Python の cvxopt を使用して、ポートフォリオの分散を最小限に抑えようとしています。しかし、何度も試してみると、うまくいかないようです。関数と私のコードとエラーを以下に貼り付けます。助けてくれてありがとう！
最小化問題
目的関数: min x.dot(sigma_mv).dot(xT)
制約条件はすべて x>=0、sum(X) = 1
sigma_mv は 800*800 の共分散行列、dim = 800
コード
dim = sigma_mv.shape[0]
P = 2*sigma_mv
q = np.matrix([0.0])
G = -1*np.identity(dim)
h = np.matrix(np.zeros((dim,1)))
sol = solvers.qp(P,q,G,h)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-47-a077fa141ad2>", line 6, in <module>
sol = solvers.qp(P,q)
File "D:\spyder\lib\site-packages\cvxopt\coneprog.py", line 4470, in qp
return coneqp(P, q, G, h, None, A, b, initvals, kktsolver = kktsolver, options = options)
File "D:\spyder\lib\site-packages\cvxopt\coneprog.py", line 1822, in coneqp
raise ValueError("use of function valued P, G, A requires a "\
ValueError: use of function valued P, G, A requires a user-provided kktsolver