【数模干货】一篇文章搞定常用预测类数学模型
那么抽空学习一下吧,接下来本文介绍一些常用的数学建模预测模型,包括:时间序列类预测方法、回归类预测方法、机器学习类预测方法、还有一些其他的预测方法如马尔可夫预测。时间序列预测时间序列数据是一种特殊类型的数据集合,它按照时间的先后顺序排列,比如我们常见的粮食产量的年度记录、每个月的股票交易价格等。通过它可以...
NAB预测模型是什么?
NAB预测模型的优势在于其简单性和灵活性。由于不需要复杂的数学建模,它可以快速地应用于各种场景,并且容易理解和操作。此外,NAB模型对于数据的波动和异常值具有较强的鲁棒性,因为它依赖于一系列的平均值而非单个数据点。然而,NAB预测模型也存在一些局限性。首先,它假设数据的未来走势将与近期的平均行为相似,这在...
数学建模:所有的模型都是错的,但有些是有用的
金融数学是一个典型的领域,其中数学模型被广泛应用于预测市场动态、定价盗产、评估风险等。这些模型往往基于过去的数据和某些假设,例如市场效率、正态分布的回报等。一个经典的例子是Black-Scholes定价公式。这是一个为期权定价的数学模型,它基于一系列假设,包括:股票价格的连续时间随机斿走,以及回报的正态分布。公...
《孤注一掷》电影中凯利公式的数学建模与应用
许多学者通过对初始模型的理论推导将凯利公式运用在了赌博、跑马、期货以及股票投资等各个领域,充分的证明了凯利公式的适用性。在拥护凯利公式的众多学者中,最知名的莫过于Shannon和Thorp两位科学家。其中Shannon是计算机的主要发明人之一,也是信息论的创始人,是凯利公式最坚定的支持者之一;Thorp是美国麻省理工学院数学教...
北大经济学院“金工首席谈”系列讲座第28讲 | 郑起:股票高频策略...
本次讲座邀请长江证券研究所金融工程资深分析师郑起作为演讲嘉宾,以“股票高频策略的构建逻辑与应用”为题,为北京大学师生作了主题报告。讲座由北大金融工程实验室黎新平博士主持,40余名师生参与了讲座。本次讲座深入探讨了高频数据与高频交易在量化投资中的应用。长江证券深耕高频因子领域,并搭建了一系列高频因子的模型...
7大策略,轻松选出潜力股!
选股原则:基于历史数据和算法模型筛选出符合特定标准的股票池(www.e993.com)2024年7月10日。底层原理:通过大数据分析和数学建模可以发现市场中的异常值和投资机会。使用方法:构建量化模型,对股票数据进行处理和分析,生成投资策略和交易信号。适用场景:适合对数据科学和量化投资有深入研究的投资者或机构投资者使用。每个策略都有其独特的核心内容和...
操盘手独家揭秘量化投资生存之道:“卷”赛道、“卷”策略、“卷...
另外,因子也包括市场的量价,即成交量和价格,还有投资者的情绪,这些都是可以量化的一些指标,另外还包括一些新闻的事件驱动等等各种各样的因子,总之来说是非常多的。从落地的角度来讲,我们主要是靠数学建模和计算机技术来把它落地。“可回测”是量化的优势“因子失效”是潜在风险...
(上接D9版)上海岩山科技股份有限公司关于对 深圳证券交易所关注函...
公司简称及股票代码:虹软科技(688088.SH)成立日期:2003年2月25日注册资金:40,600.0万元虹软科技股份有限公司的主营业务是致力于计算机视觉技术的研发和应用,坚持以技术创新为核心驱动力(2.870,-0.02,-0.69%),在全球范围内为智能手机、智能汽车、AIoT等智能设备提供一站式计算机视觉技术解决方案。公司主要产品是智...
Python、MATLAB股票投资:ARIMA模型最优的选股、投资组合方案与预测
3.R语言实现Copula算法建模依赖性案例分析报告4.R语言COPULAS和金融时间序列数据VaR分析5.R语言多元COPULAGARCH模型时间序列预测6.用R语言实现神经网络预测股票实例7.r语言预测波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型8.R语言如何做马尔科夫转换模型markovswitchingmodel...
该如何通过期权定价模型来解决问题?通过案例为你详细解答!
首先我们要明白,期权定价模型的核心思想是通过对期权价值的影响因素进行建模分析,从而得出一个合理的期权价格。在这个过程中,我们需要考虑诸如基础资产价格、行权价、到期时间、波动率以及无风险利率等因素。通过对这些变量的综合考量,我们可以运用数学公式来计算出一个较为精确的期权价格。