- 浏览: 902809 次
- 性别:
- 来自: 西安
最新评论
-
qunhua1861:
我已做好准备,让您无可挑剔。白癜风常识http://www.4 ...
创业路上之谢谢王磊何公道丁凯李亚平黄小润张小兵 -
qunhua1861:
给我一份信任,还您一身健康。白癜风常识http://m.400 ...
创业路上之无尽感谢 -
qunhua1861:
以我真心、关心、耐心,换您放心、安心、舒心。<a hre ...
《博客园精华集》web标准分册第2论筛选结果文章列表 -
saieuler:
真的吗??
物理运动模拟引擎 -
saieuler:
每次都是学会了,过段时间又忘了
记录KMP算法,记录其经典之处。。。
相关推荐
分散化方法作为金融行业中一项重要的投资策略,尤其在基金中的基金(Fund of Funds, FOF)投资领域扮演着至关重要的角色。在挑选出具体投资标的之后,如何为这些备选投资标的确定权重,直接关系到最终FOF组合的收益和...
### 金融行业研究方法-FOF专题之...综上所述,风险平价作为一种先进的资产配置策略,在现代金融行业中具有重要的应用价值。通过合理的应用,可以在一定程度上改善投资组合的风险收益特性,为投资者带来更好的投资体验。
### 金融行业研究方法-FOF系列报告-投资组合管理视角下的智能投顾 #### 智能投顾概述 智能投顾,也被称为机器人投顾(Robot-advisor),是近年来金融行业新兴的一种在线投资顾问及财富管理服务。这类服务通过运用...
### 金融行业研究方法-FOF专题研究之二-资产配置的圣杯-风险均衡模型在FOF中的应用 #### 一、引言 随着金融市场的不断发展与成熟,资产配置的重要性日益凸显。对于基金中的基金(Fund of Funds,简称FOF)而言,...
在金融行业中,数值算法的应用极为广泛,特别是在金融衍生产品的定价方面。本文档《金融数值算法》通过详细的示例和代码实现了金融衍生产品定价算法,并采用C++语言进行编程。这不仅为金融从业者提供了实际操作的...
总的来说,金融大数据分析-练习六涵盖了从数据预处理、特征工程、建模到结果解释的全过程,涉及到的技术和工具广泛且深入,旨在提升金融行业的智能化和精细化管理水平。通过这样的练习,数据分析师和金融专业人士...
本书《实用C++金融编程》旨在为程序员提供一个全面了解如何在金融行业中应用C++的平台。书中不仅涵盖了C++语言的关键部分,还深入探讨了金融工程中的重要问题,这些都是投资银行和对冲基金中的金融程序员和量化分析...
这份“行业-多因子报告之二-因子测试和多因子策略1.0”旨在为投资者提供一个全面理解多因子投资策略的框架,并可能包含了一系列创新性的研究方法和实战经验,对于深入理解金融市场的运作机制和提升投资绩效具有重要...
2. **数据预处理**:预处理是机器学习中的关键步骤,scikit-numerical提供了多种数据清洗、转换和标准化的方法,帮助用户更好地准备输入数据。 3. **统计分析**:除了基础的统计量计算,该库还提供了高级统计模型,...
《金融中的数学方法》是北京大学光华管理学院教授史树中的一门课程讲义,它深入探讨了金融...这门课程不仅是对金融理论的深入探讨,更是对金融实践能力的培养,对于有意从事金融行业的专业人士来说,具有极高的价值。
Matlab中可以使用stat函数来解决数据的统计和分析问题,该函数可以使用统计算法和数据挖掘算法来解决。 方差分析问题是指对数据进行方差分析的问题。方差分析问题有很多实际应用,例如质量控制、实验设计等。Matlab...
在本文中,我们将深入探讨如何使用 MATLAB 进行均值方差投资组合优化,并结合全局优化工具箱中的全局优化算法 Genetic Algorithm (GA) 和 Pattern Search (PATTERNSEARCH)。投资组合优化是金融领域的一个关键问题,...
数据归一化和标准化 - **归一化**:将数据转换到特定范围内,通常为 0 到 1。 - **标准化**:将数据转换到具有零均值和单位方差的新分布中。 #### 3. 特征选择与工程 - **特征选择**:消除冗余特征,使用相关性...
然后,设定适应度函数,这通常包括预期收益和风险(如方差或标准差)两个目标函数。非支配排序是NSGA-II的关键步骤,它将种群中的个体按照非支配关系分为多个层级,第一层为帕累托前沿。 接着,NSGA-II进行交叉和...
无论是对于学术研究人员还是金融行业的从业者来说,这本书都是一个宝贵的资源。通过学习本书中的理论知识和实践经验,可以帮助读者更好地理解和掌握金融市场的运作规律,从而做出更加明智的投资决策。
VBA金融工程建模的知识点涵盖了编程语言VBA在金融模型构建中的应用。在这个领域,VBA用于处理复杂的数学...掌握这些知识对于金融分析师、交易员以及任何在金融行业从事模型构建和数据分析的专业人士都是非常重要的。
面向区块链的在线联邦增量学习算法是一种将联邦...随着技术的不断成熟和优化,这种在线联邦增量学习算法未来有潜力广泛应用于金融风控、医疗健康、智能交通等多个领域,为相关行业带来安全、高效的智能决策支持能力。
1. **数据分析与预测**:在金融行业中,数据分析是预测市场走势的关键工具。报告可能详述了如何运用统计模型、机器学习算法等技术对危机的演化进行量化分析,并预测其可能对金融市场的影响。 2. **风险管理**:在不...
金融风险评估是金融行业中至关重要的一个环节,它涉及到对金融机构、投资者或企业可能面临的各种风险进行量化和管理。在这个毕业设计源码项目中,我们将会探索如何利用Python编程语言进行金融风险评估。该项目可能...
- 应用协同过滤或基于内容的推荐算法,提供个性化的产品和服务建议。 - **实践示例:** - 电商平台根据用户的浏览记录和购买历史推荐相似商品。 - 视频平台根据用户的观看记录推荐感兴趣的视频内容。 **1.6 ...