def fit_fun(new_pos): # 目标函数
# lz_dim = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
#print(new_pos[0])
Rx = 0.04 # 期望值
df = pd.read_csv("./2021年.csv", encoding='gbk')
df.insert(1, "粒子维度", new_pos[0]) # 在第一列插入粒子维数列
print(new_pos[0])
index_lst = list(df.columns) # 列索引
# 列索引循环读取数据
total = 0
for num in range(2, len(index_lst)-1): # 第二列到第n-1列是不同日期的收益率，最后一列是均值。
print(index_lst[num])
df["E_xr"] = df["粒子维度"] * df[index_lst[num]] # 粒子占比*不同股票每天的收益率
res = sum(df["E_xr"]) - Rx # 当天收益率- 预期收益率
print("res",res)
if res < 0: # 若当天收益率没有预期收益率高，也就是负值，
res1 =np.square(res) # 下半方差求平方
print("res1", res1)
total = total + res1 # 依次（占比*每天日期）求和
print("total",total)
break
total1 = (1 / 52) * total # （1/T）*total；总的下半方差
print("total1",total1)
res2 = Rx - sum(df["粒子维度"] * df["均值"]) # 如果预期收益率大于投资组合收益率，就加上惩罚项
if res2> 0:
total = total1 + 1000* res2 # 惩罚项：1000*res1
return total
第一个for循环计算的是f(x)=前半部分公式，if判断（红色框-0.04），若＜0就求平方，再求和。
问题1：代码total1=（1/52）*total 是绿色框，T=52,，这样写对么？
问题2：公式+后面的用res2，这样连接对么，应该怎么改?
