本文系统介绍了均值方差模型在 Python 环境下的实际应用，从理论基础、数据准备到优化实现与可视化进行了完整梳理。文章强调该模型通过量化收益与风险，为资产配置提供结构化决策框架，并展示了 Python 在数据处理、数值优化和结果分析方面的优势。同时也分析了模型假设带来的局限性，并指出通过稳健估计和扩展方法可提升实务适用性。整体来看，均值方差模型仍是现代投资组合管理中不可或缺的基础工具。