Numpy

Question

我正在使用蒙特卡洛模拟开发带有约束的投资组合优化代码。但是，我已经运行陷入了一个问题。我的问题如下：

我有一个工具列表 ["Multi"、"Equity 1"、"Equity 2"、"Equity 3"、"FI"、"Cash"]

我想为这些工具生成一个随机数列表，例如

权重（随机数）= [xx, xx, xx, xx, xx, xx]

但是，有多个约束，例如：

0.05 到 0.20 之间的所有权重。
说“现金”的权重必须在 0 到 0.10 之间（即 0<= 权重[-1] <= 0.10）
“股权 1”的权重必须为 0.15（即权重[1] = 0.15）

我是否可以生成满足所有这些条件的随机数？当然，所有权重的总和必须等于一。

谢谢大家的帮助！

Answer 1

你可以一个一个生成数字，每一步计算你已经得到的权重的总和。我将使用 random.randint 函数进行演示。

import random

weights_name = ["Multi", "Equity 1", "Equity 2", "Equity 3", "FI", "Cash"]
weights = [0] * 6

weights[1] = 0.15  # Equity 1 weight
remaining = 0.85 # the sum of the remaining weights

x = random.randint(0, 100)
weights[-1] = x/1000 # Cash weigth
remaining -= weights[-1]

因此对于剩余的权重，您必须生成随机值，以使最后一个权重不大于 0.2。

last_weight = remaining
while last_weight > 0.2:
    last_weight = remaining
    for i in [0, 2, 3]:
        weights[i] = 0.05 + random.randint(0, 150)/1000 # generating a random no between 0.05 and 0.20
        last_weight -= weights[i]
weights[4] = last_weight
for w in weights:
    print(w)

我的输出：

0.2
0.15
0.176
0.196
0.18200000000000005
0.096

Numpy - 生成随机数组，限制数组中的单个值 - 投资组合优化

Numpy - generate random array with restrictions on individual values in array - Portfolio Optimisation

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