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【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
0.10.2-0.10.05
0.30.10.2-0.1
-0.2-0.10.150.3
0.050.2-0.050.1
0.10.250.050.2
-0.10.150.1-0.05
0.2-0.10.050.15
0.10.05-0.20.3
-0.050.20.1-0.1
0.150.10.2

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