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基于时间序列聚类的投资组合分析的任务书
一、任务目标
本次任务的目标是基于时间序列聚类的投资组合分析。在该任务中，我们需要对给定的一些金融市场数据进行时间序列聚类分析，找到具有相似变化趋势的股票们，并把它们作为一个投资组合。然后，我们需要对该投资组合进行一些投资效果的评估，比如收益率、波动率、夏普比率等等，并将结果呈现出来。
二、任务描述
在本次任务中，我们需要完成以下步骤：
1、数据预处理
根据老师提供的数据，将数据预处理成我们需要的格式。这里需要特别注意的是，由于数据来源和数据形式的不同，不同的数据可能需要使用不同的预处理方法。
2、时间序列聚类
通过对预处理后的数据进行时间序列聚类，将股票按照它们的时间序列变化趋势分成若干组。这里需要使用聚类算法，例如K-means、DBSCAN、层次聚类等等。
3、建立投资组合
把聚类后的股票们划分成不同的投资组合。一个好的投资组合应该具有高收益、低波动率、稳定性好等特征。这里，我们可以根据聚类后股票的历史收益率、波动率等指标，采用优化算法如MVO（最小方差组合）等方法来构建优质的投资组合。
4、投资效果评价
对建立好的投资组合进行投资效果评价。评价指标包括收益率、波动率、夏普比率等等。我们还可以对投资结果进行可视化分析，以便更好地展示投资效果。
三、任务分工
本次任务的工作分工如下：
1、数据预处理：所有人
2、时间序列聚类：所有人
3、建立投资组合：分工完成
4、投资效果评价：分工完成
四、任务要求
1、熟练掌握Python编程语言及其相关工具包，如Numpy、Pandas、Scikit-learn等。
2、熟练使用聚类算法进行数据聚类。
3、掌握投资组合构建及效果评价的一些基本方法。
4、能够使用可视化工具将分析结果更直观、更清晰地展示出来。