Matlab数学建模实战应用：案例3 - 投资组合优化

2024-06-21 06:20
文章标签 实战 matlab 组合 应用 优化 建模 案例 数学 投资

本文主要是介绍Matlab数学建模实战应用：案例3 - 投资组合优化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

前言

一、问题分析

二、模型建立

三、Matlab代码实现

完整代码示例

四、模型验证

五、模型应用

实例示范：投资组合优化

步骤 1：导入数据并计算统计量

步骤 2：建立优化模型并求解

步骤 3：绘制有效前沿（Efficient Frontier）

步骤 4：比较不同投资组合策略

步骤 5：回测和风险评估

步骤 6：计算夏普比率和最大回撤

步骤 7：应用模型进行投资决策支持和资产再平衡

实例总结

投资决策支持

资产再平衡

风险监控

总结

前言

投资组合优化是金融工程中的核心问题之一，通过合理分配资金在不同资产之间，可以在控制风险的同时最大化收益。本文将详细介绍一个投资组合优化的完整过程，包括问题分析、模型选择、Matlab代码实现、模型验证和应用。

一、问题分析

  1. 投资目标：

    • 投资者通常希望通过组合投资来分散风险，同时获得合理回报。常见的目标包括最大化收益、最小化风险或在特定风险水平下最大化收益。

  2. 风险控制：

    • 分散投资的主要目的是通过持有不同资产，降低单个资产的波动对整体组合的影响。风险控制可以通过方差或标准差等指标来衡量。

  3. 资产收益率：

    • 每个资产的预期收益率是投资决策的重要依据，可以通过历史数据或金融模型获得。

  4. 投资组合策略：

    • 投资组合策略包括均值-方差模型（Markowitz模型）、资本资产定价模型（CAPM）等。

二、模型建立

三、Matlab代码实现

以下是使用Markowitz模型进行投资组合优化的完整代码示例。

  1. 导入数据：
    • 假设资产的历史收益率信息存储在文件assets_data.csv中。

    % 读取资产收益率数据data = readtable('assets_data.csv');returns = data{:,:}; % 假设数据的各列为不同资产的收益率num_assets = size(returns, 2);% 计算资产的期望收益率和协方差矩阵exp_returns = mean(returns);cov_matrix = cov(returns);

  1. 建立优化模型：
    • 使用Markowitz均值-方差模型寻找最优投资组合。

    % 设置优化目标和约束target_return = 0.02; % 目标收益率Aeq = ones(1, num_assets); % 权重之和为1beq = 1;lb = zeros(num_assets, 1); % 各资产权重要大于等于0ub = ones(num_assets, 1); % 各资产权重要小于等于1% 使用quadprog求解二次规划问题options = optimoptions('quadprog', 'Display', 'off');w = quadprog(cov_matrix, [], -exp_returns, -target_return, Aeq, beq, lb, ub, [], options);% 输出最优权重和预期收益、风险optimal_return = exp_returns * w;optimal_risk = sqrt(w' * cov_matrix * w);disp(['Optimal Weights: ', num2str(w')]);disp(['Expected Return: ', num2str(optimal_return)]);disp(['Expected Risk: ', num2str(optimal_risk)]);

  1. 绘制有效前沿（Efficient Frontier）：
    • 通过绘制有效前沿，我们可以看到在不同收益率和风险水平下的最优投资组合。

    % 生成不同目标收益率下的有效前沿target_returns = linspace(min(exp_returns), max(exp_returns), 50);risks = zeros(size(target_returns));weights = zeros(num_assets, length(target_returns));for i = 1:length(target_returns)rt = target_returns(i);w = quadprog(cov_matrix, [], -exp_returns, -rt, Aeq, beq, lb, ub, [], options);weights(:, i) = w;risks(i) = sqrt(w' * cov_matrix * w);end% 绘制有效前沿figure;plot(risks, target_returns, 'LineWidth', 2);title('Efficient Frontier');xlabel('Risk (Standard Deviation)');ylabel('Return');grid on;

