【Python机器学习】零基础掌握ShrunkCovariance协方差估计
有没有想过如何准确地评估股票投资的风险？
在投资领域，了解各种资产（如股票、债券等）之间的相关性和波动性是非常重要的。常用的方法是计算资产收益率的协方差矩阵，但这个矩阵在样本量少或数据质量不高的情况下可能会产生误导。那么，有没有更好的方法来解决这个问题呢？
答案就是使用ShrunkCovariance算法。这个算法能更准确地估计协方差矩阵，从而帮助投资者做出更明智的决策。
为了解释这一点，假设现在有以下10个样本的股票收益率数据：
| 股票A | 股票B | 股票C | 股票D |
|---|---|---|---|
| 0.1 | 0.2 | -0.1 | 0.05 |
| 0.3 | 0.1 | 0.2 | -0.1 |
| -0.2 | -0.1 | 0.15 | 0.3 |
| 0.05 | 0.2 | -0.05 | 0.1 |
| 0.1 | 0.25 | 0.05 | 0.2 |
| -0.1 | 0.15 | 0.1 | -0.05 |
| 0.2 | -0.1 | 0.05 | 0.15 |
| 0.1 | 0.05 | -0.2 | 0.3 |
| -0.05 | 0.2 | 0.1 | -0.1 |
| 0.15 | 0.1 | 0.2 |