Probabilistic-programming-and-bayesian-methods-for-hackers: 第 6 章：均值方差优化损失函数
嗨，卡姆，
您能否解释一下如何使用（或参考来源）这个损失函数：
我假设损失函数试图最小化 4 只股票的投资组合权重（可以使用 scipy optimize 等来完成），但我不确定 lambda 参数是什么。
谢谢！
Anjum48
所有8条评论
@Anjum48这是哪一章？
@CamDavidsonPilon lambda 似乎是正则化参数？
pieteradejong
于 2016-01-09
损失函数试图最小化 4 只股票的投资组合权重
这可以通过将它们全部设置为负无穷来轻松解决，所以我认为你不是故意这么说的。 这是两个反作用力：权重越大，第一项（回报）越大，但方差也越大（第二项）。
lambda 参数是用户指定的参数，它是最大化回报（第一项）和第二项（投资组合方差）之间的权衡。 它不是传统回归意义上的正则化器，但它是类似的。
这是金融中非常常见的公式 - 它是二次问题的拉格朗日： http ://www.actuaries.org/AFIR/Colloquia/Rome2/Cesarone_Scozzari_Tardella.pdf
CamDavidsonPilon
于 2016-01-09
@CamDavidsonPilon
我不明白优化器使用min ，我的意思是，你应该想最大化你的回报和
受到方差的惩罚。 所以你应该使用max或附加一个负号而不是使用min 。
yiyuezhuo
于 2017-06-12
lambda 𝛌 通常被称为（例如这里）作为“风险厌恶”参数—— @CamDavidsonPilon提到的权衡。
mdengler
于 2017-06-14
如果 lambda 𝛌 = 1，则目标函数近似于投资组合的
几何平均回报，这是一个应该最大化的东西
关于权重（通过构造应该总和为1）。
rsvp
于 2017-06-15
肯定似乎缺少一个减号。
mdengler
于 2017-06-15
是的，应该是max 👍
CamDavidsonPilon
于 2017-06-15
好的，修复完成：
作为记录，William Sharpe 的另一个很好的参考：
https://web.stanford.edu/~wfsharpe/mia/opt/mia_opt3.htm --
我将在https://git.io/fecon235上做一个教程
关于玻尔兹曼投资组合。
rsvp
于 2017-06-15
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最有用的评论
好的，修复完成：
https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/pull/347用于两个笔记本。
作为记录，William Sharpe 的另一个很好的参考：
https://web.stanford.edu/~wfsharpe/mia/opt/mia_opt3.htm --
我将在https://git.io/fecon235上做一个教程
关于玻尔兹曼投资组合。