PyPortfolioOpt · 中文技术教程 用 Python 做投资组合优化:从收益风险模型到优化器的完整体系 这本教程讲什么 本教程是开源项目「PyPortfolioOpt」的体系化中文教程。PyPortfolioOpt 是由 Robert Andrew Martin 维护的知名 Python 投资组合优化库(版本 ,MIT 协议,JOSS 学术发表),用 Python 3.10+ 编写,核心依赖 cvxpy、numpy、pandas、scipy、scikit-learn。它实现了马科维茨均值-方差、Black-Litterman、收缩估计、层次风险平价(HRP)、临界线算法(CLA)、条件风险价值(CVaR)等经典模型,API 设计灵感来自 scikit-learn。 本教程不止教「PyPortfolioOpt 这个库怎么用」,更讲透「投资组合优化的数学原理与工程方法」——因为 PyPortfolioOpt 提供了 17 篇 reStructuredText 文档、5 个 Cookbook Notebook,以及覆盖四层可替换架构(收益 / 风险 / 目标 / 优化器)的完整源码,从快速上手到 Black-Litterman 实战、自定义优化器的链路一应俱全。本教程把这些英文素材重组为中文章节,既学工具也学原理。