cfa一二三级连贯复习策略系列之一:道德

cfa是一个整体的金融知识架构体系,因此从整体上把握,有利于更加连贯性的进行复习。下面我们会逐步分析不同科目在cfa的体系,以及不同的复习策略。

一、各级别知识点关联和区别。

1、CFA一级:七大条准则+GIPS基本内容+一些可有可无的内容
2、CFA二级:七大条准则
3、CFA三级:七大条准则+AMC

点评:道德是cfa里面最独立的部分,最核心的内容就是七大条准则的记忆和理解。每条规则课结构化的分为Content、Guidance、Recommended Procedures、Application(case study),其中一级主要是12,会有少量的很简单的4,二级主要是2和4,其中4的比重会大幅上升,三级主要是2和4,其中2的内容多了AMC以及其他的,4也一样。

二、各级别的复习策略

1.cfa一级:基于框架的知识点背诵为主。
2.cfa二级:基于知识点背诵下的理解为主。
3.cfa三级:基于知识点背诵下的理解为主。

点评:由于cfa是一个独立的模块,而且强调记忆,所以一般建议最后进行复习。二三级对于理解的要求大幅上升,所以,二三级一定要进行大量题目的练习,包括手册的学习。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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