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最新推荐文章于 2024-11-09 22:52:49 发布
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Operational risk: a guide to Basel II capital requirements, models, and analysis

iteye_12283
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Python量化实战：基于索提诺比率的价值投资策略回测
2501_92132293的博客
06-12 1009
本文旨在解决价值投资实践中的核心痛点：如何在控制下行风险的同时实现长期稳定收益。通过构建基于索提诺比率的量化策略，将传统价值投资理念（低估值筛选）与现代风险调整收益理论相结合，提供可复现的回测框架。索提诺比率的数学定义与金融含义价值投资核心因子（PE/PB/PS）的筛选逻辑多因子组合构建与再平衡策略基于Backtrader的回测系统开发风险指标可视化与策略效果评估理论基础：解析索提诺比率与价值投资的核心概念及关联数学模型：推导索提诺比率公式，对比夏普比率的差异实战框架。
量化价值投资：借助现金流折现提升收益
2501_92132293的博客
07-27 767
价值投资的核心是“买得便宜”，但如何“算得准”一只股票的内在价值？传统的简单倍数法（如PE、PB）极易失真，而经典的现金流折现模型（DCF）计算复杂、假设繁多，人工手动操作效率低且难以验证不同情景下的估值变化。本文将系统介绍如何利用 Python 和相关金融库（如pandasyfinance）构建一个完整的现金流折现模型。我们将自动化核心步骤：数据获取、现金流预测、折现率（WACC）计算、估值输出以及情景分析，将复杂模型转化为可执行的量化工具。理解 DCF 模型的内在逻辑和计算细节。
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-3.4.2.3.数字货币市场深度数据
fengbuyu的博客
11-09 2711
市场深度数据（Order Book）是交易策略中不可或缺的数据源之一，它反映了市场买卖双方的意图和挂单数量，有助于判断市场的流动性、支撑和阻力位。OKEx 提供了强大的 API 接口来获取市场深度数据，这对于高频交易、套利交易以及做市策略等尤为重要。以下是如何利用 OKEx API 获取市场深度数据的详细开发内容扩展。
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-05 7329
​ LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API+六类语料库+三种框架库) LLMs：大型语言模型发展综述—序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API
Python连接数据库查询导出查询结果到Excel并定时发送邮件到指定邮箱，实现巡检功能（亲测可用！！！）
互联网的修罗场
08-16 4279
#python版本3.7 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 1 11:35:17 2018 @author: Administrator """ #系统 & 网络下载 & 解压缩 import os, sys #时间 & 网络下载 & 解压缩 import time #多线程 import thr...
2019年图书馆系统市场报告
chaishen10000的专栏
06-05 5085
Abstract: The library technology field continues to see modest growth overall, though that growth is unevenly distributed among companies. Large companies with expanding portfolios of products and services are giving new shape to the landscape. Despite th
Ubuntu 意外死机 （Linux Crash/Hang）解决
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zhangrelay的专栏
05-13 3万+
Ubuntu 意外死机 （Linux Crash/Hang）解决以Intel Bay Trail/J1900/N2940 为例，通常是由于linux kernel和硬件兼容性问题导致：查询网址：https://bugzilla.kernel.org/点开对应问题，就可以看到问题，和一些解决方案。 Bug List: (5 of 5) First Last Prev Ne
数据集(二)
weixin_34216196的博客
04-27 904
1、气候监测数据集http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b 2、几个实用的测试数据集下载的网站 Data for MATLAB hackers（Handwritten Digits、Faces、Text） http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html 3、UCI KDD Archive(各类数据集) ...
数据挖掘数据集下载搜集整理版
GIS骆驼的GIS博客
12-27 5036
数据挖掘数据集下载搜集整理版   1、气候监测数据集http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b   2、几个实用的测试数据集下载的网站   Data forMATLAB hackers （HandwrittenDigits、Faces、Text）   http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html   3、UCI
【期刊】【结构与多学科优化】【Structural and Multidisciplinary Optimization】
wq6qeg88的博客
03-19 1544
当主题与结构优化密切相关时，涵盖计算机辅助设计和制造、增材制造、数字孪生、人工智能、系统识别和建模、逆过程、计算机模拟、生物力学、生物医学应用、纳米技术、电气和电子系统、MEMS、光学、化学过程、计算生物学、不确定性量化、元建模、DOE 和工程产品的主动控制等领域， 流体或其他主要物理学。该杂志的范围从该领域的数学基础到算法和软件开发，从基准示例到广泛行业实际应用的案例研究，包括汽车、航空航天、铁路、AEC（建筑、工程和施工）、机械、电气、化学、海军和生物医学。The journal 期刊。
RFID 仿真/模拟/监控/拦截/检测/嗅探器
weixin_30247781的博客
09-24 1万+
Sound card based RFID sniffer/emulator (Too tired after recon.cx to do draw the schematics better than that:) Stay tuned for the next version including Tag emulation.) baudlineFFT signal anal...
Asio源码分析（2）：Asio用到的C++技巧和优化
ocfbnj的博客
07-27 1605
Asio源码分析（2）：Asio用到的C++技巧和优化 文章目录Asio源码分析（2）：Asio用到的C++技巧和优化使用析构函数执行清理操作使用模板元编程模拟概念使用对象池避免对象频繁地创建和销毁使用函数指针和继承实现多态使用继承共享数据而不是实现多态（虚函数）参考 Asio中用到了一些C++技巧和优化，第一次阅读源码时可能会有一些困惑（confuse）。这篇文章先简单介绍其中的一小部分，方便后面的分析。 使用析构函数执行清理操作 Asio使用对象的析构函数在作用域结束时执行一些清理操作，有点类似于Go语
STM32+MAX7219数码管模块显示程序 SPI接口
12-02
提供了基于STM32F4xx系列的MAX7219数码管模块显示程序，通过SPI串行总线进行通信，使用库函数进行编程。经过实际测试，该程序能够正常驱动数码管进行显示。 特点 基于STM32F4xx系列MCU 使用SPI串行总线通信 采用库函数编程 实测能正常驱动MAX7219数码管模块显示
基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
12-02
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Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
12-02
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【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）
最新发布
12-02
内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
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