在股票交易领域,通过数据挖掘和金融市场的微观结构分析,构建了一个内幕交易行为预测模型。该模型基于概率测度和行为甄别机制,及时预测和识别我国股市中的内幕交易行为。技术进步推动下,这一模型在金融市场中的应用前景广阔。
内幕交易行为预测模型及其市场应用
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临床预测模型里的竞争风险模型,是那种看着有点吓人但其实上手挺快的工具。练习数据也好了,直接可以动手试试。你要做生存、风险建模啥的,这模型就蛮合适。尤其那种存在多个“结局”的情况,比如病人会因为不同原因住院,搞清楚谁的影响大,靠它就挺稳。
数据过程中,经常不是只看一个结果,比如一个病人肿瘤复发也死于其他原因,这时候竞争风险模型就派上用场了。它比传统 Cox 模型更细致,能帮你判断不同风险事件的影响力。用起来不复杂,关键是搞清楚哪个事件算“终点”。
如果你想再深入一点,推荐几个关联内容:像R 语言的可视化优化,这篇讲得比较通俗,还有NRI 评估方法,可以帮你判断模型预测效果是不是真有提升。类似项目
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EMD-LSTM风速预测模型
基于 EMD 的风速分解,加上 LSTM 的时间序列建模,这套matlab源码组合挺实用的。EMD 负责把风速数据拆成多个分量,每个分量代表不同频率的变化趋势,把这些喂进LSTM模型做预测,效果还不错,适合那种风速变化不规律的数据。
EMD的分解逻辑比较灵活,能适应不同的时间序列特性,所以不光是风速预测,像光伏、电力负载那些数据,也都能试试这套套路。而LSTM这块,源码里有模型结构的搭建和训练流程,超参数配置也比较清晰,调起来不费劲。
你会看到源码里了数据归一化、异常值过滤、模型训练验证这些常规步骤,整个流程跑下来挺顺畅的,尤其适合拿来当学习模板或者二次开发基础。如果你对风速预测、EMD 分解
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