我已经浏览了你上传的文档，并将其分为三个主要问题及其相关子任务。这里是一个简化的思路整理，帮助你更好地理解和解决这些问题：

问题一：以基金重仓股为投资对象的最佳投资方案

1. 数据处理

   • 异常数据和错误数据的处理。
   • 数据的合并与分类汇总。

2. 建立基金重仓股选择池

   • 基金重仓股判别模型。
   • 求解与结果（包括基金重仓股的代码、名称、基金持股比例）。

3. 基金重仓股为投资对象的最佳投资方案模型

   • 计算预期收益与预期风险的公式。
   • 基于预期收益与预期风险的最佳投资方案模型（投资股票不超过10只；预期季度收益率达到5%）。
   • 模型求解及结果（包括基金重仓股的代码、名称、投资金额、季度预期组合收益与风险）。

4. 此种投资方案的有效性评估

   • 计算并评价预期收益。
   • 计算并评价预期风险。

问题二：以基金重仓股的大小为依据的复制策略

1. 优选重仓股

   • 基金持股比例模型。
   • 根据季报数据，计算出十大基金重仓股及持股比例。
   • 给出股票换仓方案。

2. 此种基金重仓股复制策略的有效性评估

   • 计算股票换仓方案的预期收益，进行检验和分析评价。
   • 计算股票换仓方案的预期风险，进行检验和分析评价。

问题三：以基金公司持股收益为依据的复制策略

1. 优选重仓股

   • 优选基金：根据季报数据，计算各基金公司的过去12个月的股票投资收益率，排序得出十个优选基金（提供公式）。
   • 优选重仓股：计算这些重仓股各优选基金持有的总市值，排序得出十只优选重仓股（提供公式）。
   • 股票换仓：优选出的重仓股作为本期持有股票，持股比例为该十只股票优选基金的持有市值比例。

2. 此种基金重仓股复制策略的有效性评估

   • 计算股票换仓方案的预期收益，进行检验和分析评价。
   • 计算股票换仓方案的预期风险，进行检验和分析评价。

整理后的思路

1. 明确数据处理步骤：清洗数据，处理异常和错误数据，然后合并分类。
2. 构建判别模型：确定重仓股的选择标准，并应用模型进行筛选。
3. 投资方案设计：设计基于预期收益和风险的最佳投资组合模型，满足指定的收益率要求。
4. 有效性评估：对投资方案和换仓策略进行收益和风险的评价，确保方案的合理性和有效性。

下一步

为了进一步细化和解决这些问题，可以：

• 编写具体的数据处理和模型构建代码。
• 确定每个模型的公式和计算方法。
• 设计评估标准和方法。

有任何问题或需要详细步骤吗？以下是你可能会问的几个问题：

1. 如何编写基金重仓股判别模型的具体步骤？
2. 怎样计算基金重仓股的预期收益和风险？
3. 如何设计最佳投资方案模型，确保收益和风险的平衡？
4. 如何评估投资方案和换仓策略的有效性？
5. 有哪些文献可以提供这些模型和方法的详细信息？

小提示: 确保所有数据都经过适当处理和验证，以保证模型和结果的准确性。