华中杯建模比赛B题量化投资问题持续更新帖

普大帝

     此次更新内容为国赛组委会清华大学教授谢金星主讲的投资策略最优化数学模型，里边提到了一种双目标最优化数学模型，谢老师讲的风格很亲和，同学们不难理解的。 清华大学谢金星讲投资模型01.mp4 (32.47 MB, 下载次数: 21, 售价: 2 点体力)

2022-4-29 20:24 上传

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清华大学谢金星讲投资模型02.mp4 (58.94 MB, 下载次数: 14, 售价: 2 点体力)

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第一次更新：量化投资以python为工具  代码
' E/ Q, h0 o) M1 G& u3 N 量化投资以python为工具 代码.rar (86.01 MB, 下载次数: 40, 售价: 2 点体力)

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更新2  量化投资_数据挖掘技术与实践（MATLAB版)含源码及数据
( D5 ?# I2 [0 n. ]" k 股票投资.doc (10 KB, 下载次数: 14, 售价: 1 点体力)

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更新3 一段分析股票的代码，剩下的是集成的语法，专门分析的工具包
股票分析代码、集成语法.zip (380.47 KB, 下载次数: 15, 售价: 1 点体力)

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更新4：  文章首先分析了目前中国的宏观经济情况和投资市场环境，基于此提出股票投资时运用投资策略的重要性；其次，简单介绍了三种常见的股票投资策略——羊驼策略、低价策略和季节性策略，并简要说明其可行性；最后选择对固定动量策略和固定动量反转投资策略分别进行了Matlab量化短期投资策略模拟。
基于Matlab的量化投资策略研究_何栩晗.pdf (1.58 MB, 下载次数: 15, 售价: 2 点体力)

2022-4-29 22:17 上传

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! Q+ e3 D  ^8 G) }8 g& L7 q3 ~更新5：
3 ?) H4 C0 I+ E2 p# i- c通过深度学习中的卷积神经网络和长短期记忆网络来对股票数据进行预测,针对卷积神经网络模型,对数据进行处理,从大量特征因子中筛选出少量特征指标,并按时间维度构成单一样本进行训练,对股票涨跌情况进行分类和分析;针对长短期记忆网络模型,将数据处理成单一样本,对股票进行训练,对其涨跌情况进行分类预测,之后根据两种模型进行结合构造CNN+LSTM模型,对样本进行重新处理进行涨跌预测。最后再将两种基本模型和CNN+LSTM模型以及将XGBoost择时+LSTM选股模型应用于股票回测进行检验,检验其在实际市场上的应用情况,证实其有效性,且对四种模型的效果进行比较分析,通过对比分析,说明深度学习在股票市场应用的可能,且其具有的良好表现。
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2022-4-29 23:01 上传

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更新6 量化投资用到的监督学习预测（内含python代码  监督学习    可视化展示    分类回归算法学习笔记）
量化投资 监督学习预测.doc (18.5 KB, 下载次数: 9, 售价: 2 点体力)

2022-4-30 11:11 上传

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8 C, D+ k* B  T$ N. M6 Q2 E7 @更新7 本次更新讲解了马科维茨方差模型的应用，马科维茨为诺贝儿经济学家得主，讲解了在目标期望值的情况下，如何得到有效解与有效解得边界等问题。 马科维茨均衡方差模型的应用.mp4 (44.32 MB, 下载次数: 6, 售价: 1 点体力)

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. z9 o( J3 v$ X' n/ q$ h更新8 马科维茨方差模型如何做投资组合的分配与约束条件的设置 马科维茨均衡方差2.mp4 (22.28 MB, 下载次数: 2, 售价: 1 点体力)

2022-4-30 11:56 上传

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更新9 本次更新设计了一个简化模型，忽略协方差做线性回归模型，假设后做正态分布。 4股票指数简化模型.mp4 (29.59 MB, 下载次数: 4, 售价: 1 点体力)

2022-4-30 12:07 上传

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& \3 ~/ }; S& P4 t7 n5 t7 R* A* {3 G更新10 本次更新了谢金星老师主讲的投资问题，提出其他了其他的投资组合，补足了均衡方差模型的不足，再次引入了另一位诺贝儿经济学奖得主的模型，对投资组合的可靠性进一步优化，提出了高于期望值的半方差模型和期望效应理论模型。

/ N- Z" z. G( P  m9 F- u& O 5.1其他投资组合.mp4 (40.77 MB, 下载次数: 0, 售价: 2 点体力)

2022-5-1 12:12 上传

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5.2投资组合.mp4 (16.04 MB, 下载次数: 0, 售价: 2 点体力)

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5.3投资组合.zip (25.36 MB, 下载次数: 1, 售价: 2 点体力)

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6期望效应理论.zip (79.32 MB, 下载次数: 2, 售价: 2 点体力)

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非常感谢
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一定要好好学习啊，感谢楼主

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感谢楼主的分享

筱筱啦

感谢楼主的分享呀
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tilizenmelingya
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