改善投资组合 Betterment采用基于Black-Litterman（BL）的方法进行投资组合优化。 我想专注于更好地理解将BL投资组合优化应用于Betterment投资组合中的特定ETF的好处。 您可以在此存储库中找到我的R代码和分析结果。 请注意，这项工作仍在进行中。 getDataETF.R：使用quantmod包从Yahoo Finance中提取所需的ETF数据，并将调整后的平仓收益存储在returnData.RData中（收益按每日和每月的频率计算） allFunctions.R：由所有其他R脚本提供的所有必需的自定义函数都可以在此处找到。 portBacktestingQU.R：这是大多数操作发生的地方。 您可以在此处找到用于投资组合回测，多元化分析和绩效分析的代码。 portBacktestingMaxStarr.R：请忽略。 此R脚本中的投资组合回测与Black

在本文中，我们在Zhou and Li（2016）[1]中使用新的五因素模型分析了美国股市。 我们使用的数据是48个行业投资组合（1963年7月至2017年1月）。 参数由MLE估算。 LR和KS用于模型诊断。 模型比较是通过AIC完成的。 结果表明，Fama-French 5个因素仍然有效。 Zhou和Li（2016）[1]中的这一新模型比Fama and French（2015）[2]中的模型更适合数据。

matlab开发-投资组合资产的蒙特卡洛斯公式。模拟样本路径允许我们看到资产价格将面临的模式。对对冲风险至关重要。

AI学习投资-周六AI Euskadi。 机器学习项目的应用使新手的投资更容易理解。 1.投资比例的网站报废。 我们已经废弃了与来自纽约证券交易所市场的公司相关的beautifoulSoup投资数据。 2.创建数据集。 我们在过去10年中随机模拟了500.000个投资，投资期限在1天到2年之间。 通过应用分类或归一化技术等方法，已清理数据集并准备进行机器学习建模。 如果要使用结果数据集，则将其保存到“ datasets / transactions_variables.csv”中。 3.数据建模和优化。 在用pycaret筛选出哪种分类模型更适合我们的问题之后，我们选择了“决策树”，因为它更易于解释。 请记住，我们的目标不是进行更好的投资，而是使投资可用于更广泛的人群。 借助Graphviz，优化了决策树并可视化了结果。 4.数据部署并在REST API服务器上进行测试。 该项目的

定价策略matlab代码EliteQuant_Excel Excel中的定量建模，投资组合管理和交易平台 平台介绍 EliteQuant是由量化交易者为量化交易者建立的永久免费开源的统一量化交易平台。 它在和上都是双重列出的。 统一一词具有两个特征。 首先，它在回测和实时交易中是统一的。 只需切换数据源即可使用真钱。 其次，它在使用其本地语言编写的平台之间是一致的。 与同等交易者就策略，想法和复制绩效进行交流变得很容易，并保留了语言细节。 相关项目包括 项目总结 EliteQuant Excel是用于定价，投资组合和风险管理的Excel加载项工具。 它使用QuantLib作为利率产品，CDS，股票和商品的定价引擎。 仿真引擎将QuantLib扩展到PFE和CVA等应用程序中。 有关更多详细信息，请查看。 参与度 请随时报告问题，派生分支并创建拉取请求。 任何形式的贡献都受到欢迎和赞赏。 通过共享代码架构，它还可以帮助交易者使用其他语言。 安装 无需安装，可以直接使用。 只需下载Compiled.zip即可享受。 运行编译 下载并向上压缩位于项目根目录中的文件Compiled.zip。

*信息：此函数根据用户指定的 Sortino 比率、夏普比率、平均总回报、平均下行风险、平均回报标准差和最大回撤的加权线性组合优化投资组合权重。 基本思想是提供一个目录作为输入'csv_dir'。 该文件夹应包含希望构成投资组合一部分的每个代码的历史数据的 .csv 文件。 然后，该函数将根据用户的标准返回优化的加权方案。 它还将为投资组合、替代等权重投资组合以及每个单独的股票代码输出历史业绩数据。 此外，您可以选择绘制一个矩阵，显示单个资产之间的相关性，以及一个 3D 点云，显示优化的投资组合在最高权重维度上的其他随机生成的投资组合中的位置。 该功能是使用Yahoo Finance（ https://finance.yahoo.com/ ）的数据设计的，但如果格式相似，则应与其他数据源一起使用。 尝试优化其中包含的样本组合（包含2006-2018年的数据），以更好地了解用例。 （见下面

Matlab代码移植基于马尔可夫决策过程的移动边缘计算中的动态服务迁移 这是S. Wang，R. Urgaonkar，M. Zafer，T. He，K. Chan，Leung KK Leung的仿真代码，“基于Markov决策过程的移动边缘计算中的动态服务迁移”，IEEE / ACM。关于网络，第一卷。 27号3，第1272至1288页，2019年6月。（arXiv链接：） 该代码在MATLAB上运行效果最佳。 它也可以继续运行，但是瞬时成本图可能会以较低的粒度显示。 要重现随机游走结果（本文的图6），请运行mainRandomWalk.m 。 要使用实际基站位置来再现结果（本文的图8），请运行mainRealCellLocation.m 。 mainRandomWalk.m和mainRealCellLocation.m中的某些参数可以针对不同的实验进行更改。 主算法中实现algorithms.m被称为内mainRandomWalk.m和mainRealCellLocation.m 。 从获得真实用户跟踪，从获得基站位置。 它们保存在traceRealCellLocations.mat

通过最小化加权协方差矩阵来发现最佳投资组合权重

私募产品的最优投资组合问题。 本文求解最优规划问题，对产品净值数据和同期大盘指数进行分析处理，根据投资者对于风险和收益的要求，建立约束条件，在MATLAB软件环境中作出相应的优化模型进行求解。 针对问题1，要求自定规则为45只私募产品进行分类，我们将上证指数与产品净值的变化趋势绘制曲线，再用相关系数进行数据分析，利用根据相关系数不同区间的特征差异性性将45只产品分成四类。

金融课程 EDHEC商学院有关Coursera上使用python构建投资组合的金融课程的注释和示例。 这些课程是Python和机器学习专业化的投资管理的一部分： : 第一门课程：使用Python构建投资组合和分析入门， 链接： : 。 主题： 收益与风险价值 投资组合优化简介 超越多元化 资产负债管理导论 第二门课程：使用Python进行高级投资组合构建和分析， 链接： : 。 主题： 风格和因素 协方差矩阵的稳健估计 可靠的预期收益估算 实践中的投资组合优化 第三门课程：用于资产管理的Python和机器学习 链接： ： 主题： 介绍机器学习的基础 机器学习技术