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alpha, 多因子选股 从数据库提取数据构建因子，测试因子的有效性，包括因子收益率、因子收益率T值、IC值，分层测试以观察因子收益率的按照因子大小排序分组的不同组合的组合收益率、波动率、收益率的单调性、最大回测、夏普比率、信息比率等。 factor_code, 因子的构建和测试 估值类因子（7个） 动量类因子（6个） 波动率类因子（10个） 一致预期类因（18个） self_libs, 自定义的一些模块 1. data_clean.py, 数据清洗 剔除存在ST标记的数据和上市不满一年的股票 MAD法去除异常值，Z-值标准化，然后对行业哑变量和对数市值回归取残差，得到行业与市值中性化的因子值 2. factor_test.py, 单因子有效性的评价指标 （1）因子收益率： 均值、标准差 $$R_{it} = \beta_{0t} + \beta_{1t} * f_{it}$$ （2）因子

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unity多线程开发框架，内含3个demo Flocking Massive：多线程Flocking Massive演示，prept运行 Boids！！！ 纹理模糊：表明它是多么容易使用这个框架，重复的任务，使用“startmultithreadedworkloadexecution”工具，将工作分成更小的封装提供给多个内核/线程。 simpleexampleimplementation：展示了如何使用“中止”、“dispatchtomainthread工具”和“waitfornextframe”行动。

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光谱匹配Matlab代码多分辨率光谱图匹配 该函数执行图匹配算法，该方法在VictorGonzálezNavarro和Antonio Ortega撰写的“通过多分辨率方法进行光谱图匹配”中进行了解释。 如果您使用该代码，请提供以下引用。 V.González和A. Ortega，“多分辨率光谱图匹配”，2019年IEEE国际图像处理会议（ICIP），台湾台北，2019年，第2319-2323页。 论文链接： 要使用此代码，您需要下载并安装以下库：绘制图形。 我们已经在Matlab 2017上成功运行了此代码。 如果图形数据可用并已加载，则该算法可以直接在“ MAIN.m”文件中运行。 如果没有数据，则可以使用“ generate_graph.m”文件生成一对图形。 其余文件为次要功能，必须与“ MAIN.m”文件放在相同的文件夹中。 我们在本文中用于比较的其他图形匹配算法在“其他SGM算法”文档中。