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摘要： 本文将模拟退火（SA）算法应用于投资组合优化问题。模拟退火（SA）是一种通用的概率和元启发式搜索算法，可用于找到以具有多个最优的大搜索空间为特征的优化问题的可接受解决方案。投资组合优化涉及在资产之间分配资本，以最大化风险调整回报。 基本模拟退火算法 该算法的灵感来自冶金退火中的随机过程，其中材料被反 阅读全文

摘要： 我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果。我的研究会议论文由Andries Engelbrecht教授，Katherine Mala 阅读全文

摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=6714 必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况，如果您在专业环境中进行计算机视觉，则在实践中可能会遇到这种情况。“少数”样本可以表示从几百到几万个图像的任何地方。作为一个实际例子，我们将重点放在将图像分类为狗或猫的数据集中，其中包含4, 阅读全文

摘要： Gabor特征已广泛用于图像分析和处理（字符和面部识别）。Gabor（诺贝尔奖获得者，电气工程师和物理学家）使用了以下措辞，我认为在这个小插图中值得一提，“你无法预测未来，但你可以发明它。” 在下面的几行中，我将描述GaborFeatureExtract R6类，其中包括以下方法， GaborFea 阅读全文

摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=6613 任何时间序列都可以表示为在 谐波 频率上振荡的余弦和正弦波之和= j / n，其中j = 1,2，...，n / 2。周期图给出了关于各种频率的相对强度的信息，用于解释时间序列的变化。 周期图是称为谱密度 函数的样本估计，其是群体平稳时间序 阅读全文

摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=4276 阈值模型用于统计的几个不同区域，而不仅仅是时间序列。一般的想法是，当变量的值超过某个阈值时，过程可能表现不同。也就是说，当值大于阈值时，可以应用不同的模型，而不是当它们低于阈值时。例如，在药物毒理学应用中，可能低于阈值量的所有剂量都是安全的 阅读全文

摘要： 原文：http://tecdat.cn/?p=3432 使用R中的线性编程工具来解决优化问题。 优化通常用于运营研究领域，以解决生产计划，运输网络设计，仓库位置分配和调度等问题，我们尝试最大化或最小化具有决策变量和约束数量的线性函数。 在这里，我使用了我的一个咨询项目，帮助我们的投资组合公司选择一个 阅读全文

摘要： 原文 http://tecdat.cn/?p=4092 背景 在传统的金融理论中，理性和同质的投资者是核心假设之一，表明每个投资者都有相同的信息，从而做出同样的决定。然而，投资者显然是不均衡的，信息的不对称在股市中很普遍。当知情投资者优先考虑某种类型的资产时，该类资产可能包含更多隐含信息。 期权市场 阅读全文

摘要： 读时间序列数据 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。 数据集如下所示： Age of Death of Successive Kings of England#starting 阅读全文

摘要： r语言二元期权barrier option实现案例 阅读全文