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马科维茨 许多用于处理Markowitz产品组合的实用程序。 -史蒂文·帕夫（Steven ， 安装 可以从CRAN安装此软件包。 最新版本可以通过devtools在上找到： if (require( devtools )) { # latest greatest install_github( repo = " MarkowitzR " , username = " shabbychef " , ref = " master " ) } 基本用法 对Markowitz投资组合的推断 （负）Markowitz投资组合出现在“增量”收益向量的无中心第二矩矩阵的逆中。 通过中心极限定理和德尔塔方法，可以找到马尔科维茨证券投资组合的渐近分布。 由此，可以计算出各个投资组合权重的Wald统计量。 伪数据 首先是无条件退货： set.seed( 1001

大数据-算法-非卖空投资组合选择问题的增广Lagrange函数方法.pdf

考虑了回收率和违约率负相关的债券投资组合信用风险研究，麦强，胡运权，大量的实证研究表明回收率和违约概率之间存在一个负相关关系，但传统的投资组合信用风险模型如CreditMetrics将违约时的回收率看成是�

1、内容概要：本资源主要包括Python3对股票数据进行分析源代码、Python3对股票的收益和风险分析源代码、Python3对多股票的投资组合进行分析源代码、北京某投资管理有限公司20支真实股票数据、20支股票整体绘图分析结果展示等。 2、本资源适用于对量化交易感兴趣的学生学习实验参考使用。 3、量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。本资源仅供学习使用，不可作为真实场景模拟操作。 4、源代码主要包括：股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、市值、换手率、pe、pb等指标分析，绘制K线图、股票指标相关性分析、移动平均线、股票收益率分析、风险性衡量、投资组合等。

针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷，用信息熵代替方差度量风险，用反映资金的增值速度的增值熵代替均值，提出了一种新型投资组合模型――最小信息熵-最大增值熵模型，并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时，给出了通过引入权重系数，将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。

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论文研究-基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究.pdf,  鉴于股票波动具有显著的多尺度特征，本文引入二元经验模态分解（EMD）与二元Copula-GARCH算法，提出一种新的VaR风险度量模型，即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地，新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤：数据分析，分风险估计和总风险集成.首先，基于二元EMD模型，将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量，以降低建模难度.其次，引入二元Copula-GARCH模型，刻画各组分量间的相互关系，以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后，集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合，结果表明：本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险，其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.

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