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轻松掌握瓜豆原理，这些例题帮你秒懂应用技巧

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瓜豆原理，又称为“最大最小原理”或“最小最大原理”，是一种在决策过程中用于风险管理和资源分配的策略。这个原理的基本思想是在面对不确定的情况时，选择一个能够保证最坏情况下损失最小或者最好情况下收益最大的方案。以下是一些例题，帮助你更好地理解和应用瓜豆原理。

例题一：投资组合优化

问题描述：假设你有一个投资组合，包含三种资产A、B和C，它们的预期收益率分别为10%、15%和12%，对应的标准差分别为20%、30%和25%。你计划将总投资额的一半投资于这三种资产中，请运用瓜豆原理来优化你的投资组合。

解答思路：

  1. 计算每种资产的投资比例，使得总投资额的一半投资于这三种资产。
  2. 使用标准差来评估风险，选择风险调整后的最优投资比例。

代码示例：

# 定义资产收益率和标准差
returns = [0.10, 0.15, 0.12]
std_dev = [0.20, 0.30, 0.25]

# 计算标准差与收益率的比值
risk_adjusted_returns = [r / s for r, s in zip(returns, std_dev)]

# 选择风险调整后的最优投资比例
optimal_risk_adjusted_return = max(risk_adjusted_returns)
optimal_assets = [i for i, r in enumerate(risk_adjusted_returns) if r == optimal_risk_adjusted_return]

print(f"最优投资比例：{optimal_assets}")

例题二：天气预报决策

问题描述：你是一位农场主，明天将决定是否收割农作物。天气预报显示，明天下雨的概率为30%，不下雨的概率为70%。如果明天下雨，农作物将损失50%；如果不下雨，农作物将获得10%的额外收益。请运用瓜豆原理来决定是否收割。

解答思路：

  1. 计算下雨和不收割的损失以及不下雨和收割的收益。
  2. 比较两种情况下的最大损失或最小收益。

代码示例：

# 定义收益和损失
rain_loss = 0.5
no_rain_extra_profit = 0.1

# 计算下雨和不收割的最大损失
max_rain_loss = rain_loss * 0.3
# 计算不下雨和收割的最小收益
min_no_rain_profit = no_rain_extra_profit * 0.7

# 决策
if max_rain_loss < min_no_rain_profit:
    print("建议收割农作物")
else:
    print("建议不收割农作物")

例题三：旅游路线规划

问题描述：你计划周末去一个旅游目的地，有三个景点可以选择参观：博物馆、公园和艺术馆。每个景点的门票价格分别为30元、40元和50元。你希望确保在预算有限的情况下，能够参观到尽可能多的景点。请运用瓜豆原理来规划你的旅游路线。

解答思路：

  1. 根据预算和门票价格，计算可以参观的景点数量。
  2. 选择能够参观景点数量最多的方案。

代码示例：

# 定义景点门票价格
ticket_prices = [30, 40, 50]

# 定义预算
budget = 100

# 计算可以参观的景点数量
num_attractions = 0
total_cost = 0

for price in ticket_prices:
    if total_cost + price <= budget:
        num_attractions += 1
        total_cost += price

print(f"可以在预算内参观的景点数量：{num_attractions}")

通过这些例题，你可以看到瓜豆原理在解决实际问题时的重要性和应用技巧。记住，这个原理的核心是在不确定的情况下，选择能够保证最坏情况下损失最小或者最好情况下收益最大的方案。

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