  1. 比较不同投资组合策略：
    • 通过比较不同的投资组合策略（如等权重策略、风险最小化策略）来评估各策略的优缺点。

    % 等权重策略w_eq = ones(num_assets, 1) / num_assets;return_eq = exp_returns * w_eq;risk_eq = sqrt(w_eq' * cov_matrix * w_eq);% 风险最小化策略w_min_risk = quadprog(cov_matrix, [], [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);return_min_risk = exp_returns * w_min_risk;risk_min_risk = sqrt(w_min_risk' * cov_matrix * w_min_risk);% 绘制比较图figure;plot(risks, target_returns, 'LineWidth', 2);hold on;scatter(risk_eq, return_eq, 50, 'r', 'filled');scatter(risk_min_risk, return_min_risk, 50, 'g', 'filled');legend('Efficient Frontier', 'Equal Weight', 'Minimum Risk', 'Location', 'Best');title('Comparison of Investment Strategies');xlabel('Risk (Standard Deviation)');ylabel('Return');grid on;

完整代码示例

% 读取资产收益率数据
data = readtable('assets_data.csv');
returns = data{:,:}; % 假设数据的各列为不同资产的收益率
num_assets = size(returns, 2);% 计算资产的期望收益率和协方差矩阵
exp_returns = mean(returns);
cov_matrix = cov(returns);% 设置优化目标和约束
target_return = 0.02; % 目标收益率
Aeq = ones(1, num_assets); % 权重之和为1
beq = 1;
lb = zeros(num_assets, 1); % 各资产权重要大于等于0
ub = ones(num_assets, 1); % 各资产权重要小于等于1% 使用quadprog求解二次规划问题
options = optimoptions('quadprog', 'Display', 'off');
w = quadprog(cov_matrix, [], -exp_returns, -target_return, Aeq, beq, lb, ub, [], options);% 输出最优权重和预期收益、风险
optimal_return = exp_returns * w;
optimal_risk = sqrt(w' * cov_matrix * w);
disp(['Optimal Weights: ', num2str(w')]);
disp(['Expected Return: ', num2str(optimal_return)]);
disp(['Expected Risk: ', num2str(optimal_risk)]);% 生成不同目标收益率下的有效前沿
target_returns = linspace(min(exp_returns), max(exp_returns), 50);
risks = zeros(size(target_returns));
weights = zeros(num_assets, length(target_returns));for i = 1:length(target_returns)rt = target_returns(i);w = quadprog(cov_matrix, [], -exp_returns, -rt, Aeq, beq, lb, ub, [], options);weights(:, i) = w;risks(i) = sqrt(w' * cov_matrix * w);
end% 绘制有效前沿
figure;
plot(risks, target_returns, 'LineWidth', 2);
title('Efficient Frontier');
xlabel('Risk (Standard Deviation)');
ylabel('Return');
grid on;% 等权重策略
w_eq = ones(num_assets, 1) / num_assets;
return_eq = exp_returns * w_eq;
risk_eq = sqrt(w_eq' * cov_matrix * w_eq);% 风险最小化策略
w_min_risk = quadprog(cov_matrix, [], [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);
return_min_risk = exp_returns * w_min_risk;
risk_min_risk = sqrt(w_min_risk' * cov_matrix * w_min_risk);% 绘制比较图
figure;
plot(risks, target_returns, 'LineWidth', 2);
hold on;
scatter(risk_eq, return_eq, 50, 'r', 'filled');
scatter(risk_min_risk, return_min_risk, 50, 'g', 'filled');
legend('Efficient Frontier', 'Equal Weight', 'Minimum Risk', 'Location', 'Best');
title('Comparison of Investment Strategies');
xlabel('Risk (Standard Deviation)');
ylabel('Return');
grid on;
四、模型验证

投资组合优化模型建立后，需要通过实际数据检验其有效性。以下是模型验证的几个方面：

  1. 回测（Backtesting）：
    • 回测是通过使用历史数据检验投资策略在过去的表现，从而评估其有效性和稳定性。

    % 从历史数据中取出一部分作为回测数据backtest_returns = returns(end-12:end,:); % 假设最近一年（12个月）数据用于回测% 根据优化模型得到的权重进行回测portfolio_returns = backtest_returns * w;portfolio_cumulative_returns = cumprod(1 + portfolio_returns) - 1;% 绘制回测结果figure;plot(1:length(portfolio_cumulative_returns), portfolio_cumulative_returns, 'b', 'LineWidth', 2);title('Backtesting Portfolio Cumulative Returns');xlabel('Time (months)');ylabel('Cumulative Returns');grid on;

  1. 风险评估：
    • 使用夏普比率、最大回撤等指标评估投资组合的风险和收益。

    % 计算夏普比率（假设无风险利率为 0.03）risk_free_rate = 0.03 / 12; % 月利率excess_returns = portfolio_returns - risk_free_rate;sharpe_ratio = mean(excess_returns) / std(excess_returns);% 计算最大回撤cumulative_returns = cumprod(1 + portfolio_returns) - 1;drawdowns = max(max(cumulative_returns) - cumulative_returns);max_drawdown = max(drawdowns);disp(['Sharpe Ratio: ', num2str(sharpe_ratio)]);disp(['Maximum Drawdown: ', num2str(max_drawdown)]);

