计算金融学

计算金融学导论与 R 语言（2014）

本教材涵盖了计算金融学（CF）中广泛而核心的主题，融合了金融学、计算统计学和金融数学。因此，它在同类教材中独树一帜，因为它涉及 CF 三个主要组成部分的基本原理，并提供了 R 语言编程模型的实际示例。

算法与数据结构 2 2024-05-13

计算语言学的革新

信息时代的来临深刻改变了人们的生活方式，文本作为主导媒体依然占据重要位置。本门跨学科课程讨论如何从文本中提取所需信息（语言学）、对信息进行定量分析（统计方法）以及编写自动化程序（计算机科学）以支持这一过程。先修课程：CS 171（CS和LING学生）或QTM 220（QTM学生）。

统计分析 0 2024-08-18

河北金融学院信息管理与信息工程系SQL Server 2005数据库连接方式详解

详细探讨了河北金融学院信息管理与信息工程系中SQL Server 2005数据库连接的配置方法，重点分析了利用JDBC驱动实现对数据库的访问。

SQLServer 0 2024-09-19

MATLAB在沪深A股的金融计算应用指南

这是一份优秀的金融计算参考资料，适用于MATLAB的详细参考手册，特别针对沪深A股市场。

Matlab 1 2024-07-28

金融工程中的中心矩计算及Matlab应用

数理统计中，中心矩在金融工程中具有重要应用。计算中心矩的公式如下：对于k阶中心矩，首先计算每列样本的中心矩，观察值为矩阵时。在Matlab中，可通过调用moment(X, order)函数来计算中心矩，其中order为正整数。

Matlab 0 2024-09-30

使用Matlab的计算科学与统计学讲师

特里斯坦·范德维尔德是一位专注于计算科学与统计学的讲师，擅长使用Matlab进行编码。他对计算统计和不确定性有深厚的兴趣，同时具备Python和R编程技能。除了Matlab，他还精通C、C++、C#和Java等编程语言，熟练运用Bash、Docker、Git等工具。

Matlab 0 2024-10-03

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 4 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 3 2024-07-25

Gerardus：医学影像与计算生物学研究工具集

Gerardus 是由英国牛津大学生物医学工程研究所的 Vicente Grau 教授团队开发的 Matlab 工具箱、bash 脚本和 C++ 程序的集合。该项目起始于 2009 年 1 月，最初是 Ramón Casero 博士用于管理其研究软件的个人项目。2014 年 10 月起，Gerardus 逐渐发展成为一个团队项目，多位博士后和学生参与其中。2015 年 4 月，项目迁移至 GitHub 托管。Gerardus 主要应用于医学成像和计算生物学领域的研究。

Matlab 3 2024-04-30

金融机构系统

金融机构系统

Oracle 0 2024-09-27