要有效地使用Python进行前沿计算，你可以遵循以下步骤：
导入必要的库
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import minimize
准备数据
获取股票收益率和相关性矩阵。你可以使用`tushare`库来获取股票数据。```pythonpro = ts.pro_api（）
df_stock_data = pro.daily（ts_code=".SH", start_date="", end_date=""）
df_stock_data = df_stock_data[['trade_date', 'close']]
df_stock_data.rename（columns={'close': 'stock_price'}, inplace=True）
计算收益率和协方差
```python
df_stock_data['return_rate'] = np.log（df_stock_data['stock_price']）
returns = df_stock_data['return_rate'].pct_change（）.dropna（）
cov_matrix = returns.cov（）
设置随机种子
为了确保结果的可重复性，设置随机种子。```pythonnp.random.seed（0）
定义优化函数
创建一个函数来计算给定配置比例下的投资组合的预期收益率和波动率。
```python
def calculate_portfolio_performance（weights, cov_matrix）:
portfolio_return = np.sum（weights * returns） * 252
portfolio_volatility = np.sqrt（np.dot（weights.T, np.dot（cov_matrix, weights））） * np.sqrt（252）
return portfolio_return, portfolio_volatility
生成随机权重
生成一系列的随机权重，并计算对应的投资组合表现。```pythonnum_portfolios = 5000
weights = np.random.random（len（returns.columns））
weights /= np.sum（weights）
portfolio_returns = []
portfolio_volatilities = []
for single_portfolio in range（num_portfolios）:
portfolio_return, portfolio_volatility = calculate_portfolio_performance（weights, cov_matrix）
portfolio_returns.append（portfolio_return）
portfolio_volatilities.append（portfolio_volatility）
绘制有效前沿
使用matplotlib绘制有效前沿图。
```python
plt.figure（figsize=（10, 6））
plt.scatter（portfolio_volatilities, portfolio_returns）
plt.title（"Efficient Frontier"）
plt.xlabel（"Volatility"）
plt.ylabel（"Expected Return"）
plt.show（）
以上步骤展示了如何使用Python进行马科维茨有效前沿的计算和绘图。记得根据你的具体需求调整代码，比如使用不同的股票数据或调整参数。