# 개별 주식의 기대수익률을 계산했으므로 두 개 주식으로 구성된 포트폴리오의 기대수익률을 계산할 차례다
# weight는 투자 비중을 가리키는 1x2 행렬이다
weight = np.matrix( [ [0.5, 0.5] ] )

# '투자 비중 * 주식 기대수익률'이라는 행렬 연산을 위해 앞서 구한 각 주식의 기대수익률을 1x2 행렬로 만든다. 그런데 ex_a와 ex_b는 1x1 행렬이므로 그대로 사용해 행렬을 만들면 행렬 속 행렬인 셈이므로 이를 값(스칼라)으로 바꿔야 한다. numpy.asscalar( ) 함수는 1x1 행렬을 스칼라 값으로 변환해준다
ex_ab = np.matrix( [
    [ np.asscalar(ex_a) , np.asscalar(ex_b) ]
] )

# 투자 비중 * 주식 기대수익률이라는 행렬 연산을 한다. 다만 둘 다 1x2 행렬이므로 ex_ab의 행렬을 전치(ex_ab.T)해 행렬 곱을 계산한다
ex_p = weight * ex_ab.T
print(  '포트폴리오의 기대수익률은 %.2f%%' % ex_p )