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组合优化最新视觉报道_组合优化英文(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

组合优化

𐟓ˆ bt：简易投资组合回测工具的秘密 bt是一个小巧且实用的Python量化策略回测工具，核心代码仅包含三个模块，非常适合进行简单低频策略的回测。虽然它不支持直接连接实盘API，但这个框架特别适用于中低频策略的分析和回测。 bt内置了雅虎金融的API和丰富的内置函数，只需几行代码就能完成常见投资组合的回测分析，并生成策略数据和图表。这个工具特别适合用于美股或美股ETF的中长线投资策略，可以方便地调用Python相关的投资组合优化库，进行优化分析和Rebalance权重的计算。此外，bt的内核非常小，采用了组合设计模式，可以轻松形成树状策略，即策略的策略回测。整个库由松散的模块组成，加入自定义算法非常容易，使用起来非常方便。

留学生金融作业辅导：从量化到实务 𐟓ˆ 量化金融策略构建：从回测到多因子分析，探索投资组合优化。 𐟛 ️ 平台支持：聚宽、掘金、QMT、天勤、BQ、Vnpy、米筐、优筐等，提供全方位的量化工具。 𐟒𜠩‡‘融建模与程序设计：Python、C和C++编程语言，助力金融建模和量化分析。 𐟓Š 实证检验：动量效应、证券与期货、金融工程、金融衍生品以及金融数学的实证研究。 𐟌 经济学知识：微观经济学、宏观经济学和博弈论等经济学理论的应用。 𐟓Š 数据处理：数据获取、处理、模型构建和回测，提升投资策略的精准度。 𐟓Š 财务模型：Excel搭建财务模型，应用NPV、IRR等函数进行深入分析。

Kaggle金融量化热门赛题推荐，必看！ 𐟑€想要在金融量化领域成为佼佼者？那你一定不能错过这4个Kaggle金融量化比赛！虽然国际上针对quant领域的比赛不多见，但Kaggle上的金融量化比赛却备受瞩目，每次参赛人数众多，可见其影响力之大‼️ ✌️以下是最近比较热门的金融量化相关赛题，对quant领域感兴趣的朋友们可以多加关注𐟔Ž 1️⃣ 赛题一：这个赛题主要涉及股票价格预测，需要你利用机器学习算法来预测未来股票价格。 2️⃣ 赛题二：这个赛题主要关注投资组合优化，你需要构建一个投资组合，以达到最佳收益和风险平衡。 3️⃣ 赛题三：这个赛题主要研究市场趋势，你需要通过分析市场数据来预测未来的市场走势。 4️⃣ 赛题四：这个赛题主要涉及风险评估，你需要利用数据和模型来评估不同投资项目的风险。这些赛题不仅能帮助你提升量化能力，还能让你更好地理解市场运作和投资策略。有志于在quant领域发展的朋友们，千万不要错过这些宝贵的比赛机会！

三三制证明P≠NP：旅行商问题的复杂度旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到访问一组城市并返回原点的最短路径。这个问题在计算机科学中具有重要的地位，因为它涉及到许多实际问题的建模。 𐟔 复杂度的比较首先，我们注意到，随机生成的9个点的旅行商问题比特殊构造的3组9个点的问题要复杂得多。特殊构造的3组9个点的情况可以通过证明其复杂度是指数级的来支持这一点。具体来说，这种特殊构造的复杂度可以表示为O(1)+O(6^(n/3))，其中n是点的数量。由于指数级增长的速度远快于多项式增长，因此可以推断出，随机生成的n个点的复杂度也必然是指数级的。 𐟚력䚩ṥ𜏦—𖩗𔥤杂度的不可能接下来，我们考虑特殊构造的3组9个点的情况，其中每组3个点，且组与组之间的距离远大于组内点与点之间的距离。假设存在一个多项式时间复杂度的算法来解决这个问题，记为O(n^k)，其中k是一个常数。对于9个点的情况，这个算法的时间复杂度将是9^k。然而，已知最快的指数级算法的时间复杂度是(3!)^3=216。如果k≥log216/log9，那么复杂度增长过快，没有实际意义。因此，k只能取1或2。由于排序算法的复杂度已经是n^2，这表明不存在多项式时间复杂度的解。 𐟓š 总结通过上述分析，我们可以得出结论：旅行商问题的复杂度是指数级的，这证明了P≠NP。这不仅是理论上的证明，也为我们理解计算机科学中的许多实际问题提供了重要的启示。

