pandas模块中有两种主要的数据结构
1、Pandas主要包括两个基本的数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于数组的数据结构，由一组数据和一组与之对应的标签（索引）组成。
2、首先pandas是基于numpy进行开发的。Pandas 的主要数据结构是 Series(一维数据)与 DataFrame(二维数据)，这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。
3、Pandas提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame。其中，Series通常用来存储一维数组，DataFrame通常用来存储二维表格数据。这两种数据结构都具有标签索引、统一类型等特点，非常方便进行大规模数据处理和统计分析。
cov(x,y)的运算公式
COV（X，Y）=E［（X-E（X））（Y-E（Y））］等价计算式为COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。
协方差的计算公式为cov(X，Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])]，这里的E[X]代表变量X的期望。从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。
用协方差的公式：COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY 那么EXY=COV(X，Y)+EX*EYEX，EY，COV(X，Y)都已知，就可以算出。
如何用python实现Markowitz投资组合优化
1、投资组合优化1——sharpe最大 建立statistics函数来记录重要的投资组合统计数据（收益，方差和夏普比）通过对约束最优问题的求解，得到最优解。其中约束是权重总和为1。
2、Python中的蒙特卡洛模拟首先需要计算投资组合中各股票价格的每一期的收益率，其次，计算出投资组合的收益率；随后，计算预测投资组合的期权价格，并将所有的期权价格叠加起来，从而绘制投资组合的价格曲线。
3、安装Backtrader：在安装Backtrader之前，请确保您已经安装了Python环境。可以在终端中使用pip命令安装Backtrader。学习Backtrader文档：Backtrader具有完整的文档，其中包括API参考和示例代码。建议您仔细阅读文档并使用示例代码。
4、Markowitz在20世纪50年代引进了均值-方差模型成了现代证券组合理论的基石。在该理论中通常有 n 种标的可投，每种标的的收益率可以看做是随机变量，记为 ，相应的均值为 ，方差记为 ， 和 的相关系数记作 。
5、方差是衡量投资组合风险的一个重要指标。马科维茨均值-方差模型的目标是最小化投资组合的风险（方差），同时最大化投资组合的预期回报。
6、（2）投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。
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