投资组合优化模型是如何推导的 (投资组合优化见解怎么写)

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• 投资组合优化模型是如何推导的？
• 一道最优化模型的计算题 高分求具体解答
• rps目的公式(制造rps目的公式)

投资组合优化模型是如何推导的？

马科维茨模型是一种用于资产组合优化的经典模型。

其基本思维是在危险和收益之间寻求一个平衡，经过优化资产的组合比例，以最小化投资组合的危险，或在给定危险水平下最大化投资组合的收益。

马科维茨模型的外围是经过有效前沿曲线来形容不同危险水平下的最优资产组合。

上方引见马科维茨模型的公式及其含意。

一道最优化模型的计算题 高分求具体解答

-------楼主看这里哦，不是复制粘贴的哦 ----------------1。

假设不思索老本的话，周利润为：设多少钱提高x美元:总利润F(x)=(-x*5000/0.1)(1.5+x)=-x^2+5000x+这是一个 启齿向下 领有极大值 的 二次函数最大值出如今x=-b/2a=0.05也就是说，假设多少钱提高0.05美元（5美分），则利润最大。

2。

将每优化10美分损失用户数量设为n总利润F(x,n)=(-x*n/0.1)(1.5+x)=-10nx^2+(-15n)x+最优订阅多少钱P(n)=1.5+(-b/2a)=1.5+(4000/n-0.75)=0.75+4000/nP(3000)=0.75+1.33=2.08P(4000)=0.75+1.00=1.75P(5000)=0.75+0.80=1.55P(6000)=0.75+0.67=1.42P(7000)=0.75+0.57=1.323。

我或者不是你们专业的，我不分明 这个灵便性是怎样定义的，我很想知道这个定义式是什么。

然而就我团体的思索而言，我感觉间接用P(n)的一阶导就可以表白相似的灵便度。

P(n)=-4000/n方在n=5000处，导数值为P(5000)=-0.16*10^(-3)4。

分两种状况来看：1]假设能确定每提高10美分损失的订户数量是5000，那么就应该提高多少钱。

多少钱由如今的1.5提高到1.55，这样取得的总利润参与了。

2]假设不能确定必定是5000的话，倡导还是不要更改多少钱。

要素为：（1）即使是5000，那么在1.55多少钱下比1.50多少钱下的总利润优化得很少，只优化了大概1%。

（2）从P’(5000)中，咱们可以看进去，假设n参与1000左右，则最优多少钱要降低0.16。

实践上咱们只优化了0.05。

说明这个n的变动对最优多少钱的影响还是很大的。

所以在不能确定n必定是5000的状况下，不要自觉的更改多少钱，或者大失所望形成总利润降低。

rps目的公式(制造rps目的公式)

rps目的公式是一种罕用于评价预测模型准确性的目的。

在机器学习和数据剖析畛域，预测模型的准确性是评价其功能的关键目的之一。

rps目的公式经过比拟模型的预测概率散布与观测概率散布之间的差异来量化模型的准确性。

本文将具体引见rps目的公式及其运行。

1.什么是rps目的公式？

rps目的公式是RankProbabilityScore（排名概率得分）的缩写，是一种用于评价预测模型准确性的统计目的。

它理论用于评价分类模型预测结果的品质，例如在天气预告、股票预测和体育较量结果预测等畛域。

rps目的公式经过计算预测模型的排名概率散布与观测概率散布之间的差异来评价模型的准确性。

目的公式的计算方法

rps目的公式的计算方法相对便捷。

咱们须要取得模型对每个类别的预测概率散布。

咱们须要取得观测到的每个类别的概率散布。

咱们将预测概率散布和观测概率散布启动差值计算，并对结果启动平方。

咱们将一切类别的差值启动求和并除以类别总数，即可获取rps目的的值。

数学公式如下所示：

RPS=sum((P(i)-O(i))^2)/(2*n)

其中，P(i)示意模型预测概率散布的第i个类别的概率，O(i)示意观测概率散布的第i个类别的概率，n示意类别总数。

目的公式的运行

rps目的公式在实践运行中具备宽泛的用途。

它可以用于评价预测模型的准确性。

经过计算rps目的，咱们可以了解模型预测结果与实在观测结果之间的差距，从而判别模型的预测功能。

rps目的公式还可以用于比拟不同模型的预测准确性。

经过计算不同模型的rps目的，咱们可以选用功能更好的模型。

rps目的公式还可以用于优化模型的预测结果。

经过剖析rps目的的差异局部，咱们可以了解模型在哪些类别上预测得不准确，从而针对性地对模型启动调整和改善。

例如，在天气预告中，假设某个模型在某个气象类别上的rps目的较高，说明该模型在该类别的预测体现较差，可以经过调整模型参数或引入更多的特色来提高其准确性。

目的公式的局限性

只管rps目的公式在评价预测模型准确性方有关键意义，但也存在一些局限性。

rps目的仅思索了模型预测概率散布与观测概率散布之间的差异，而没有思索到预测结果的相对准确性。

rps目的关于类别预测概率的大小敏感度较低，或者疏忽一些关键的预测差异。

rps目的还假定预测概率散布和观测概率散布之间是同散布的，这在实践状况中并不必定成立。

论断

rps目的公式是一种用于评价预测模型准确性的关键目的。

经过比拟模型的预测概率散布与观测概率散布之间的差异，rps目的可以量化模型的准确性。

在实践运行中，rps目的可以用于评价、比拟和优化预测模型的功能。

rps目的也存在必定的局限性，须要联合其余目的和实践场景启动综合剖析。