r solve.QP：约束不一致，没有解决方案

我试图找到这个问题的全局最小值，但我不明白为什么会出现上述错误。我试图将5个资产设置为精确的权重，并在一个值范围内优化其他5个资产。我宁愿不使用meq=5选项

    dvec<-matrix(0, 1,ncol(dmat))

dmat
    A   B   C   D   E   F   G   H   I   J
A   6.85E-08    -0.000000039    -0.00000242 1.00E-07    -0.00000206 -0.00000102 -1.14E-07   -0.000000531    -0.00000137 -0.00000132
B   -3.90E-08   0.001124367 0.000190585 -2.08E-06   0.000221485 0.000153652 5.99E-05    0.000038    0.0000762   0.000200415
C   -2.42E-06   0.000190585 0.001730743 1.30E-07    0.000878497 0.000926944 6.45E-05    0.000339591 0.000958817 0.000665363
D   1.00E-07    -0.00000208 0.00000013  9.68E-07    -0.00000198 -0.00000106 -3.39E-07   0.000000912 0.00000142  0.00000279
E   -2.06E-06   0.000221485 0.000878497 -1.98E-06   0.000857829 0.000590873 4.15E-05    0.00025093  0.000521244 0.000455809
F   -1.02E-06   0.000153652 0.000926944 -1.06E-06   0.000590873 0.001226696 4.72E-05    0.000198401 0.000512625 0.000343511
G   -1.14E-07   0.0000599   0.0000645   -3.39E-07   0.0000415   0.0000472   4.45E-05    0.0000435   0.000052    0.0000425
H   -5.31E-07   0.000038    0.000339591 9.12E-07    0.00025093  0.000198401 4.35E-05    0.000362761 0.00031198  0.000224669
I   -1.37E-06   0.0000762   0.000958817 1.42E-06    0.000521244 0.000512625 5.20E-05    0.00031198  0.00096765  0.000514901
J   -1.32E-06   0.000200415 0.000665363 2.79E-06    0.000455809 0.000343511 4.25E-05    0.000224669 0.000514901 0.000748266

    amat
        A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   A   B   C   D   E   F   G   H   I   J
    A   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0
    B   0   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   0   0
    C   0   0   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   0
    D   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   -1  0   0   0   0   0   0
    E   0   0   0   0   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0
    F   0   0   0   0   0   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0
    G   0   0   0   0   0   0   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0
    H   0   0   0   0   0   0   0   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0
    I   0   0   0   0   0   0   0   0   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0
    J   0   0   0   0   0   0   0   0   0   -1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1

bvec
    A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   A   B   C   D   E   F   G   H   I   J
     (757,631)   (805)   (770,471)   (71,668)    (10,011,652)    (5,870,322)     (10,942,502)    (52,569)    (10,582,791)    (5,293,429)     -       -       -       -       -       5,870,322   10,942,502      52,569      10,582,791      5,293,429 

    sol<-solve.QP(dmat, dvec, amat, bvec, meq=0)

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主题行中提到的错误可能是由于矩阵的非正定性。正如OP所指出的，

是.positive.definite（）

是检查它的一种方法。

主题行中提到的错误可能是由于矩阵的非正定性。正如OP所指出的，

是.positive.definite（）

是一种检查它的方法。

有点预感到你的矩阵不是正定的。你介意检查一下吗？所以，我运行了is.positive.definal（dmat），它返回了TRUE。但如果我运行is.positive.definite（dmat，tol=1e-7），它将返回FALSE。solve.QP有容差级别吗？有趣的是，如果我将amat的前半部分乘以.9999，这似乎是可行的。solve.QP没有任何容差限制，但是Hessian应该是正定的，这是您在前面提到的转换之后所做的。有点预感到您的矩阵不是正定的。你介意检查一下吗？所以，我运行了is.positive.definal（dmat），它返回了TRUE。但如果我运行is.positive.definite（dmat，tol=1e-7），它将返回FALSE。solve.QP有容差级别吗？有趣的是，如果我将amat的前半部分乘以.9999，它似乎可以工作。solve.QP没有任何容差限制，但是Hessian应该是正定的，您在前面提到的转换之后正在进行。