skfolio参数配置咨询：等权投资组合相关设置问题

1. 修改组合默认纳入的20只资产数量 #

load_sp500_dataset()默认返回20只SP500成分股，调整数量直接通过n_assets参数指定即可；如果需要自定义挑选特定资产，可通过筛选价格数据的列实现：

# 方式1：加载指定数量的资产（例：50只）
prices = load_sp500_dataset(n_assets=50)

# 方式2：自定义筛选特定资产（例：选取前10只）
prices = load_sp500_dataset()
prices_custom = prices[prices.columns[:10]]
X = prices_to_returns(prices_custom)

2. 调整调仓频率（从每日改为周度/月度/季度/年度） #

默认的EqualWeighted模型是每日再平衡，要修改调仓频率，需用Rebalance策略包装器，通过frequency参数指定pandas兼容的频率字符串：

from skfolio.optimization import Rebalance

# 包装等权模型，设置月度调仓
model = Rebalance(
    estimator=skfolio.optimization.naive.EqualWeighted(),
    frequency="M"  # 可选值："W"=周度，"Q"=季度，"Y"=年度
)

model.fit(X_train)
portfolio = model.predict(X_test)

3. 修改组合运行时段（自定义起始年份如2002年） #

load_sp500_dataset()返回的数据集包含更长时间范围，直接通过pandas索引筛选目标时段即可：

prices = load_sp500_dataset()
# 筛选2002年1月1日至任意结束日期的数据集
prices_custom_period = prices.loc["2002-01-01":]
# 若需指定结束日期：prices.loc["2002-01-01":"2023-12-31"]

X = prices_to_returns(prices_custom_period)
X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.33, shuffle=False)

4. 将累计收益图改为复利收益展示 #

portfolio.plot_cumulative_returns()默认展示的就是复利累计收益（compounding参数默认值为True），若需明确指定或重置参数，直接设置该参数即可：

# 绘制复利累计收益图
portfolio.plot_cumulative_returns(compounding=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hotone