lingo求最优投资组合？

1. lingo求最优投资组合？

没有可行解，

MODEL:
SETS:
SEC/1..5/:RETURN,WEIGHT;
LINK(SEC,SEC):COV;
ENDSETS
DATA:
RETURN=0.0275,0.0510,0.0526,0.0455,0.2467;
COV=
0.187 0.236 0.110 -0.020 -7.243
0.236 1.036 0.789 0.624 -43.903
0.110 0.789 1.333 1.085 -46.298
-0.020 0.624 1.085 2.101 -30.715
-7.243 -43.903 -46.298 -30.715 3837.690;
ENDDATA
@SUM(LINK(I,J):WEIGHT(I)*WEIGHT(J)*COV(I,J))<0.01;
@SUM(SEC(I)|I#EQ#1:WEIGHT(I))>0.1;
@SUM(SEC(I)|I#LE#2:WEIGHT(I))>0.5;
@SUM(SEC(I)|(I#GE#3) #AND# (I#LE#4):WEIGHT(I))<0.1;
@SUM(SEC(I)|I#EQ#5:WEIGHT(I))<0.2;
MAX=@SUM(SEC(I):WEIGHT(I)*RETURN(I));
END

2. lingo 投资组合问题

观察下a*x*r-(1-a)*x*q=x*(a*r-(1-a)*q);
当a=0,a*r-(1-a)*q=-q;
当a=1,a*r-(1-a)*q=r;
那么0<=a<=1,则有-q(i)<=a*r(i)-(1-a)*q(i)<=r(i);
我们由不同的i对a*r(i)-(1-a)*q(i)=m(i)的大小排序，假设对输入的a,存在
m(1),m(2)……m(10)，这10个值里面最大的是m(k),1<=k<=10,则要使@sum(stocks:a*x*r-(1-a)*x*q)=@sum(stocks:x(a*r-(1-a)*q))最大，而@sum(stocks:x)=M,假设M存在分量dx,那么应该尽量把dx分配到x(k)上去，即dx(a*r(k)-(1-a)*q(k)),比分配到其他x(j)有效，即比dx(a*r(j)-(1-a)*q(j))增加的多，所以最终结果是将M=1全部分配到x(k)上。
随着改变a来调节m(k)最大值出现的位置，x(k)=1将取不同的k值。例如：
model:
sets:
 stocks/1..10/:x,q,r;
endsets
data:
 M=1;
 a=?; r=0.389776165,0.097561267,0.023470243,0.281206808,0.390689223,1.081013575,0.048511427,0.062998466,0.068605725,0.068982759;
q=0.161831268,0.14801282,0.127808518,0.13004923,0.19365783,0.255347072,0.120788376,0.151881205,0.167771785,0.198562765;
enddata
[obj] max=@sum(stocks:a*x*r-(1-a)*x*q);
@sum(stocks:x)=M;
@for(stocks:@bnd(0,x,1));
@bnd(0,a,1);
end 
输入0.01，结果：x(7)=1;
输入0.1，结果：x(4)=1;
输入0.2，结果：x(6)=1;
希望我的分析对你有所帮助！

3. 证券投资lingo程序

想达到的目标不明确，比如他是想在多少年后获得最大收益？要求的年限不同，投资方案也不同

4. 用lingo11破解版求解最优投资决策问题时为什么得到的不是最优解？

有几个可能：1、你和标准答案得到的是全局最优和局部最优
2、你的lingo版本和标准答案计算版本不一样
3、加了整数约束和不加结果也许不同
要不看一下你的相关数据录入有没有错
 
其实我们编的程序经常和标准答案都不一样。这种误差是允许存在的

5. lingo怎么求一个值中的最大值

可以使用@FOR 嵌套函数@SMAX( )就可以
数据量过大，可以利用@ole函数将数据导入lingo

6. lingo投资问题

1 
  max = 1.1*a5+1.25*b4+1.4*c+1.55*d+1.1*a4+1.25*b3+1.1*a3+1.25*b2+1.1*a2+1.25*b1+1.1*a1+(200-a1-b1)-(a2+b2+d)-(a3+b3+c)-(a4+b4);
  a1+b1

