Python 模拟投资决策: 寻找最优股票组合

要选择两个股票进行模拟并找到最优投资决策，我们需要使用 Python 编写代码。以下是一个简单的示例代码，用于模拟两个股票的投资决策，并找出最优的投资组合。\n\npython\nimport numpy as np\n\n# 假设有两个股票 A 和 B 的收益率数据\nstock_A_returns = np.random.normal(0.05, 0.1, 100) # 均值 0.05，标准差 0.1 的正态分布，生成 100 个数据点\nstock_B_returns = np.random.normal(0.08, 0.15, 100) # 均值 0.08，标准差 0.15 的正态分布，生成 100 个数据点\n\n# 假设我们有 100 万元的资金可供投资\ninitial_investment = 1000000\n\n# 假设我们将资金平均分配给两个股票\ninvestment_A = initial_investment / 2\ninvestment_B = initial_investment / 2\n\n# 计算每个股票的投资收益\ninvestment_returns_A = investment_A * stock_A_returns\ninvestment_returns_B = investment_B * stock_B_returns\n\n# 计算投资组合的总收益\nportfolio_returns = investment_returns_A + investment_returns_B\n\n# 计算投资组合的总收益率\nportfolio_total_return = np.sum(portfolio_returns)\n\n# 输出投资组合的总收益率\nprint("投资组合的总收益率为：", portfolio_total_return)\n\n\n请注意，以上代码中的收益率数据是随机生成的，并且假设将初始资金平均分配给两个股票。您可以根据实际情况修改代码，例如使用真实的股票收益率数据或根据特定的投资策略来分配资金。此外，您还可以扩展代码以考虑更多股票或优化投资组合的分配方式。