给出N天的股价,能买入和卖出股票,但是任何时候手上最多持有一份股票.允许交易K次求最多的收益.

本文探讨了如何使用动态规划解决在有限交易次数K的情况下,从给定的N天股价中获得最大收益的问题。通过两次循环找到之前最小值和之后最大值,并遍历找到两者组合的最大收益。当交易次数K增加或数据规模扩大时,如何调整策略以适应更大规模的数据。涉及的题目包括POJ8464和Codeforces 391F1等。

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poj8464股票买卖

我的:
这个题目的Dynamic programming 思想:
在a[i]之前找到最小的,然而最大的并不需要找,因为循环的时候回遍历出最大的dp值。
利用两个分开的额循环,找到i之前的最大值和i之后的最大值。
之后再遍历一遍找到两个和的最大值。

!!!:还需要注意的是,以后输入输出的时候还是用scanf和printf吧,这次真的认识到cin和scanf 的速度之差,以前书上看到的我还不相信,现在,以后都写scanf吧。

看图:
改之前和改之后的强烈差别,将近一倍

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<set>
#include<vector>
#include<map>
#include<queue>
#include<stack>
#include<deque>
#include<list>
#include<cmath>


using namespace 
### 回答1: 以下是一个简单的股票交易模型的Python代码示例,用于测试交易规则为股价上穿10日线买入,下穿10日线卖出的情况: ```python # 导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np import yfinance as yf # 获取股票历史价格数据 stock = yf.Ticker("AAPL") df = stock.history(period="max") # 计算10日均线 df['10d'] = df['Close'].rolling(window=10).mean() # 初始化资金持股数 cash = 100000 shares = 0 # 定义交易规则 def trading_rule(df): global cash, shares if df['Close'] > df['10d'] and cash > 0: shares_to_buy = cash / df['Close'] shares += shares_to_buy cash = 0 print(f"Buy {shares_to_buy:.2f} shares at {df['Close']:.2f}") elif df['Close'] < df['10d'] and shares > 0: cash_to_sell = shares * df['Close'] cash += cash_to_sell shares = 0 print(f"Sell {cash_to_sell:.2f} shares at {df['Close']:.2f}") # 执行交易规则 for i in range(10, len(df)): trading_rule(df.iloc[i]) # 输出最终资产 final_value = cash + shares * df.iloc[-1]['Close'] print(f"Final Value: {final_value:.2f}") ``` 在这个示例中,我们使用了Yahoo Finance库获取苹果公司(AAPL)的历史价格数据,并计算了10日均线。然后,我们定义了交易规则函数`trading_rule()`,根据股价10日均线的相对关系进行买入卖出操作。最后,我们在历史价格数据上运行该交易规则,并输出最终资产。请注意,这只是一个简单的示例,实际交易中需要考虑更多因素,如交易费用、风险管理等。 ### 回答2: 股票交易模型是一种基于技术分析的交易策略,根据股价与均线的关系来指导买入卖出的时间点。在Python中实现这个模型可以使用pandasnumpy库来计算均线,并结合股价数据进行买卖决策。 首先,我们需要获取股票的历史价格数据,可以通过股票数据接口或者数据库等方式获取。假设我们已经得到了所需的价格数据。 接下来,我们可以使用pandas库来计算10日均线。首先,使用pandas的rolling函数计算10日收盘价的均值,然后将均线保存到一个新的列中,例如'10日均线'。 ``` import pandas as pd # 假设我们已经获取了股票历史价格数据并保存为一个DataFrame df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 计算10日均线 df['10日均线'] = df['收盘价'].rolling(window=10).mean() ``` 接下来,我们可以遍历每一交易日,判断股价是否上穿或下穿10日均线,并进行买卖操作。 ``` position = [] # 保存持仓状态,1代表持有股票,0代表没有持仓 for i in range(10, len(df)): # 如果股价上穿10日均线并且没有持仓,则买入 if df['收盘价'][i] > df['10日均线'][i] and position[-1] == 0: position.append(1) print("买入股票") # 如果股价下穿10日均线并且有持仓,则卖出 if df['收盘价'][i] < df['10日均线'][i] and position[-1] == 1: position.append(0) print("卖出股票") ``` 以上是一个简单的股票交易模型的Python实现,它只考虑了股价与10日均线的关系,其他因素如交易成本、风险管理等并未考虑。在实际应用中,还需要进行更多的优化完善。 ### 回答3: 使用Python编写一个股票交易模型可以按照以下步骤进行: 1. 数据获取:首先,需要获取股票的历史价格数据,可以使用一些金融数据API或者从网站上获取,也可以使用一些开源的库,如pandas-datareader等。 2. 计算10日线:通过计算过去10个交易日的股票收盘价的平均值,可以得到10日线(也称为MA10)。 3. 买入信号:当股票的收盘价上穿10日线时,即当前收盘价大于10日线且前一日的收盘价小于10日线,产生一个买入信号。 4. 卖出信号:当股票的收盘价下穿10日线时,即当前收盘价小于10日线且前一日的收盘价大于10日线,产生一个卖出信号。 5. 交易策略实施:当买入信号出现时,将持有现金兑换成股票;当卖出信号出现时,将持有股票卖出并兑换成现金。可以设置一个初始资金量来开始模拟交易。 6. 绩效评估:可以计算交易模型的绩效,如累计收益率、年化收益率、夏普比率等,以评估交易模型的盈利能力风险度量。 7. 优化改进:可以根据实际情况对交易规则进行优化改进,如加入止损、止盈等机制,以提高交易模型的盈利能力风险控制能力。 综上所述,可以使用Python编写一个简单的股票交易模型,根据股价上、下穿10日线的规则进行买入卖出操作,通过对股票历史价格数据的分析交易规则的实施,来模拟交易并评估交易模型的绩效。
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