sfday2las


create table sfday2last as select * from sfday;


typein=22


CREATE TABLE "TEST"."SFDAY2LAST" 
   ( "TDAY" VARCHAR2(10), 
"DAYBOLLWD" NUMBER(7,4), 
"DAYBOLLWDCHG" NUMBER(4,2), 
"DAYPRICEMAX" NUMBER(6,0), 
"DAYPRICEMIN" NUMBER(6,0), 
"OPRICE" NUMBER(6,1), 
"HPRICE" NUMBER(6,1), 
"LPRICE" NUMBER(6,1), 
"CPRICE" NUMBER(6,1), 
"LASTOPRICE" NUMBER(6,1), 
"LASTHPRICE" NUMBER(6,1), 
"LASTLPRICE" NUMBER(6,1), 
"LASTCPRICE" NUMBER(6,1), 
"LASTDAY" VARCHAR2(10)
   )


高开低走:

60%胜率,如果收盘结的话, 但是收益 不算好。 

select oprice,hprice,lprice,cprice,lasthprice,lastcprice,lasthprice-cprice from sfday2last t
where oprice>lasthprice and lprice<lasthprice


select oprice,hprice,lprice,cprice,lasthprice,lastcprice,lasthprice-cprice from sfday2last t
where oprice>lasthprice and lprice<lasthprice

这个胜率更高 12/17, 70%


before:

,Total count:20, -count:7,Total point:285.6,win rate:65%,point avg:14.28,money:85080


去掉时间戳还真不好hai 

,Total count:34, -count:16,Total point:221.2,win rate:53%,point avg:6.506,money:65340


30也不好

,Total count:18, -count:6,Total point:239.8,win rate:67%,point avg:13.322,money:71400


90

,Total count:24, -count:10,Total point:288.8,win rate:58%,point avg:12.033,money:85920


70 (65)

,Total count:21, -count:7,Total point:305.2,win rate:67%,point avg:14.533,money:90930


45

,Total count:19, -count:6,Total point:286.2,win rate:68%,point avg:15.063,money:85290


次之的统计, 只是高开,未超过.


failed buy -->修正买上了, sell failed , 也是一样类似 处理


少了一次: (开始止损增大的话) 8

,Total count:20, -count:6,Total point:303.4,win rate:70%,point avg:15.17,money:90420


0.2

,Total count:21, -count:7,Total point:305.6,win rate:67%,point avg:14.552,money:91050


1小时内的高点 不好

,Total count:21, -count:8,Total point:288.2,win rate:62%,point avg:13.724,money:85830


21不错啊+8

,Total count:22, -count:7,Total point:316.8,win rate:68%,point avg:14.4,money:94380


21+止损4, 不好(胜率倒是很高-赢利大副下降)

,Total count:24, -count:6,Total point:184.6,win rate:75%,point avg:7.692,money:54660


21+6

,Total count:23, -count:7,Total point:324,win rate:70%,point avg:14.087,money:96510


21+7

,Total count:23, -count:7,Total point:327.6,win rate:70%,point avg:14.243,money:97590


多次的问题需要解决:


【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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