最小波動度最佳化
在這個練習中，你要比較「最小波動度」與「最大 Sharpe 比率」兩個投資組合。身為投資組合經理人，你常常需要了解，你選定的投資組合與最小波動度投資組合相比如何。使用 PyPortfolioOpt，你可以很快地比較兩者，而不必手動撰寫兩個不同的限制式最佳化問題（這往往相當複雜）。你已經有上一題建立的效率前緣 ef 可供使用。來試試看吧！
本練習屬於課程
Python 投資組合分析入門
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Calculate weights for the maximum Sharpe ratio portfolio
raw_weights_maxsharpe = ef.max_sharpe()
cleaned_weights_maxsharpe = ef.clean_weights()
# Show portfolio performance
print(cleaned_weights_maxsharpe)
____.____(verbose=True)