本项目旨在帮助学习者构建一个完整的投资组合优化与风险管理工具集，涵盖从资产配置到风险监控的全流程。学习者将在提供的框架基础上，实现各种投资组合构建方法，开发风险度量指标，并设计动态管理策略。该项目模拟实际投资管理过程中面临的挑战，帮助学习者将量化金融理论应用于实践。
完成本项目后，学习者应能够：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize as sco
class PortfolioFramework:
def __init__(self, returns_data):
"""
初始化投资组合框架
参数:
returns_data: DataFrame, 资产收益率数据
"""
self.returns = returns_data
self.mean_returns = returns_data.mean()
self.cov_matrix = returns_data.cov()
self.num_assets = len(returns_data.columns)
self.asset_names = returns_data.columns
def portfolio_performance(self, weights):
"""
计算给定权重的投资组合表现
参数:
weights: array, 资产权重
返回:
returns, volatility, sharpe_ratio
"""
returns = np.sum(self.mean_returns * weights)
volatility = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(self.cov_matrix, weights)))
sharpe_ratio = returns / volatility
return returns, volatility, sharpe_ratio
# 待实现的其他方法
def min_variance_portfolio(self):
"""最小方差投资组合实现"""
pass
def max_sharpe_portfolio(self):
"""最大夏普比率投资组合实现"""
pass
def efficient_frontier(self, points=100):
"""有效前沿计算与可视化"""
pass
class RiskMetrics:
def __init__(self, returns_data, weights=None):
"""
初始化风险指标计算器
参数:
returns_data: DataFrame, 资产收益率数据
weights: array, 可选, 资产权重
"""
self.returns = returns_data
self.weights = weights
if weights is not None:
self.portfolio_returns = np.sum(returns_data * weights, axis=1)
def historical_var(self, confidence_level=0.95):
"""
计算历史模拟法VaR
参数:
confidence_level: float, 置信水平
返回:
VaR值
"""
if self.weights is None:
raise ValueError("需要设置投资组合权重")
alpha = 1 - confidence_level
return -np.percentile(self.portfolio_returns, alpha * 100)
# 待实现的风险指标方法
def historical_cvar(self, confidence_level=0.95):
"""条件风险价值(CVaR)计算"""
pass
def parametric_var(self, confidence_level=0.95):
"""参数法VaR计算"""
pass
def stress_test(self, scenario):
"""压力测试实现"""
pass
class PortfolioOptimizer:
def __init__(self, returns_data, risk_free_rate=0.0):
"""
初始化投资组合优化器
参数:
returns_data: DataFrame, 资产收益率数据
risk_free_rate: float, 无风险利率
"""
self.returns = returns_data
self.mean_returns = returns_data.mean()
self.cov_matrix = returns_data.cov()
self.num_assets = len(returns_data.columns)
self.risk_free_rate = risk_free_rate
def optimize(self, objective_function, constraints, bounds):
"""
通用优化方法
参数:
objective_function: callable, 目标函数
constraints: list, 约束条件
bounds: tuple, 边界条件
返回:
最优权重
"""
initial_guess = np.array([1.0 / self.num_assets] * self.num_assets)
result = sco.minimize(
objective_function,
initial_guess,
method='SLSQP',
bounds=bounds,
constraints=constraints
)
return result['x']
# 待实现的特定优化目标
def min_volatility_objective(self):
"""最小波动率目标函数与约束定义"""
pass
def max_sharpe_objective(self):
"""最大夏普比率目标函数与约束定义"""
pass
def target_return_objective(self, target_return):
"""特定目标收益率下的最小风险组合"""
pass
class PortfolioVisualizer:
def __init__(self, portfolio_framework):
"""
初始化投资组合可视化工具
参数:
portfolio_framework: PortfolioFramework实例
"""
self.framework = portfolio_framework
def plot_efficient_frontier(self, min_return=None, max_return=None, points=100):
"""
绘制有效前沿
参数:
min_return: float, 可选, 最小收益率
max_return: float, 可选, 最大收益率
points: int, 计算点数
"""
# 基本绘图代码框架
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.title('投资组合优化: 有效前沿')
plt.xlabel('波动率 (%)')
plt.ylabel('预期收益率 (%)')
# 待实现有效前沿计算与绘制代码
def plot_asset_weights(self, weights, title='投资组合权重分配'):
"""
绘制资产权重分配
参数:
weights: array, 资产权重
title: str, 图表标题
"""
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.title(title)
assets = self.framework.asset_names
plt.pie(weights, labels=assets, autopct='%1.1f%%')
plt.show()
# 待实现的其他可视化方法
def plot_risk_contribution(self, weights):
"""风险贡献可视化"""
pass
def plot_performance_metrics(self, portfolio_returns):
"""绩效指标可视化"""
pass
min_variance_portfolio方法