Pythonで5資産の最適なアセットアロケーションを計算 - Qiita

1. はじめに 1.1 何ができるか 5資産の最適なアセットアロケーションをもとめることができる。1資産の期待収益率（期待リターン）とボラティリティ（標準偏差、リスク）は既知のものとする。欲しい期待収益率をinputし、最適なアセットアロケーション（資産配分）をoutputする。ここで、最適なアセットアロケーションとは、効率的フロンティア曲線に乗るような資産の組み合わせのことと定義する。（もう少しわかりやすく言い換えると、「最適なアセットアロケーションを計算する」とは、「欲しい期待収益率を固定したときに標準偏差が最小となるような資産配分を求める」ということである。） 2. プログラミング 2.1 複数の資産の期待収益率の求め方 投資比率が均等のときは単純に平均すればいい。投資比率が異なる場合は、その重みを考慮すればいい。5資産から成るポートフォリオの期待収益率$r_p$は、資産$i$の期待