MATLAB代做！数据分析全能我们提供全面的MATLAB程序代做服务，涵盖神经网络、数据分析、仿真等多个领域。以下是我们能为您提供的服务： 𐟓Š 数据分析：数据拟合：二维直线、三维直线、圆、椭圆、三维平面等拟合。数据滤波：均值滤波、高斯滤波、卡尔曼滤波（Kalman Filter）。画图：二维图、三维图、无数据画图等。解方程：普通N元N次方程、微分方程等。 𐟔砍ATLAB程序代做：神经网络：设计和实现神经网络模型，解决分类、回归等问题。图像处理：使用MATLAB进行图像增强、滤波、边缘检测等操作。 DSP结合MATLAB代码：实现数字信号处理算法，如FFT、FIR滤波器等。 𐟓ˆ 优化算法：粒子群算法（Particle Swarm Optimization）：优化各种问题，如函数优化、路径规划等。蚁群算法（Ant Colony Optimization）：解决组合优化问题，如旅行商问题（TSP）。遗传算法（Genetic Algorithm）：优化复杂的多目标问题，如机器学习模型的参数优化。我们致力于为您提供专业的MATLAB程序代做服务，满足您的各种需求。无论是数据分析、神经网络还是其他领域，我们都能为您提供高质量的解决方案。

智能优化算法及其MATLAB实例网页链接你好！我是数学中国范老师，智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种主要智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。大家可以通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。

「游戏悬赏令」【闪耀暖暖攻略来啦】战力飙升秘籍：组合优化是关键，抽新并非唯一答案。挑战自我，提升段位，那件梦寐以求的服饰就在前方等你！缺一件，不妨试试搭配新篇章，或许惊喜就在不经意间。大家有什么提战心得，评论区见！𐟒ꢜ觩🦐�秥ž们，分享你们的智慧时刻！𐟑‡

物理诺奖，奖给了两位做神经网络的，辛顿大家都很熟悉了，第一位霍普菲尔德提出了霍普菲尔德网，八十年代很有名义，太出人意外了。

第一次觉得遗传算法这么简单！书籍的pdf和epub版本已经打包好了！这本书先简单介绍了遗传算法（GA），然后引入了DEAP框架，用于进化计算。书中用这个框架来解决各种示例问题。所有的代码都有详细的解释，你一边看例子一边看代码，就能想到怎么把遗传算法用在实际问题上。学习曲线挺平缓的，不过开始读这本书之前，你得先会点基础的Python。目录遗传算法入门 𐟓š 理解遗传算法的关键组成部分 𐟧스𝿧”脅AP框架 𐟛 ️ 组合优化 𐟓Š 约束满足问题 𐟚犨🞧𛭥‡𝦕𐤼˜化 𐟌 利用特征选择增强机器学习模型 𐟒ኦœ𚥙襭椹模型的超参数调整 ⚙️ 深度学习网络架构优化 𐟌€ 遗传算法与强化学习 𐟎‡꧄𖨯�€处理 𐟓œ 可解释人工智能与反事实推理 𐟧 并发加速遗传算法 𐟚€ 利用云计算 ☁️ 遗传算法在图像重建中的应用 𐟖𜯸 其他进化计算和生物启发式计算技术 𐟌𑀀

GARCH-VaR模型：风险评估神器在金融专业领域，尤其是金融风险管理和金融资产投资组合方向的研究中，GARCH-VaR模型是一个非常受欢迎的工具。𐟓Š GARCH模型专门用于分析和预测金融时间序列数据的波动性，而VaR（在险价值）则是金融风险管理中常用的市场风险度量方法。𐟓ˆ GARCH-VaR模型结合了GARCH模型的波动性预测和VaR方法，可以估计金融资产或投资组合在未来可能面临的潜在风险或损失。𐟔 这种模型考虑到金融市场的非线性和波动性聚集特性，使得VaR的估计更加精确。𐟌 GARCH-VaR模型在银行和金融机构的市场风险管理、投资组合优化以及风险管理策略制定中都有广泛应用。𐟏把通过使用GARCH-VaR模型，研究人员可以更准确地评估金融资产的风险，从而做出更明智的投资决策。𐟒က