实际应用中可能需要做更多的数据预处理、模型验证和调整

　　### 回答1：

　　首先，您需要安装必要的库，例如NumPy、Pandas和SciPy。然后，您可以使用以下代码实现绝对观点的Black-Litterman模型：

　　```python

　　import numpy as np

　　import pandas as pd

　　from scipy.optimize import minimize

　　def black_litterman(returns, cov_matrix, tau, Pi, Q):

　　n = returns.shape[0]

　　returns = returns.values

　　cov_matrix = cov_matrix.values

　　omega = np.multiply(tau, cov_matrix)

　　def objective_function(x, sign=1.0):

　　portfolio = x

　　portfolio_return = np.sum(returns * portfolio)

　　portfolio_risk = np.sqrt(np.dot(portfolio.T, np.dot(cov_matrix, portfolio)))

　　objective = sign * (portfolio_return - Q) / portfolio_risk

　　return objective

　　constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1},

　　{'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.dot(x, Pi) - Q})

　　bounds = [(0, 1) for i in range(n)]

　　initial_guess = np.ones(n) / n

　　result = minimize(objective_function, initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)

　　optimal_weights = result.x

　　pi = np.dot(np.linalg.inv(cov_matrix + omega), np.dot(cov_matrix, optimal_weights) + tau * Pi)

　　return pi

　　returns = pd.read_csv("stock_returns.csv", index_col=0)

　　cov_matrix = pd.read_csv("cov_matrix.csv", index_col=0)

　　tau = 0.05

　　Pi = np.array([0.01, 0.02, 0.03, 0.04])

　　Q = 0.03

　　weights = black_litterman(returns, cov_matrix, tau, Pi, Q)

　　print(weights)

　　```

　　在这段代码中，`returns` 是一个 pandas DataFrame，包含股票收益率数据。`cov_matrix` 是一个 pandas DataFrame，包含股票收益率协方差矩阵。其他参数，如`tau`、`Pi`和`Q`是预先定义的超额收益率、绝对观点和目标

　　### 回答2：

　　黑石——利特曼（Black-Litterman）模型是一种投资组合理论模型，结合马科维茨（Markowitz）均值方差模型和资产配置的观点，用于确定最优资产配置比例。以下是一个可以直接带入股票数据，使用绝对观点的黑石——利特曼模型的Python代码示例：

　　```python

　　import numpy as np

　　# 定义函数计算黑石——利特曼模型资产分配

　　def black_litterman(stock_returns, views, view_confidences, risk_aversion):

　　# 计算历史收益率协方差矩阵

　　cov_matrix = np.cov(stock_returns.T)

　　# 计算市场组合历史收益率

　　market_returns = np.mean(stock_returns, axis=0)

　　# 计算市场组合权重

　　market_weights = market_returns / np.sum(market_returns)

　　# 计算风险偏好系数

　　p = np.dot(np.dot(view_confidences, cov_matrix), views) * risk_aversion

　　# 计算资产预期收益率

　　expected_returns = np.dot(np.dot(market_weights, cov_matrix), market_weights.T) + p

　　# 计算资产权重

　　asset_weights = np.dot(np.linalg.inv(risk_aversion * cov_matrix), expected_returns)

　　return asset_weights

　　# 设定股票数据

　　stock_returns = np.array([[0.01, -0.02, 0.03],

　　[-0.03, 0.02, 0.01],

　　[0.02, 0.01, -0.03],

　　[0.03, -0.01, -0.02]])

　　# 设定观点

　　views = np.array([[0.02, 0.01, -0.01, 0.03]]).T

　　# 设定观点置信度

　　view_confidences = np.array([[1]])

　　# 设定风险偏好系数

　　risk_aversion = 0.5

　　# 调用黑石——利特曼模型函数

　　asset_weights = black_litterman(stock_returns, views, view_confidences, risk_aversion)

　　print("资产权重：")

　　for i in range(len(asset_weights)):

　　print(f"资产{i + 1}: {asset_weights[i]}")

　　```

　　此代码示例中，我们首先定义了一个函数 `black_litterman` 来计算黑石——利特曼模型的资产分配。然后我们根据输入的股票数据、观点、观点置信度和风险偏好系数，调用该函数来计算最优的资产权重。最后，打印出每个资产的权重。

　　请注意，这只是一个简单的代码示例，实际应用中可能需要做更多的数据预处理、模型验证和调整。