投资组合优化实验室（PortfolioLab）
PortfolioLab是一个python库，可让希望利用行业专业人员使用的最新投资组合优化算法的交易者使用。
此回购面向公众，其唯一目的是为用户提供一种简便的方法来引发错误，功能请求和其他问题。
文档和教程
通过提供大量的文档和教程笔记本以及代码示例，我们降低了所有用户的进入门槛。
谁是哈德逊和泰晤士河？
Hudson and Thames Quantitative Research是一家致力于在量化金融领域实施最前沿的算法的公司。 我们将所有工具以库的形式正式生产，并为客户提供功能。
将我们的库添加到您公司的管道中，就像添加一个博士研究人员部门一样。
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执照
该项目下的所
2021-08-18 14:52:05
6KB
1
海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm ，SOA）的Matlab源码
2021-08-17 18:12:19
3.46MB
1
PyPortfolioOpt是一个实现投资组合优化方法的库，其中包括经典的均值方差优化技术和Black-Litterman分配，以及该领域的最新发展，例如收缩和分层风险奇偶校验，以及一些新颖的实验功能，例如指数加权协方差矩阵。
它既广泛又易于扩展，对于临时投资者和认真的从业者都可能有用。 无论您是发现了一些被低估的精选期权的基础知识型投资者，还是拥有一篮子策略的算法交易者，PyPortfolioOpt都可以帮助您以风险有效的方式组合Alpha来源。
请上的以深入了解该项目，或查看以查看一些示例，这些示例显示了从下载数据到构建投资组合的完整过程。
目录
入门
如果您想在浏览器中交互使用PyP
2021-08-17 17:04:12
3.92MB
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当前对于广义旅行商问题的求解最有效的一个算法是GLNS，其核心是基于自适应大邻域搜索的求解算法，作者的源码是使用Julia完成的。本人在之前的一个研究课题中，研究了相关问题，故使用MATLAB复现了该算法。自此，我将其分享给各位，希望能给大家的研究或工作带来方便。（资源中包含：GLNS在MATLAB上的复现代码；GLNS原文；GLNS作者的源代码（Julia））。
2021-08-16 11:03:04
6.78MB
1
matlab终止以下代码GLNS
GLNS是在Julia（）中实现的广义旅行商问题（GTSP）的求解器。
有关求解器的更多信息，请参见
引用这项工作
GLNS求解器及其设置在以下论文中进行了描述：
@Article{Smith2017GLNS,
author
=
{S.
L.
Smith
and
F.
Imeson},
title
=
{{GLNS}:
An
Effective
Large
Neighborhood
Search
Heuristic
for
the
Generalized
Traveling
Salesman
Problem},
journal
=
{Computers
\&
Operations
Research},
volume
=
87,
pages
=
{1-19},
year
=
2017,
}
使用GLNS时，请引用本文。
使用求解器
可以从命令行或从Julia
REPL运行求解器。
安装
首先从安装Juliav1.0或更高版本。
然后可以通过Julia软件包管理器安装GLNS：
julia
>
using
Pkg
julia
>
Pkg
.
2021-08-16 10:47:32
278KB
1
几篇关于核酸抗体检测的组合模型的研究论文，欢迎大家访问我的博客，https://blog.csdn.net/a1920993165/article/details/108106264
2021-08-13 17:42:47
8.28MB
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此示例显示了条件风险价值 (CVaR) 投资组合优化工作流程，其中包括： * 如何基于正态分布和经验分布模拟资产场景*如何使用PortfolioCVaR对象构建投资组合* 如何评估有效前沿* 如何提取投资组合权重* 如何计算投资组合的 CVaR
2021-08-12 02:00:38
278KB
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