7. 证券投资问题 数学建模

8. 用Lingo或lindo做，求程序答案

自己看看教程就懂了 lingo每句后面都要加分号 lindo不要加分号 另外lindo 有st  lindo乘号不用写 但是能直接做的东西少于lingo的能力

具体要你自己去看自己去写 光问有什么不同没什么意义
LINDO是一种专门用于求解数学规划问题的软件包。由于LINDO执行速度很快、易于方便输入、求解和分析数学规划问题。因此在数学、科研和工业界得到广泛应用。LINDO主要用于解线性规划、非线性规划、二次规划和整数规划等问题。也可以用于一些非线性和线性方程组的求解以及代数方程求根等。LINDO中包含了一种建模语言和许多常用的数学函数（包括大量概论函数），可供使用者建立规划问题时调用。
   LINDO 6.1是求解线性、整数和二个规划问题的多功能工具。LINDO 6.1互动的环境可以让你容易得建立和求解最佳化问题，或者你可以将LINDO的最佳化引擎挂在您己开发的程序内。而另一方面，LINDO也可以用来解决一些复杂的二次线性整数规划方面的实际问题。如在大型的机器上，LINDO被用来解决一些拥有超过50,000各约束条件和200,000万个变量的大规模复杂问题
 LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。

运用LINDO软件编写下列程序并运行. 【实验步骤】. （1）在模型窗口中输入一个LP .... 使用Lingo软件编制程序基于产大于销的不平衡模型，即 则运输问题的数学模型为： .... 的自然形式（数学形式）非常相似，几乎没有什么差别，因此几乎不需要专门学习就可以掌握。 ... 在Lindo中有一些可帮助寻找错误的功能，其中之一就是菜单命令“Report ...
结果：x＝20；y＝20； 利润100 

lingo程序： 
!设生产甲x台，生产议y台; 
!目标函数; 
max=3*x+2*y; 
!约束条件; 
!原料; 
2*x+3*y<=100; 
!工时; 
4*x+2*y<=120; 
!台数; 
x>=5;y>=10; 


运行结果： 
Global optimal solution found. 
Objective value: 100.0000 
Total solver iterations: 2 


Variable Value Reduced Cost 
X 20.00000 0.000000 
Y 20.00000 0.000000 

Row Slack or Surplus Dual Price 
1 100.0000 1.000000 
2 0.000000 0.2500000 
3 0.000000 0.6250000 
4 15.00000 0.000000 
5 10.00000 0.000000 

灵敏度分析结果： 
Ranges in which the basis is unchanged: 

Objective Coefficient Ranges 
Current Allowable Allowable 
Variable Coefficient Increase Decrease 
X 3.000000 1.000000 1.666667 
Y 2.000000 2.500000 0.5000000 

