通过求解Wiener过程的极大似然估计值，构建最小化均方误差为优化目标函数，用拟牛顿法优化求解复合指标的皮尔逊融合系数，代码怎么写

下面是一个基于拟牛顿法优化求解复合指标的皮尔逊融合系数的Python代码示例： ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 定义Wiener过程和指标数据 T = 1.0 N = 1000 dt = T/N t = np.linspace(0, T, N+1) dW = np.sqrt(dt)*np.random.randn(N) W = np.cumsum(dW) W = np.insert(W, 0, 0) X = np.sin(2*np.pi*t) + 0.5*np.cos(4*np.pi*t) # 定义最小化均方误差为目标函数 def mse(p): a, b = p Z = a*W + b*X return np.mean((Z - np.mean(Z))**2) # 使用拟牛顿法求解最优参数 res = minimize(mse, [0.5, 0.5], method='BFGS') # 输出最优参数和复合指标 a, b = res.x Z = a*W + b*X print('Optimal Pearson fusion coefficients: a={}, b={}'.format(a, b)) ``` 在上述代码中，我们首先定义了Wiener过程和指标数据，并使用`cumsum()`函数计算Wiener过程。然后，我们定义了最小化均方误差为目标函数，并使用`minimize()`函数和拟牛顿法求解最优参数。最后，我们输出最优参数和复合指标。 输出结果为最优参数和复合指标的值。