, pandas, numpy вы используете? Для меня это работает без ошибок (после изменения размера весов на
weights = np.random.random(2), поскольку вы предоставляете только 2 ресурса)2. Я использую numpy 1.14.3 и pandas 0.23.0. О, извините за это, у меня есть 12 ресурсов в моем полном примере, опубликовал ссылку на полный код, если интересно.
3. @KenSyme Я вижу, что это сработало и для меня, проблема возникает на поздней стадии, которую я понял, опубликую.
4. Вместо того чтобы говорить нам, «где начинаются проблемы», дайте нам конкретную строку кода, которая не работает, и каким, по вашему мнению, должен быть результат.
5. Я опубликовал всю ошибку целиком, так как считаю, что она глубоко укоренилась в структуре данных, и считаю, что ее нельзя исправить, изменив только одну строку кода. Но я могу быть совершенно неправ, как это часто бывает.
Ответ №1:
Вы вызываете свою функцию с параметрами в неправильном порядке. Поменяйте местами первые два, и все работает нормально:
display_simulated_ef_with_random(mean_returns, cov_matrix, num_portfolios, risk_free_rate)
Комментарии:
1. Мне даже не приходило в голову об этом, стыдно, но вы только что решили проблему, которая у меня была в течение 2 дней. Спасибо, что уделили мне внимание деталям и время!