【Python机器学习】零基础掌握ShrunkCovariance协方差估计

有没有想过如何准确地评估股票投资的风险？

在投资领域，了解各种资产（如股票、债券等）之间的相关性和波动性是非常重要的。常用的方法是计算资产收益率的协方差矩阵，但这个矩阵在样本量少或数据质量不高的情况下可能会产生误导。那么，有没有更好的方法来解决这个问题呢？

答案就是使用ShrunkCovariance算法。这个算法能更准确地估计协方差矩阵，从而帮助投资者做出更明智的决策。

为了解释这一点，假设现在有以下10个样本的股票收益率数据：

股票A	股票B	股票C	股票D
0.1	0.2	-0.1	0.05
0.3	0.1	0.2	-0.1
-0.2	-0.1	0.15	0.3
0.05	0.2	-0.05	0.1
0.1	0.25	0.05	0.2
-0.1	0.15	0.1	-0.05
0.2	-0.1	0.05	0.15
0.1	0.05	-0.2	0.3
-0.05	0.2	0.1	-0.1
0.15	0.1	0.2