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古いAnacondaがインストールされているときは，この手順でアンインストールしておく．
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Anacondaのインストーラー (Windows, macOS or Linux) をここから入手する.
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ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックしてAnacondaのインストールを行う．
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Microsoft Visual Studio Build Toolsのインストーラーをここから入手する．
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ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックしてインストールを行うが，インストールすべきものは
C++ build toolsだけである．ここを参照．
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XcodeをApp Storeからインストールする． -
Xcodeを起動し、追加ツールのインストールを促すウィンドウが現れたら指示に従う．インストールが終わったらXcodeを閉じる． -
Terminalを立ち上げて
sudo xcode-select --install
としてCommand Line Tools for Xcode のインストールを行う．
Anaconda Powershell Prompt (Windows) あるいは Terminal (macOS, Linux) を立ち上げて，
conda create -n finance jupyterlab seaborn spyder
とする．続けて
conda activate finance
とする。
注意: IPythonを開始する際には必ずconda activate financeを先に実行しておくこと．
ここで
pip install cvxpy
とすると，CVXPYがインストールされる．最後に
python -m ipykernel install --user --name finance --display-name "Python (Finance)"
とすれば，環境の設定が完了する．
注意: Windowsでは，この作業により Jupyter Notebook (finance) および Spyder (finance) という項目がスタートメニューに作成されるので，ここからJupyter NotebookやSpyderを起動できる．
Anaconda NavigatorをStart Menu (Windows) か Launchpad (macOS) から起動する． あるいは，Anaconda Powershell Prompt (Windows) か Terminal (macOS, Linux) を立ち上げて，
anaconda-navigator
としてもよい．そして，Anaconda NavigatorでJupyter NotebookのLaunchボタンをクリックする．
Anaconda Powershell Prompt (Windows) か Terminal (macOS, Linux) を立ち上げて，
conda activate finance
jupyter notebook
とする．
方法1あるいは方法2を実行すると，規定のブラウザーが立ち上がり，Jupyter Notebookが起動する．その画面の右上にあるNewのプルダウンメニューの中にあるPython (Finance)を選んでNotebookを開始すればよい．
注意: Newのプルダウンメニューの中にあるPython 3を選んでNotebookを開始すると，CVXPYを使用することができない．
Parameter()で定義される変数は最適化問題の中で和か積の形で使われるようにする．ここでは期待ショートフォール最適化問題が当てはまる．- 行列やベクトルの積を表現するには
*の代わりに@を使う． - 修正を施したコードの名前の末尾には「_ver1_1」がついている．
- 「sign='positive'」を「nonneg=True」に変更する．
- 「sum_entries」を「sum」に変更する．
- 最適化問題を安定的に解くため，以下のようにソルバーをECOSに設定する．
Opt_Portfolio.solve(solver=cvx.ECOS)- 修正を施したコードの名前の末尾には「_ver1」がついている．
- コード2.1 pyfin_interest.py
- コード2.2 pyfin_npv_irr.py
- コード3.1 pyfin_bond_yield_price.py
- コード3.2 pyfin_bond_duration_convexity.py
- コード3.3 pyfin_bond_yield_price.py
- コード4.1 pyfin_mvf_example1.py
- コード4.2 pyfin_mvf_example2.py, pyfin_mvf_example2_ver1.py,pyfin_mvf_example2_ver1_1.py
- コード4.3 pyfin_asset_return_simulation.py
- コード4.3で生成した人工データの例 asset_return_data.csv
- コード4.4 pyfin_mvf_example3.py, pyfin_mvf_example3_ver1.py, pyfin_mvf_example3_ver1_1.py
- コード5.1 pyfin_ad_portfolio.py, pyfin_ad_portfolio_ver1.py, pyfin_ad_portfolio_ver1_1.py
- コード5.2 pyfin_sv_portfolio.py, pyfin_sv_portfolio_ver1.py, pyfin_sv_portfolio_ver1_1.py
- コード5.3 pyfin_es_portfolio.py, pyfin_es_portfolio_ver1.py, pyfin_es_portfolio_ver1_1.py
- コード5.4 pyfin_risk_parity.py
- コード5.5 pyfin_min_tracking_error.py, pyfin_min_tracking_error_ver1.py, pyfin_min_tracking_error_ver1_1.py
- コード6.1 pyfin_option_pricing.py
- コード6.2 pyfin_black_scholes.py