【Python机器学习】零基础掌握MinCovDet协方差估计
如何更精准地评估资产的风险和收益？
在投资领域，资产的风险和收益评估是至关重要的。传统的协方差矩阵虽然在某种程度上能反映资产间的关联性，但也存在一定的局限性。例如如果样本数量较少，传统的协方差矩阵可能会出现偏差，从而影响投资决策。
假设现在有一个投资组合，包括4种不同的资产，以下是过去一段时间内这4种资产的收益率：
| 资产A | 资产B | 资产C | 资产D |
|---|---|---|---|
| 5% | 7% | 6% | 4% |
| 4% | 6% | 7% | 5% |
| 6% | 8% | 5% | 7% |
| … | … | … | … |
为了更精准地评估各资产之间的关联性和风险，可以使用LedoitWolf算法进行更精准的协方差矩阵估计。
文章目录
- LedoitWolf
- Sklearn 实现代码演示
- Sklearn API参数详解与调参
- 应用案例
- 三大历史人物对古代市场的影响力分析
- 高考科目选择优化方案
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