  1. 比较不同回测策略：
    • 通过比较等权重策略、风险最小化策略等回测结果对比不同策略的优劣。

    % 根据等权重策略进行回测portfolio_returns_eq = backtest_returns * w_eq;portfolio_cumulative_returns_eq = cumprod(1 + portfolio_returns_eq) - 1;% 根据风险最小化策略进行回测portfolio_returns_min_risk = backtest_returns * w_min_risk;portfolio_cumulative_returns_min_risk = cumprod(1 + portfolio_returns_min_risk) - 1;% 绘制不同策略的回测结果比较figure;plot(1:length(portfolio_cumulative_returns), portfolio_cumulative_returns, 'b', 'LineWidth', 2);hold on;plot(1:length(portfolio_cumulative_returns_eq), portfolio_cumulative_returns_eq, 'r--', 'LineWidth', 2);plot(1:length(portfolio_cumulative_returns_min_risk), portfolio_cumulative_returns_min_risk, 'g-.', 'LineWidth', 2);legend('Optimal Portfolio', 'Equal Weight Portfolio', 'Minimum Risk Portfolio', 'Location', 'Best');title('Comparison of Backtesting Cumulative Returns');xlabel('Time (months)');ylabel('Cumulative Returns');grid on;

以下表格总结了模型验证步骤及其示例：

步骤说明示例代码
回测使用历史数据检验投资策略的有效性和稳定性backtest_returns = returns(end-12:end,:); portfolio_returns = backtest_returns * w;
风险评估使用夏普比率、最大回撤等指标评估投资组合的风险和收益sharpe_ratio = mean(excess_returns) / std(excess_returns); max_drawdown = max(drawdowns);
比较不同回测策略比较等权重策略、风险最小化策略等回测结果plot(1:length(portfolio_cumulative_returns), portfolio_cumulative_returns, 'b');

五、模型应用

投资组合优化模型的实际应用包括以下几个方面：

  1. 投资决策支持：
    • 根据优化模型的建议，分配资金到不同资产，形成具体的投资组合策略。

    % 输出最优投资组合权重disp('Optimal Portfolio Weights:');disp(w);% 根据权重分配投资金额（假设总金额为100万元）total_investment = 1e6;investment_allocation = total_investment * w;fprintf('Investment Allocation:\n');for i = 1:num_assetsfprintf('Asset %d: %.2f\n', i, investment_allocation(i));end

  1. 资产再平衡：
    • 随着市场条件的变化，定期调整投资组合，使其始终符合最优比例。

    % 设定再平衡周期（例如每季度）rebalance_period = 3; % 每3个月进行一次再平衡for t = rebalance_period:rebalance_period:length(prices)current_prices = prices(t-rebalance_period+1:t,:);current_returns = diff(log(current_prices)); % 计算最新收益率current_exp_returns = mean(current_returns);current_cov_matrix = cov(current_returns);% 使用最新数据重新进行优化w = quadprog(current_cov_matrix, [], -current_exp_returns, -target_return, Aeq, beq, lb, ub, [], options);% 更新投资组合权重disp(['Rebalanced Weights at Time ', num2str(t)]);disp(w');end

  1. 风险监控：
    • 持续监控投资组合的风险和波动，并根据市场变化和投资目标进行调整。

    % 每月计算投资组合的实际收益和风险for t = 1:length(prices)% 计算逐月收益率monthly_returns = mean(returns(t,:));monthly_risks = std(returns(t,:));% 输出月度收益和风险fprintf('Month %d: Return = %.4f, Risk = %.4f\n', t, monthly_returns, monthly_risks);% 如果风险超出预期范围，采取相应措施if monthly_risks > expected_risk_rangedisp('Risk exceeds expected range, consider rebalancing or adjusting strategy.');endend

以下总结了模型应用的步骤及其示例：

应用场景说明示例代码
投资决策支持根据优化模型的建议，分配资金到不同资产investment_allocation = total_investment * w;
资产再平衡定期调整投资组合，使其始终符合最优比例w = quadprog(current_cov_matrix, [], -current_exp_returns, -target_return, ...);
风险监控持续监控投资组合的风险和波动，并根据市场变化进行调整fprintf('Month %d: Return = %.4f, Risk = %.4f\n', t, monthly_returns, monthly_risks);

