Comment puis-je ajuster un polynôme à un ensemble de données empiriques en utilisant python de sorte qu'il corresponde au "sommet" des données - c'est-à-dire pour chaque valeur de x, la sortie de la fonction est plus grande que le plus grand y à ce x. Mais en même temps, il minimise cela de telle sorte qu'il étreint les données. Un exemple de ce que je fais référence à est vu dans l'image ci-dessous:Équation de frontière - Ajoute un polynôme au début d'un ensemble de données
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Vous devez utiliser cvxopt
pour trouver les coordonnées de la frontière efficace, ce qui est un problème de programmation quadratique, puis alimenter les coordonnées dans ployfit de numpy pour obtenir le polynôme correspondant à la frontière. Ce billet de blog Quantopian fait les deux: https://blog.quantopian.com/markowitz-portfolio-optimization-2/