金融研究

金融时序数据频繁模式挖掘算法研究

金融时序数据蕴含着丰富的市场信息，有效挖掘其中的频繁模式对于预测市场趋势、防范金融风险具有重要意义。然而，金融时序数据具有高噪声、高维度的特点，传统频繁模式挖掘算法难以有效应用。 针对上述问题，重点研究面向金融时序数据的快速频繁模式挖掘算法。首先，对金融时序数据进行预处理，降低噪声干扰并提取关键特征；其次，设计高效的频繁模式挖掘算法，降低算法时间复杂度，提高挖掘效率；最后，通过实验验证所提算法在金融时序数据集上的有效性和效率。 的研究成果预期能够为金融市场分析提供新的技术支持，推动金融风险防控和智能决策的发展。

数据挖掘 8 2024-06-11

关联规则算法在金融数据分析中的创新研究

这篇硕士毕业论文于2008年1月发布，探讨了关联规则算法在金融数据分析中的应用。详细介绍了对Apriori算法的改进，引入hecker确信因子以过滤无效规则。采用了一种创新的股票数据预处理算法进行数据预处理，并通过对上交所部分股票数据的分析验证了算法的有效性。

数据挖掘 9 2024-07-14

Python 金融指南

本教程提供 Python 在金融数据挖掘中的应用指南。

数据挖掘 12 2024-05-25

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 10 2024-07-25

金融机构系统

金融机构系统

Oracle 6 2024-09-27

金融模型风险密度探索

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

Matlab 8 2024-05-25

量化金融面试实用指南

高清量化金融面试实用指南

算法与数据结构 9 2024-08-27

工具栏图标与金融风险VAR模型研究蒙特卡罗算法与MATLAB精品教程

(2)工具栏的图标(3) >画面的选项卡名 (4)画面的按钮（高速中断设置） (5) “ ”画面内的各项目名“Timer Limit Setting （定时器时限设置）” -键盘的按键(1) (2) (3) (5) (4)A - 13

Matlab 8 2024-10-30

京东金融大数据分析平台

海量数据时代，数据分析需求紧迫。京东金融构建大数据分析平台，助力企业有效利用数据实现精准决策。

算法与数据结构 10 2024-05-13

Copula 函数代码应用：金融与水利

金融和水利领域中，Copula 函数代码可以用于分析和模拟变量间的相依性。例如： 金融领域: 可以使用 Copula 函数代码来模拟资产组合的风险，或者分析不同金融产品之间的相关性。 水利领域: 可以使用 Copula 函数代码来分析降雨量和河流流量之间的关系，或者模拟干旱等极端事件发生的概率。 代码示例可以参考二维联合频率分析等应用，并可用于绘制二维联合分布图等。

算法与数据结构 11 2024-05-16