股票投资
当前话题为您枚举了最新的股票投资。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
股市推荐系统基于数据挖掘的股票投资管理网站
该项目选择了股票投资管理网站作为信息系统,提供实时价格、历史数据、新闻报道等。使用数据挖掘技术进行基本分析和投资建议。项目涵盖爬取和解析Yahoo Finance、Reuters和Twitter数据(使用Java和twitter4j),采用J2EE和Struts-2框架的Web界面,结合jQuery的highstocks库显示技术图表。通过数据库集成和数据清洗,进行特征选择并应用线性回归、SVM和朴素贝叶斯分类算法,生成详细的市场分析和投资建议。
数据挖掘
2
2024-07-18
利用股票指数简化投资组合模型
本节介绍利用股票指数对投资组合模型进行简化的方法。通过线性回归,可以找出股票收益与股票指数之间的线性关系。根据该线性关系,可将股票收益表示为股票指数的线性函数。该方法可以避免协方差矩阵的计算,从而简化模型。
算法与数据结构
4
2024-05-15
数据挖掘助推量化投资
利用数据挖掘技术,挖掘数据背后的价值,为量化投资提供科学依据和策略支撑。
数据挖掘
8
2024-05-01
跨境投资组合管理利器
由于工作原因,我的投资账户分散在不同国家和经纪商,涉及多种货币(GBP、SGD、HKD)。向雇主合规部门报告个人账户交易一直是手动操作,非常耗时。我也无法清晰了解整体投资组合的绩效和构成,从而做出明智的投资决策。
为此,我自主开发了投资组合分析工具,整合我在各个国家和经纪人之间的所有交易。该工具通过 API 连接 Yahoo Finance 获取市场数据,帮助我有效管理跨境投资组合。
NoSQL
7
2024-05-12
项目投资与评估概述
项目投资与评估包括项目实施情况评估、项目环境变化评估、项目未来发展预测等多个方面。项目跟踪评估的重要性体现在项目可行性评估、项目实施保障、项目变更条件等方面。项目绩效度量的方法包括目标对照、统计分析、内外结合原则,并且明确区分内部与外部原因。综合考虑问题与对策评估的原则,强调监测性、动态性、阶段性、控制性与集成性特征。
统计分析
0
2024-08-13
家庭股票资产管理模板
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。
Access
4
2024-05-15
计算投资组合欧米伽
该项目提供了计算投资组合欧米伽值的 Matlab 函数。
Matlab
4
2024-05-12
寿险保单投资选择因素研究
印度的保险业正以合资企业的形式蓬勃发展,在国内和全球范围内都有众多参与者,并且随着业务的指数增长而引人注目。尽管注入了印度政府的一些法规,但随着越来越多的投资者和相当数量的新保险公司加入该行业,保险业一直在取得巨大进步。目前,该行业有24家国内外公司。在印度,保险仍然被认为是一种节税工具,而不是一种投资选择。本研究分析了海德拉巴市寿险保单中影响投资者选择的因素。具体目标是找出投资者的年收入与影响消费者对寿险保单投资选择的因素之间是否存在关联。在卡方检验的帮助下,对75名保险投资者的数据进行了统计分析,研究发现,年收入与影响投资者对寿险保单投资选择的因素之间没有显著关联。建议大多数投资者应该将保险单视为风险保护和多方面的投资选择,而非仅仅是节税工具。作者还指出,小样本的局限性可能不能完全反映保险公司的全部政策决定。因此,研究结果应与当前行业趋势相关联。
统计分析
1
2024-07-17
量化投资模型代码优化指南-beamforming
作为量化投资相关人员,尽管编写代码不是核心任务,但良好的编码习惯却能显著提高工作效率。以下是几点个人的代码编写建议:1)在开始编码前,务必先规划整体设计,如将模型分为控制层模块(总设计)、数据读取与预处理模块、核心算法模块及数据结果展示模块等。2)精良的代码文档与编程语句同等重要。源文件中应为主要代码段添加注释,解释其逻辑,便于他人理解与日后维护。3)建议创建README文件,详细说明每个源文件及数据文件的作用,模型流程、功能及需注意事项。
算法与数据结构
0
2024-08-18
Matlab集成C代码-投资组合更新
2018年[WAFR 2018,共同第一作者],我成功地将信号时态逻辑(STL)与Hamilton-Jacobi可达性(HJ-Reachability)相结合,以提高机器人的安全性和时变目标实现能力。在攻读硕士学位期间,我专注于此项目的研发,并在2018年机器人技术基础研讨会上发表。最近,我开发了一个更为平稳稳定的MPC控制器,取代了传统的bang-bang控制器。想了解更多关于新旧控制器性能对比的信息,请访问{链接}。在AA203最佳控制入门课程中,我应用非线性轨迹优化技术,成功启动了斯堪的纳维亚轻型动力系统的非线性轨迹模型。
Matlab
0
2024-09-28