实例示范：投资组合优化

为了更好地理解上述方法，以下是一个完整的投资组合优化案例。

假设我们有一个投资组合，包括多个资产，其历史收益率数据存储在CSV文件assets_data.csv中。我们的目标是通过Markowitz均值-方差模型来优化投资组合，以在给定的目标收益率下最小化投资风险。

步骤 1：导入数据并计算统计量

% 读取资产收益率数据
data = readtable('assets_data.csv');
returns = data{:,:}; % 假设数据的各列为不同资产的收益率
num_assets = size(returns, 2);% 计算资产的期望收益率和协方差矩阵
exp_returns = mean(returns);
cov_matrix = cov(returns);

步骤 2：建立优化模型并求解

% 设置优化目标和约束
target_return = 0.02; % 目标收益率
Aeq = ones(1, num_assets); % 权重之和为 1
beq = 1;
lb = zeros(num_assets, 1); % 各资产权重要大于等于 0
ub = ones(num_assets, 1); % 各资产权重要小于等于 1% 使用 quadprog 求解二次规划问题
options = optimoptions('quadprog', 'Display', 'off');
w = quadprog(cov_matrix, [], -exp_returns, -target_return, Aeq, beq, lb, ub, [], options);% 输出最优权重和预期收益、风险
optimal_return = exp_returns * w;
optimal_risk = sqrt(w' * cov_matrix * w);
disp(['Optimal Weights: ', num2str(w')]);
disp(['Expected Return: ', num2str(optimal_return)]);
disp(['Expected Risk: ', num2str(optimal_risk)]);

步骤 3：绘制有效前沿（Efficient Frontier）

% 生成不同目标收益率下的有效前沿
target_returns = linspace(min(exp_returns), max(exp_returns), 50);
risks = zeros(size(target_returns));
weights = zeros(num_assets, length(target_returns));for i = 1:length(target_returns)rt = target_returns(i);w = quadprog(cov_matrix, [], -exp_returns, -rt, Aeq, beq, lb, ub, [], options);weights(:, i) = w;risks[i] = sqrt(w' * cov_matrix * w);
end% 绘制有效前沿
figure;
plot(risks, target_returns, 'LineWidth', 2);
title('Efficient Frontier');
xlabel('Risk (Standard Deviation)');
ylabel('Return');
grid on;

步骤 4：比较不同投资组合策略

% 等权重策略
w_eq = ones(num_assets, 1) / num_assets;
return_eq = exp_returns * w_eq;
risk_eq = sqrt(w_eq' * cov_matrix * w_eq);% 风险最小化策略
w_min_risk = quadprog(cov_matrix, [], [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);
return_min_risk = exp_returns * w_min_risk;
risk_min_risk = sqrt(w_min_risk' * cov_matrix * w_min_risk);% 绘制比较图
figure;
plot(risks, target_returns, 'LineWidth', 2);
hold on;
scatter(risk_eq, return_eq, 50, 'r', 'filled');
scatter(risk_min_risk, return_min_risk, 50, 'g', 'filled');
legend('Efficient Frontier', 'Equal Weight', 'Minimum Risk', 'Location', 'Best');
title('Comparison of Investment Strategies');
xlabel('Risk (Standard Deviation)');
ylabel('Return');
grid on;

步骤 5：回测和风险评估

% 从历史数据中取出一部分作为回测数据
backtest_returns = returns(end-12:end,:); % 假设最近一年（12个月）数据用于回测% 根据优化模型得到的权重进行回测
portfolio_returns = backtest_returns * w;
portfolio_cumulative_returns = cumprod(1 + portfolio_returns) - 1;% 绘制回测结果
figure;
plot(1:length(portfolio_cumulative_returns), portfolio_cumulative_returns, 'b', 'LineWidth', 2);
title('Backtesting Portfolio Cumulative Returns');
xlabel('Time (months)');
ylabel('Cumulative Returns');
grid on;

步骤 6：计算夏普比率和最大回撤

% 计算夏普比率（假设无风险利率为 0.03）
risk_free_rate = 0.03 / 12; % 月利率
excess_returns = portfolio_returns - risk_free_rate;
sharpe_ratio = mean(excess_returns) / std(excess_returns);% 计算最大回撤
cumulative_returns = cumprod(1 + portfolio_returns) - 1;
drawdowns = max(max(cumulative_returns) - cumulative_returns);
max_drawdown = max(drawdowns);disp(['Sharpe Ratio: ', num2str(sharpe_ratio)]);
disp(['Maximum Drawdown: ', num2str(max_drawdown)]);

