金融工程中的Monte Carlo方法

模拟路径长度分布执行Monte Carlo模拟分析扩散波光谱-matlab开发

此脚本使用Monte Carlo模拟分析扩散波光谱（DWS）中的路径长度分布P(s)，是路易吉·克里斯托福利尼2020年开发的模板脚本。请根据需要自行调整。详细信息请参见V.Lorusso等人的研究（2021），胶体与界面科学进展288（2021）102341。有关DWS的更多信息，请参阅文献[1] Weitz, Pine，“漫射波光谱”，Oxford University Press（1993）[2] Phys Rev Lett 60 1134（1988）。

Matlab 0 2024-08-18

Matlab 在金融工程中的应用：计算协方差和相关系数

协方差和相关系数是衡量金融资产相关性的重要指标。协方差为正值表示资产收益率同向变动，为负值表示反向变动，为 0 表示不相关。相关系数范围为 [-1, 1]，-1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示不相关。Matlab 提供 cov 和 corrcoef 函数来计算这些值。

Matlab 2 2024-05-30

科学与工程中的高级数学方法

科学与工程专业人员的应用数学方法教程

算法与数据结构 2 2024-04-30

电气工程中Matlab的应用

Matlab在电气工程领域的应用日益广泛，其功能和特性使其成为工程师们重要的工具之一。

Matlab 2 2024-07-18

电子工程中的电感计算工具

电感计算在电子工程中至关重要，特别是在进行电子实验仿真时。电感作为电路中的基本元件，其特性直接影响电路的行为。深入探讨了电感的定义及其计算方法，包括自感和互感的计算原理，以及电路中串联和并联电感的应用。此外，还介绍了电感的Q值计算和在电子实验仿真中的应用，展示了如何利用专业仿真软件进行电感设计和评估。掌握这些知识对于电子工程师在实际项目中的应用至关重要。

SQLServer 0 2024-08-13

Matlab工程应用中的永久变量

在Matlab工程中，永久变量扮演着重要角色，确保数据持久性和代码的可靠性。通过永久变量，Matlab应用程序能够有效管理和保持关键数据的持续可用性。

Matlab 0 2024-08-29

互联网金融与金融大数据的未来

随着互联网金融的迅速扩展，金融大数据技术在我国的广泛运用正带来深远影响。如何从战略和实施两个角度推动金融大数据的应用，已成为当前金融业务的关键议题。金融大数据的趋势和特点包括实时性、全面性和信息混杂性，这些特征使金融机构能够更快速地响应市场变化、全面了解客户需求并有效管理风险。通过建立大数据平台并应用机器学习和人工智能技术，金融机构可以深度挖掘数据潜力，提升市场竞争力。

算法与数据结构 3 2024-07-25

支持向量机在金融时间序列预测中的应用

支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。

数据挖掘 6 2024-05-12

金融客户关系管理中数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在金融客户关系管理中的运用，通过具体案例分析解决实际问题。

数据挖掘 1 2024-07-19