MATLAB求解夏普利值

夏普利值:

从百度百科找的,不了解的可以看看,能帮助你了解什么是夏普利值。

考虑这样一个合作博弈:a、b、c 投票决定如何分配100万,他们分别拥有50%、40%、10%的权力,规则规定,当超过50%的票认可了某种方案时才能通过。那么如何分配才是合理的呢? 按票力分配,a 50万、b 40万、c10万;c向a提出:a70万、b0、c30万,b向a提出:a80万、b20万、c0……

权力指数:每个决策者在决策时的权力体现在他在形成的获胜联盟中的“关键加入者”的个数,这个“关键加入者”的个数就被称为权利指数。

夏普里值(Shapley value):在各种可能的联盟次序下,参与者对联盟的边际贡献之和除以各种可能的联盟组合。

次序 abc acb bac bca cab cba 关键加入者 b c a a a a

由此计算出a,b,c的夏普里值分别为4/6,1/6,1/6  所以a,b,c应分别获得100万的2/3,1/6,1/6 。

下面是一个故事,帮助大家进一步理解。

有两位旅行者A和B约定一起外出旅行,为了充饥,A出门时带了5块饼,B带了3块饼。旅行期间,他们结识了一位朋友C。经过一段时间的跋涉后,三位朋友坐下来一起分享由A和B提供的8块饼。之后,C给A支付了8块金币离开了。A决定把3块分给B。可是,

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用MATLAB求解ATS(自动交易系统)相关的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。用户提到了ATS,但自动交易系统可能涉及多个方面,比如数据处理、策略开发、回测、执行等。根据用户提供的引用内容,特别是引用[1],里面提到了数据预处理、使用MATLAB的数据处理工具箱,比如fillmissing、normalize、movmean等函数。这可能意味着用户需要从数据处理开始构建自动交易系统。 接下来,我要参考用户提供的其他引用,比如引用[2]和引用[3]。引用[2]是关于机械臂的运动学,可能和ATS关系不大,但里面的函数处理可能对用户有启发。引用[3]提到了交通模拟框架,可能与ATS中的路径优化或调度有关联,但需要进一步分析。不过用户的问题集中在ATS上,所以应主要关注引用[1]的内容。 用户可能希望了解整个流程,从数据获取到策略实现。因此,我需要分步骤说明,包括数据预处理、策略开发、回测、执行模块和风险管理。每个步骤需要给出具体的MATLAB函数或示例代码,例如使用fillmissing处理缺失,normalize标准化数据,以及如何用移动平均线策略作为例子。 同时,用户要求生成相关问题,我需要根据回答内容提出相关的问题,比如数据处理的其他方法、策略开发工具、实时交易接口等。确保问题与回答内容紧密相关,帮助用户深入探索。 另外,需要检查是否符合格式要求:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确使用LaTeX语法,使用中文回答。例如,在说明夏普比率时,使用行内公式$S = \frac{R_p - R_f}{\sigma_p}$,并确保代码块用三个反引号包裹,语言标注正确。 最后,确保引用标记正确添加,例如在提到数据预处理时引用[^1],在策略开发部分也可能需要引用相关工具箱或文档,但根据用户提供的引用,主要引用[^1]、[^2]、[^3],需要自然地在相关内容末尾添加。 现在,我需要组织这些内容,确保结构清晰,步骤明确,代码示例恰当,并且相关问题有针对性。同时,避免使用Markdown格式,保持自然的中文口语化表达,但实际回答中需要按照用户的要求使用指定的格式。</think>[系统级响应] ### MATLAB求解ATS问题的步骤说明 一、数据预处理阶段 1. 金融数据导入与清洗 ```matlab % 从CSV文件读取交易数据 rawData = readtable('market_data.csv'); % 处理缺失(引用[1]方法) cleanData = fillmissing(rawData, 'linear'); % 线性插填充缺失 cleanData = rmmissing(cleanData); % 删除剩余无效行 ``` 2. 特征工程处理 ```matlab % 计技术指标 data.MA5 = movmean(cleanData.Close, [4 0]); % 5日移动平均线 data.RSI = rsindex(cleanData.Close, 14); % 相对强弱指数 % 数据标准化(引用[1]) scaledData = normalize(data, 'zscore'); ``` 二、交易策略开发 1. 移动平均线策略示例 ```matlab function signals = ma_strategy(prices, short_period, long_period) short_ma = movmean(prices, [short_period-1 0]); long_ma = movmean(prices, [long_period-1 0]); signals = zeros(size(prices)); signals(short_ma > long_ma) = 1; // 买入信号 signals(short_ma < long_ma) = -1; // 卖出信号 end ``` 2. 策略参数优化 ```matlab // 使用并行计优化参数组合 params = combvec(5:5:20, 50:10:100); results = parfeval(@backtest_strategy, params); ``` 三、回测系统搭建 1. 回测核心指标计 $$ SharpeRatio = \frac{E[R_p - R_f]}{\sigma_p} $$ ```matlab returns = diff(prices)./prices(1:end-1); sharpe_ratio = sharpe(returns, 0); // 无风险利率设为0 ``` 四、执行模块实现 1. 订单生成逻辑 ```matlab // 根据信号生成订单队列 orders = struct(); for i = 1:length(signals) if signals(i) > 0 && position == 0 orders(i).Type = 'BUY'; orders(i).Price = data.Close(i); elseif signals(i) < 0 && position > 0 orders(i).Type = 'SELL'; orders(i).Price = data.Close(i); end end ``` 五、风险管理模块(引用[3]优化思想) ```matlab // 动态止损计 function stoploss = dynamic_stoploss(prices, volatility) atr = 0.1*volatility; // 波动率加权 stoploss = prices - 2*atr; // 两倍波动区间 end ``` [^1]: 引用[1]中的数据处理方法 [^2]: 引用[2]中的数处理方法 [^3]: 引用[3]中的优化框架思想
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