步骤 7：应用模型进行投资决策支持和资产再平衡

% 输出最优投资组合权重
disp('Optimal Portfolio Weights:');
disp(w);% 根据权重分配投资金额（假设总金额为100万元）
total_investment = 1e6;
investment_allocation = total_investment * w;
fprintf('Investment Allocation:\n');
for i = 1:num_assetsfprintf('Asset %d: %.2f\n', i, investment_allocation(i));
end% 设定再平衡周期（例如每季度）
rebalance_period = 3; % 每3个月进行一次再平衡
for t = rebalance_period:rebalance_period:length(prices)current_prices_plot = prices(t-rebalance_period+1:t,:);current_returns = diff(log(current_prices_plot)); % 计算最新收益率current_exp_returns = mean(current_returns);current_cov_matrix = cov(current_returns);% 使用最新数据重新进行优化w = quadprog(current_cov_matrix, [], -current_exp_returns, -target_return, Aeq, beq, lb, ub, [], options);% 更新投资组合权重disp(['Rebalanced Weights at Time ', num2str(t)]);disp(w');
end% 持续监控投资组合的风险和波动
for t = 1:length(prices)% 计算逐月收益率monthly_returns = mean(returns(t,:));monthly_risks = std(returns(t,:));% 输出月度收益和风险fprintf('Month %d: Return = %.4f, Risk = %.4f\n', t, monthly_returns, monthly_risks);% 如果风险超出预期范围，采取相应措施% expected_risk_range 是事先定义的风险取值区间if monthly_risks > expected_risk_rangedisp('Risk exceeds expected range, consider rebalancing or adjusting strategy.');end
end

实例总结

通过上述步骤和实例，我们展示了如何使用Markowitz均值-方差模型进行投资组合优化的全过程，包括模型建立、代码实现、回测、风险评估和实际应用。以下是该实例的总结：

步骤说明示例代码
数据导入从CSV文件中导入资产收益率数据data = readtable('assets_data.csv'); returns = data{:,:};
模型建立建立Markowitz均值-方差模型，求解模型最优权重w = quadprog(cov_matrix, [], -exp_returns, -target_return, Aeq, beq, lb, ub, [], options);
绘制有效前沿生成不同目标收益率下的有效前沿plot(risks, target_returns, 'LineWidth', 2);
比较不同策略比较等权重策略、风险最小化策略scatter(risk_eq, return_eq, 50, 'r', 'filled'); scatter(risk_min_risk, return_min_risk, 50, 'g', 'filled');
回测使用历史数据检验投资策略的有效性和稳定性portfolio_returns = backtest_returns * w;
风险评估使用夏普比率、最大回撤等指标评估投资组合的风险和收益sharpe_ratio = mean(excess_returns) / std(excess_returns); max_drawdown = max(drawdowns);
投资决策支持根据优化模型的建议，分配资金到不同资产并进行定期再平衡investment_allocation = total_investment * w;
风险监控持续监控投资组合的风险和波动，并根据市场变化进行调整fprintf('Month %d: Return = %.4f, Risk = %.4f\n', t, monthly_returns, monthly_risks);

通过这些方法，我们能够构建一个优化的投资组合，在给定的目标收益率下最小化投资风险。以下是一些关键的策略和应用实例总结：

投资决策支持

  1. 计算并输出最优投资组合权重：
    • 根据优化结果，分配资金到不同资产。

    % 输出最优投资组合权重disp('Optimal Portfolio Weights:');disp(w);% 根据权重分配投资金额（假设总金额为100万元）total_investment = 1e6;investment_allocation = total_investment * w;fprintf('Investment Allocation:\n');for i = 1:num_assetsfprintf('Asset %d: %.2f\n', i, investment_allocation(i));end

资产再平衡

  1. 定期调整投资组合：
    • 随着市场条件的变化，定期重新优化和调整资产权重，使投资组合始终符合最优策略。

    % 设定再平衡周期（例如每季度）rebalance_period = 3; % 每3个月进行一次再平衡for t = rebalance_period:rebalance_period:length(prices)current_prices_plot = prices(t-rebalance_period+1:t,:);current_returns = diff(log(current_prices_plot)); % 计算最新收益率current_exp_returns = mean(current_returns);current_cov_matrix = cov(current_returns);% 使用最新数据重新进行优化w = quadprog(current_cov_matrix, [], -current_exp_returns, -target_return, Aeq, beq, lb, ub, [], options);% 更新投资组合权重disp(['Rebalanced Weights at Time ', num2str(t)]);disp(w');end

