投资组合优化 使用MATLAB比较投资组合优化策略

旅行家要旅行5个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短，其代价矩阵如下（INF表示不可达） 试求出最小代价，并输出对应的路径。

针对多目标旅行商问题, 提出了一种基于模拟植物生长的优化算法。该算法将Deb等人提出的非支配排序及构造偏序集等方法用于模拟植物生长的过程中, 克服了模拟植物生长算法搜索空间过大及收敛性不够理想的缺点。基于该算法的核心思想, 用MATLAB编程实现, 对参考文献的算例进行仿真测试。与其他算法比较, 获得了满意的结果。

旅行商问题（TSP）的测试样例。城市的表示方法包括邻接矩阵表示和坐标点表示这两种。

将Copula 理论引入分布估计算法的研究中, 并在估计概率模型时分两个步骤进行: 1) 估计各变量的边缘分 布函数; 2) 构造经验Copula 函数或正态Copula 函数. 根据Copula 函数和各边缘分布进行采样, 在简化估计模型运算 复杂度的同时, 充分反映了变量之间的关系. 仿真实验验证了该算法的可行性和有效性..

茶匙 旅行商问题求解器 - 遗传算法 city.js 文件包含所有城市的 x 和 y 坐标（如果需要可以更改）。 下一代按钮将运行算法 150 次并打印所有数据。 为获得最佳观看效果，请使用 1920x1080 显示器。

【TSP】基于matlab自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1513期】.zip

股票评估工具 此回购包含一组工具，投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票，而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势，并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。 这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内，是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。 此仓库中包含的工具集可分为： 工具-EMA信号，布林带。 -通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。 -ARIMA随机森林。 -随机森林。 模型-LSTM。 模型-蒙特卡洛模拟。 -NLP情感分析。 模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。 我相信，通过将上述分析工具一起使用，就可以对未来的股价做出正确的预测。 如何使用储存库 没有预定义的方式来使用存储库中包

完整代码，可直接运行

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