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根据Julia中的约束最大化Sharpe比率

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根据Julia中的约束最大化Sharpe比率,julia,julia-jump,Julia,Julia Jump,我想最大化q[1]（夏普比率）的值，在julia中受以下约束 W的值元素为正。（W[i]>0） W的值之和为1。（和（W[1:5]）==1） 参考：：W是（5X1）向量，ex_mu是（5X1）向量，S是（5x5）矩阵。 我发现有两个julia库可以使用JuMP和Optim.jl，但无法按照库的要求转换函数getSharpeRatio 更新：到目前为止，我已经完成了，但在跳转库中似乎还没有实现转置 使用跳转 function getSharpeRatio(W,ex_mu,S) return

我想最大化q[1]（夏普比率）的值，在julia中受以下约束

  • W的值元素为正。（W[i]>0）
  • W的值之和为1。（和（W[1:5]）==1）

    • 参考：：W是（5X1）向量，ex_mu是（5X1）向量，S是（5x5）矩阵。 我发现有两个julia库可以使用JuMP和Optim.jl，但无法按照库的要求转换函数getSharpeRatio

    更新：到目前为止，我已经完成了，但在跳转库中似乎还没有实现转置 使用跳转

    function getSharpeRatio(W,ex_mu,S)
   return dot(W', ex_mu) / sqrt(dot(W',S*W))
end

items  = [1;2;3;4;5]
m = Model()
@variable(m, 0 <= W[items] <= 1)
@constraint(m, sum{ W[item] , item in items} == 1)
@objective(m, Max, getSharpeRatio(W,ex_mu,S))
solve(m)
println(getvalue(W))
    函数getSharpeRatio（W，ex_mu，S） 返回点（W'，ex_mu）/sqrt（点（W'，S*W）） 结束 项目=[1；2；3；4；5] m=模型（）
    @变量（m，0我认为您的函数需要在一个数组上。创建一个25+5+5长度的向量，并创建
    getSharpeRatio（v）
    start
    W，ex\u mu，S=translate（v）
    函数，该函数使用视图获取临时数组

    translate(v) = (view(v,1:5),view(v,6:10),reshape(view(11:35),5,5))
    这不会分配，但这意味着您的新功能可以

    function getSharpeRatio(v)
  W,ex_mu,S=translate(v)
  dot(W,ex_mu)/ sqrt(dot(W,S*W))
end
    这与JuMP/Optim所期望的相符。从这里开始，您需要重新执行约束以匹配此处的索引…尽管我认为我设置了它（首先使用W），这样它才能工作。

    我相信您的函数需要在一个数组上。创建一个25+5+5长度的向量，并创建
    getSharpeRatio（v）
    开始
    W，ex_mu，S=translate（v）
    函数，该函数使用视图获取临时数组

    translate(v) = (view(v,1:5),view(v,6:10),reshape(view(11:35),5,5))
    这不会分配，但这意味着您的新功能可以

    function getSharpeRatio(v)
  W,ex_mu,S=translate(v)
  dot(W,ex_mu)/ sqrt(dot(W,S*W))
end
    这与JuMP/Optim的预期相符。从这里开始，您需要重新执行约束以匹配此处的索引…尽管我认为我已经设置好了（首先使用W），这样它就可以工作。

    简单提示一下，使用q=dot（W，ex_mu）/sqrt（dot（W，S*W））相反，如果你想要一个标量。到目前为止你尝试了什么？我大约在一年前在Julia使用
    NLopt
    做了这件事。不幸的是，代码现在无法开源，但如果你尝试使用
    NLopt
    并遇到问题，我可以回答你可能遇到的任何特定问题。此外，你不必解决这个问题m使用数值优化。例如，见Irlicht（2014）“快速递归投资组合优化”，正如@pkofod所指出的，我已将我的getSharpeRatio函数更新如下：函数getSharpeRatio（W，ex_μ，S）返回点（W'，ex_μ）/sqrt（点（W，S*W））现在结束，我打算添加两个约束并最大化计算的夏普比率。那么，我应该如何使用NLopt/JuMP/Optim.jl使用跳转函数getSharpeRatio（W，ex_μ，S）返回点（W'，ex_μ）/sqrt（点（W'，S*W））来定义它呢结束项=[1；2；3；4；5]m=Model（）@变量（m，0只是一个简单提示，使用q=dot（W，ex_mu）/sqrt（dot（W，S*W））相反，如果你想要一个标量。到目前为止你尝试了什么？我大约在一年前在Julia使用
    NLopt
    做了这件事。不幸的是，代码现在无法开源，但如果你尝试使用
    NLopt
    并遇到问题，我可以回答你可能遇到的任何特定问题。此外，你不必解决这个问题m使用数值优化。例如，见Irlicht（2014）“快速递归投资组合优化”，正如@pkofod所指出的，我已将我的getSharpeRatio函数更新如下：函数getSharpeRatio（W，ex_μ，S）返回点（W'，ex_μ）/sqrt（点（W，S*W））现在结束，我打算添加两个约束并最大化计算的夏普比率。那么，我应该如何使用NLopt/JuMP/Optim.jl使用跳转函数getSharpeRatio（W，ex_μ，S）返回点（W'，ex_μ）/sqrt（点（W'，S*W））来定义它呢结束项=[1；2；3；4；5]m=Model（）@变量（m，0