Righthand Side Ranges 
Row Current Allowable Allowable 
RHS Increase Decrease 
2 100.0000 60.00000 20.00000 
3 120.0000 40.00000 40.00000 
4 5.000000 15.00000 INFINITY 
5 10.00000 10.00000 INFINITY 
结果分析就自己看着分析吧，上面都有了！
前言
第1章引言
§1.1优化模型的基本概念
§1.1.1优化模型的一般形式
§1.1.2可行解与最优解
§1.1.3优化模型的基本类型
§1.2优化问题的建模实例
§1.2.1线性规划模型
§1.2.2二次规划模型
§1.2.3非线性规划模型
§1.2.4整数规划模型
§1.2.5其它优化模型
§1.3LINDO/LINGO 软件简介
§1.3.1LINDO/LINGO软件的基本功能
§1.3.2LINDO/LINGO软件的求解过程
§1.3.3建立LINDO/LINGO优化模型需要注意的几个基本问题
习题一
第2章LINDO软件的基本使用方法
§2.1LINDO入门
§2.1.1LINDO软件的安装过程
§2.1.2编写一个简单的LINDO程序
§2.1.3一些注意事项
§2.2敏感性分析
§2.3整数线性规划的求解
§2.4*  二次规划的求解
§2.5LINDO的主要菜单命令
§2.6*  LINDO命令窗口
§2.7*  LINDO命令脚本文件
§2.8*  附录：MPS格式数据文件
习题二
第3章LINGO软件的基本使用方法
§3.1LINGO入门
§3.1.1LINGO软件的安装过程和主要特色
§3.1.2在LINGO中使用LINDO模型
§3.1.3编写一个简单的LINGO程序
§3.2在LINGO中使用集合
§3.2.1集合的基本用法和LINGO模型的基本要素
§3.2.2基本集合与派生集合
§3.2.3稠密集合与稀疏集合
§3.2.4集合的使用小结
§3.3运算符和函数
§3.3.1运算符及其优先级
§3.3.2基本的数学函数
§3.3.3集合循环函数
§3.3.4集合操作函数
§3.3.5变量定界函数
§3.3.6财务会计函数
§3.3.7概率论中的相关函数
§3.3.8文件输入输出函数
§3.3.9结果报告函数
§3.3.10其他函数
§3.4LINGO的主要菜单命令
§3.4.1文件(File)主菜单
§3.4.2编辑（Edit）主菜单
§3.4.3LINGO系统（LINGO）主菜单
§3.5LINGO命令窗口
习题三
第4章* LINGO软件与外部文件的接口
§4.1通过WINDOWS剪贴板传递数据
§4.1.1粘贴命令的用法
§4.1.2特殊粘贴命令的用法
§4.2通过文本文件传递数据
§4.2.1通过文本文件输入数据
§4.2.2通过文本文件输出数据
§4.3通过电子表格文件传递数据
§4.3.1在LINGO中使用电子表格文件的数据
§4.3.2将LINGO模型嵌入、链接到电子表格文件中
§4.4LINGO命令脚本文件
§4.5附录：LINGO出错信息
习题四
第5章生产与服务运作管理中的优化问题
5.1生产与销售计划问题
§5.1.1问题实例
§5.1.2建立模型
§5.1.3求解模型
§5.2有瓶颈设备的多级生产计划问题
§5.2.1问题实例
§5.2.2建立模型
§5.2.3求解模型
§5.3下料问题
§5.3.1钢管下料问题
§5.3.2易拉罐下料问题
§5.4面试顺序与消防车调度问题
§5.4.1面试顺序问题
§5.4.2消防车调度问题
§5.5飞机定位和飞行计划问题
§5.5.1飞机的精确定位问题
§5.5.2飞行计划问题
习题五
第六章 经济与金融中的优化问题
§6.1 经济均衡问题及其应用
§6.1.1单一生产商、单一消费者的情形
§6.1.2两个生产商、两个消费者的情形
§6.1.3拍卖与投标问题
§6.1.4交通流均衡问题
§6.2 投资组合问题
§6.2.1基本的投资组合模型
§6.2.2存在无风险资产时的投资组合模型
§6.2.3考虑交易成本的投资组合模型
§6.2.4利用股票指数简化投资组合模型
6.2.5其他目标下的投资组合模型
§6.3 市场营销问题
§6.3.1新产品的市场预测
§6.3.2产品属性的效用函数
§6.3.3机票的销售策略
习题六













第十二章数学建模竞赛中的部分优化问题
§12．1 一个飞行管理问题
§12.1.1问题描述
§12.1.2模型1及求解
§12.1.3模型2及求解
§12．2钢管订购和运输
§12.2.1问题描述
§12.2.2运费矩阵的计算模型
§12.2.3运输量计算模型及求解
§12．3露天矿生产的车辆安排
§12.3.1问题描述
§12.3.2运输计划模型及求解
§12．4 空洞探测
§12.4.1问题描述
§12.4.2优化模型及求解
习题十二

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