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python设计似然函数的简单介绍

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python怎么编写函数在python中，定义一个函数要使用def语句 ， 依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号：，然后在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回
def 函数名([参数1,参数2,...,参数n]):
函数体
函数代码以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号():
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数
函数的第一行语句可以选择性的使用文档字符串-用于存放函数说明
函数内容以冒号起始，并且缩进
return[表达式]结束函数，选择性的返回一个值给调用方 ， 不带表达式的return相当于返回None
用Python设计一个函数 ， 该函数接受一个字符串 ， 其功能是返回这个字符串中的最后一个英 文单词的长度 。def lastwordlen(txt):
import re
return len(re.findall(r'[A-Za-z\'] ',txt)[-1])
最大似然估计（MLE）原理及计算方法1）有两堆球python设计似然函数 ， 其中A堆有99个白球和1个黑球，B堆有99个黑球和1个白球 。假如随便摸一个球 ， 发现是黑球，那么这个球更有可能来自于哪一堆python设计似然函数？
2）猎人和徒弟去打猎，打倒了一只兔子 ， 更可能是谁打中python设计似然函数的？
3）一堆球，里边有黑白两色的球，其中一种颜色的有90个，另一种颜色的有10个 。如果摸出一个球是黑色的，那么里边哪种颜色有90个？
第一个肯定觉得是来自B堆，第二个中更可能是师傅，第三个里边黑球有90个 。python设计似然函数我们的估计基于，概率最高的事情 ， 更可能发生 。一次实验就出现的事件，这件事有较大的概率发生 。
最大似然估计这个名字是由高斯先提出，Fisher后来重新提出并证明了一些特征 。这是统计学中的常用方法 ， 机器学习中的逻辑回归中也是基于它计算的损失函数 。
当样本分布是离散型：
当样本分布为连续型时：
一般情况下求估计值的步骤：
1）构造似然函数??(??)
2）取对数：??????(??)似然函数是连乘 ， 不好求导；取对数后可化为加法，求导方便 。
3）求导，计算极值
4）解方程 ， 得到??
如果似然方程无解，或者似然函数不可导，则需要考虑其他方法 。
（此题来自于）
参考：
1）
2）
欢迎关注！
python中eval的用法python中eval函数用法如下：
1、计算字符串中有效的表达式，并返回结果 。
2、将字符串转成相应的对象（如list、tuple、dict和string之间的转换） 。
3、将利用反引号转换的字符串再反转回对象 。
函数作用域：eval()函数并不会创建一个新的作用域，并且它的作用域就是它所在的作用域，有时候需要将eval()函数的作用域设置为全局 ， 当然可以将eval()在全局作用域中使用，这个时候可以用window.eval()的方式实现 。
参数情况：
（1）如果参数是一个表达式 ， eval() 函数将执行表达式 。
（2）如果参数是Javascript语句，eval()将执行 Javascript 语句 。
注意：如果执行结果是一个值就返回，不是就返回undefined，如果参数不是一个字符串，则直接返回该参数 。
如何用python实现函数？分两步：定义函数和调用函数 。
1.定义函数用def关键字，然后定义函数名和入参，以及函数执行语句 。
2.通过函数名调用函数即可，需要传入参数的话需要加上参数值
python实现资产配置(2)--Blacklitterman 模型在 python实现资产配置(1)----Markowitz 投资组合模型 中, python设计似然函数我们已经见过如何使用Markowitz求得最优资产配比. 这是一种在已知未来各资产python设计似然函数的概率分布,然后再求解的方法.
Markowitz模型输入参数包括历史数据法和情景分析法两种方法,情景分析法的缺点是主观因素,随意性太强,因此使用历史数据法, 将资产的均值和协方差输入模型是比较常见的作法. 不过, 不足之处很明显: 未来的资产收益率分布不一定与过去相同. 此外, Markowitz 模型结果对输入参数过于敏感.
Black-Litterman模型就是基于此的改进. 其核心思想是将投资者对大类资产的观点 (主观观点) 与市场均衡收益率 (先验预期收益率)相结合,从而形成新的预期收益率(后验预期收益率). 这里的先验预期收益率的分布可以是贝叶斯推断中的先验概率密度函数的多元正态分布形式,投资者的主观观点就是贝叶斯推断中的似然函数(可以看作新的信息, 因为做出主观判断必然是从外界获取得到python设计似然函数了这些资产的收益率变化信息), 而相应的, 后验预期收益率也可以从后验概率密度函数中得到. 具体的推导可以看我的这篇文章: 从贝叶斯定理到贝叶斯推断 .
BL模型的求解步骤包括下面几步:
(1) 使用历史数据估计预期收益率的协方差矩阵作为先验概率密度函数的协方差.
(2) 确定市场预期之收益率向量, 也就是先验预期收益之期望值. 作为先验概率密度函数的均值. 或者使用现有的期望值和方差来反推市场隐含的均衡收益率(Implied Equilibrium Return Vector), 不过在使用这种方法时, 需要知道无风险收益率的大小.
(3) 融合投资人的个人观点,即根据历史数据(看法变量的方差)和个人看法(看法向量的均值)
(4) 修正后验收益.
是均衡收益率协方差的调整系数,可以根据信心水平来判断.是历史资产收益率的协方差矩阵, P是投资者的观点矩阵,是似然函数(即投资者观点函数)中的协方差矩阵,其值为的对角阵,是先验收益率的期望值.
(5) 投资组合优化: 将修正后的期望值与协方差矩阵即重新代入Markowitz投资组合模型求解.
(1)定义求解函数,输入为投资者观点P,Q以及目前资产的市场收益率矩阵,输出为后验的市场收益率和协方差矩阵.
(2) 实列分析
我们继续研究 python实现资产配置(1)----Markowitz 投资组合模型 中的五支股票: 白云机场, 福建高速, 华夏银行, 生益科技和浙能电力. 假设现在分析师的观点为:
获取股票数据, 并且获得后验的均值和方差:
这时候,已经可以使用Markowitz模型进行资产的配置. 定义新的函数blminVar以求解资产配置权重. 该函数的输入变量为blacklitterman函数的输出结果, 以及投资人的目标收益率goalRet.假设目标收益率为年化70%,则goalRet = 0.7:
输出结果为:
0-5分别对应上面的五只股票.
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