skfolio

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量化分析师和系统化投资者若想将收益与协方差估计转化为具体的投资组合权重，skfolio 会是一个顺手的选择。它把从经典均值-方差、风险平价到层次聚类、分布鲁棒 CVaR 等多种配置策略，统一在 scikit-learn 风格的接口之下，使得模型可以像其他估计器一样进行交叉验证和压力测试。内置的期望收益、协方差及分布估计器（涵盖 copula 和收缩方法）让你无需拼凑多个独立包，就能搭建完整的研究流程。由于遵循 scikit-learn 的约定，熟悉该生态的团队能快速上手，并轻松嵌入已有的回测或研究代码。对于在 Python 中构建可复现的资产配置与风险管理工具的人来说，这个库相当契合。