scipy.optimize.fmin_slsqp — SciPy v0.13.0 Reference Guide
scipy.optimize.fmin_slsqp¶ scipy.optimize.fmin_slsqp(func, x0, eqcons=[], f_eqcons=None, ieqcons=[], f_ieqcons=None, bounds=[], fprime=None, fprime_eqcons=None, fprime_ieqcons=None, args=(), iter=100, acc=1e-06, iprint=1, disp=None, full_output=0, epsilon=1.4901161193847656e-08)[source]¶ Minimize a function using Sequential Least SQuares Programming Python interface function for the SLSQP Optimiza
やってみよう分析！ 第6章：Excelソルバーの応用(ポートフォリオ最適化) - Qiita
まえがき 今回も始まりました。やってみよう分析！シリーズ 前章ではExcelの分析ツールとソルバーを活用して回分析や帰や曲線のフィティングの方法を紹介しました。本章では前章に引き続きソルバーに焦点を当て、ソルバーを使ったポートフォリオ最適化問題の解き方について、基本的事項を紹介します。 本章で扱うポートフォリオ最適化問題は金融の例を扱います。想定しているのは、ある投資家が手持ちの資金をいくつかの証券に分散投資する場面を考えます。この時、どのように資金を配分すると最も利益を得ることができるかを考える。これがポートフォリオ最適化問題のあらましです(本章では金融工学を専門的に扱うことは意図していなので、このくらいのイメージで十分です)。 本章で紹介する項目は下記のとおりです。 ポートフォリオ最適化問題 平均-分散モデル コンパクト分解表現 平均-絶対偏差モデル Excelソルバーでポートフォリオ
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