在构建股票量化的多因子模型时，基于预测收益率和协方差，我们需要通过优化器进行组合优化。python提供大量的优化包，其中Riskfolio是一个封装好的组合优化案例包，底层使用的是cvxpy；而cvxpy是一个基于cvxopt封装的优化包。cvxopt在实现最优化操作时相对基础，但限定条件和参数设置较为繁琐，因此将官方文档手册附上。在查阅文档时，引用了不少斯坦福大学《凸优化 Convex Optimization》的例子，因此附上教材供参考。

对于组合优化，MIT2013年网课的一份lecture给出了均值方差模型的求解过程，便于理解cvxopt的实现。
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