风险监控

  1. 持续监控投资组合的风险：
    • 定期计算并输出投资组合的实际收益和风险，根据市场变化及预测及时调整策略。

    for t = 1:length(prices)% 计算逐月收益率monthly_returns = mean(returns(t,:));monthly_risks = std(returns(t,:));% 输出月度收益和风险fprintf('Month %d: Return = %.4f, Risk = %.4f\n', t, monthly_returns, monthly_risks);% 如果风险超出预期范围，采取相应措施% expected_risk_range 是事先定义的风险取值区间if monthly_risks > expected_risk_rangedisp('Risk exceeds expected range, consider rebalancing or adjusting strategy.');endend

总结

        本文详细介绍了投资组合优化的全过程，包括问题分析、模型选择、Matlab代码实现、绘制有效前沿、策略比较、回测、风险评估以及实际应用。通过实例，我们展示了如何使用Markowitz均值-方差模型优化投资组合，并利用Matlab工具进行建模和分析。

这篇关于Matlab数学建模实战应用：案例3 - 投资组合优化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1080434。

相关文章

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战：从入门到进阶优化1. MyBatis
阅读更多...
MyBatis 动态 SQL 优化之标签的实战与技巧(常见用法)

MyBatis 动态 SQL 优化之标签的实战与技巧(常见用法)

《MyBatis动态SQL优化之标签的实战与技巧(常见用法)》本文通过详细的示例和实际应用场景,介绍了如何有效利用这些标签来优化MyBatis配置,提升开发效率,确保SQL的高效执行和安全性,感... 目录动态SQL详解一、动态SQL的核心概念1.1 什么是动态SQL？1.2 动态SQL的优点1.3 动态S
阅读更多...
Pandas使用SQLite3实战

Pandas使用SQLite3实战

《Pandas使用SQLite3实战》本文主要介绍了Pandas使用SQLite3实战,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学... 目录1 环境准备2 从 SQLite3VlfrWQzgt 读取数据到 DataFrame基础用法：读
阅读更多...
Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景：内存吃得满满的类__slots__：你的内存管理小助手举个大概的例子：看看效果如何？1.
阅读更多...
Python中随机休眠技术原理与应用详解

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2
阅读更多...
一文详解SpringBoot响应压缩功能的配置与优化

一文详解SpringBoot响应压缩功能的配置与优化

《一文详解SpringBoot响应压缩功能的配置与优化》SpringBoot的响应压缩功能基于智能协商机制,需同时满足很多条件,本文主要为大家详细介绍了SpringBoot响应压缩功能的配置与优化,需... 目录一、核心工作机制1.1 自动协商触发条件1.2 压缩处理流程二、配置方案详解2.1 基础YAML
阅读更多...
Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash？1.1
阅读更多...
Android Kotlin 高阶函数详解及其在协程中的应用小结

Android Kotlin 高阶函数详解及其在协程中的应用小结

《AndroidKotlin高阶函数详解及其在协程中的应用小结》高阶函数是Kotlin中的一个重要特性,它能够将函数作为一等公民（First-ClassCitizen）,使得代码更加简洁、灵活和可... 目录1. 引言2. 什么是高阶函数？3. 高阶函数的基础用法3.1 传递函数作为参数3.2 Lambda
阅读更多...
MySQL中慢SQL优化的不同方式介绍

MySQL中慢SQL优化的不同方式介绍

《MySQL中慢SQL优化的不同方式介绍》慢SQL的优化,主要从两个方面考虑,SQL语句本身的优化,以及数据库设计的优化,下面小编就来给大家介绍一下有哪些方式可以优化慢SQL吧... 目录避免不必要的列分页优化索引优化JOIN 的优化排序优化UNION 优化慢 SQL 的优化，主要从两个方面考虑，SQL 语
阅读更多...
Java中&和&&以及|和||的区别、应用场景和代码示例

Java中&和&&以及|和||的区别、应用场景和代码示例

《Java中&和&&以及|和||的区别、应用场景和代码示例》：本文主要介绍Java中的逻辑运算符&、&&、|和||的区别,包括它们在布尔和整数类型上的应用,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可... 目录前言1. & 和 &&代码示例2. | 和 ||代码示例3. 为什么要使用 & 和 | 而不是总是使
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2