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如何使用python將多項式擬合到經驗數據集中,使其適合數據的「頂部」 - 即對於每個x值,函數的輸出大於該x處的最大y。但同時它最大限度地減少了這個數據。什麼我指的是在下面的圖片中看到的一個例子:Frontier Equation - 將多項式擬合到數據集的頂部
如何使用python將多項式擬合到經驗數據集中,使其適合數據的「頂部」 - 即對於每個x值,函數的輸出大於該x處的最大y。但同時它最大限度地減少了這個數據。什麼我指的是在下面的圖片中看到的一個例子:Frontier Equation - 將多項式擬合到數據集的頂部
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找到有效邊界,這是一個二次規劃問題的座標,再喂這些座標在numpy的ployfit中獲得擬合邊界的多項式。這篇Quantopian博客文章確實如此:https://blog.quantopian.com/markowitz-portfolio-optimization-2/