Блог

Я делаю оптимизацию портфеля как задачу линейного программирования. У меня есть 500 акций, и я хочу — с набором ограничений — максимизировать мою переменную решения.

Из приведенного ниже кода я получаю предложение портфолио.. но мне нужно еще одно ограничение: в портфеле может быть не менее 20 разных акций. Как мне ввести это ограничение?

Я немного обновил код .. но я не могу заставить его работать … из приведенного ниже кода я ожидал бы получить портфель из 7 акций.. идея, лежащая в основе кода, — это ответ, приведенный ниже

 

df_temp <-temp <- data.frame(stock_number= seq(1:50), OPT= runif(50), 
                   ctrl=1, alt=0)
df_temp_1 <- data.frame(stock_number= paste("a",seq(1:50)), OPT= 0, 
                        ctrl=0, alt=1)
df_temp <- rbind(df_temp, df_temp_1)

require(lpSolveAPI)


example <- make.lp(1,NROW(df_temp))

row.add.mode(example,"on")
add.constraint(example,xt=df_temp$ctrl ,type="=",rhs=1,indices=c(1: nrow(df_temp)))
add.constraint(example,xt=df_temp$alt ,type="=",rhs=7,indices=c(1: nrow(df_temp)))

for (i in 1:50)
{
  add.constraint(example,df_temp$ctrl[i] ,type="<=",rhs=0.2,indices=c(i))
  add.constraint(example,df_temp$alt[i 50]*999 - df_temp$ctrl[i],type=">=",rhs=0,indices=c(i))
  add.constraint(example,df_temp$alt[i 50]-df_temp$ctrl[i] ,type="<=",rhs=0,indices=c(i))
}

row.add.mode(example,"off")

set.type(example,c(1:50), "real" )
set.type(example,c(51:100), "binary" )
         
lp.control(example, sense="max")
set.objfn(example,obj=df_temp$OPT )
solve(example)
df_temp$PFW <- get.variables(example)

df_temp

 

Если x (i) = количество акций, предлагаемых для акции i, где i варьируется от 1 до 500, то вам нужны вспомогательные двоичные переменные, которые будут равны 1, если предлагается акция i, и 0, если нет. Таким образом, вы могли бы ввести двоичные переменные y (i) от i = 1 до 500 и добавить в набор ограничений

M * y (i) > = x (i)

y(i) <= x(i)

Где M — большое число. Эти ограничения говорят, что если мы не покупаем акции i, (поэтому x (i) = 0), тогда y (i) должно быть 0. Если мы покупаем акции i, (так что x (i)> 0), тогда y (i) должно быть 1.

Затем вы можете использовать эти новые переменные для удовлетворения вашего нового отдельного ограничения

сумма (все y (i)) > = 20

Примечание: попробуйте сайт исследования операций для этих типов вопросов о моделировании линейного программирования