問題タブ [cvxopt]

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

Anaconda で cvxopt を使用しようとしています。

こちらのインストール手順に従いました: Windows 7 に Python 3.5 用の cvxopt をインストールする方法

しかし、エラーが発生しました：

もインストールしようとしましnumpy-mklたが、エラーも発生しました"No matching distribution found for numpy-mkl"

cvxopt.baseしかし、フォルダー内pydに見つからないようです。site-package次に何をしますか？

環境: Windows 7 64 ビット。コンダ 4.3.22 (パイソン 3.5)

データの「トップ」に適合するように、pythonを使用して多項式を経験的データセットに適合させるにはどうすればよいですか。つまり、xのすべての値に対して、関数の出力はそのxで最大のyよりも大きくなります。しかし同時に、データを保持するようにこれを最小限に抑えます。私が言及しているものの例は、以下の画像に見られます。