资产回报

利用乘法对数正态级联模拟资产回报的多重分形模型，该模型基于B. Mandelbrot的资产收益多重分形理论，当前实现采用了B. Scott Jackson的分数布朗运动生成器。

LSTM-ReturnPrediction.py 用于利用长短期记忆网络 (LSTM) 来预测时间序列的未来回报。LSTM 擅长处理顺序数据，使其成为预测未来趋势的理想工具。该脚本可以应用于金融或其他时间序列分析领域。

本存储库包含了我们实现的ROIwiseHMM的Matlab代码。这个模型的详细信息可以在文档中找到。如果您打算在自己的项目中使用此代码，请引用我们的论文： @article{JUN2018, title = \"Modeling regional dynamics in low-frequency fluctuation and its application to Autism spectrum disorder diagnosis\", journal = \"NeuroImage\", year = \"2018\", author = \"Eunji Jun and Eunsong Kang and Jaehun Choi and Heung-Il Suk\" }。您可以在此下载HMM工具箱，它支持混合高斯输出的HMM的推理和学习。

该系统涵盖了家庭固定资产的管理，包括代码实现、论文详解以及数据库设计，内容详尽全面。

我建立了一个由两只股票组成的投资组合，为了应对价格风险，我进行了1000次样本路径模拟。结果显示，投资组合价格在未来一年内可能会出现多种变化模式。

固定资产折旧管理是企业中非常关键的一部分，通过有效的固定资产管理系统可以实现资产的最大化利用和保值增值。合理的折旧管理不仅有助于财务报表的准确性，还能优化税务筹划。因此，建立一个高效的固定资产管理系统对企业的财务健康至关重要。

这个股票资产管理模板可以帮助已进行股票投资的个人记录并分析其投资情况。模板包含四张工作表： 1. 股价表: 自动生成用户交易过的股票代码和名称，并允许用户记录每年年底的股票价格。 2. 交易记录表: 用户可以记录每次股票交易的日期、代码、买入/卖出数量和价格。 3. 股本及历年盈亏表: 用户输入总股本后，模板自动计算历年股票交易的盈亏状况。 4. 手持股票及持平价表: 用户可以查询指定年份持有的股票种类和数量，以及每种股票的盈亏情况和持平卖出价。 模板中包含示例数据，用户可以清除后输入自己的数据。

该系统功能全面，涵盖资产卡片管理、领用管理、维修管理、工作量管理以及报表管理等核心模块，并支持分类统计、历史同比和图形展示等多种数据分析方式，使您的资产设备情况一目了然。 核心功能： 建立资产类别 资产卡片维护 资产领用管理 资产维修管理 资产统计分析 系统特点： 界面美观 操作便捷

在金融投资领域，资产配置对投资者的回报和风险承受能力至关重要。介绍了如何利用MATLAB进行资产配置分析，包括使用corr2cov()函数将资产间的相关性转化为协方差矩阵，以及通过portstats()函数计算不同配置下的预期回报率和风险。具体案例展示了两种不同的投资组合权重配置及其对应的回报率和风险分析结果。这些分析有助于投资者根据个人偏好和风险承受能力选择最优的投资组合。

资产配置包含两个类别：战略和战术配置，分为全球、大类和行业风格配置。资产配置的目标是通过分散投资，降低风险，提高收益。现代资产配置理论使用量化分析和统计模型来优化组合资产配置。