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NASA数据集锂电池容量特征提取（Matlab完整源码和数据） 作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
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内容概要：本文档详细复现了金融数学课程作业，涵盖欧式看涨期权定价和投资组合优化两大部分。对于欧式看涨期权定价，分别采用Black-Scholes模型和蒙特卡洛方法进行了计算，并对彩虹期权进行了基于最大值的看涨期权定价。投资组合优化部分则探讨了最小方差组合、给定收益的最小方差组合、最大效用组合以及给定风险的最大收益组合四种情形，还对比了拉格朗日乘数法和二次规划求解器两种方法。文中不仅提供了详细的MATLAB代码，还有详尽的中文解释，确保每一步骤清晰明了。 适合人群：金融工程专业学生、量化分析师、金融数学爱好者。 使用场景及目标：①帮助学生理解和掌握金融衍生品定价的基本原理和方法；②为从事量化分析的专业人士提供实用工具和技术支持；③作为教学材料辅助高校教师讲授相关内容。 其他说明：文档还包括了完整的论文结构建议，从封面页到结论，再到附录，涵盖了所有必要元素，确保提交的作业符合学术规范。此外，还特别强调了数据预处理步骤，确保代码可以顺利运行。
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