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用于社区检测的金融时间序列的随机矩阵理论 (RMT) 过滤:使用 RMT 从一组金融时间序列
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数据中创建过滤的相关矩阵-matlab开发
该函数对金融时间序列的相关矩阵进行特征分解,过滤掉市场模式分量和噪声分量,只留下相关矩阵中与原始时间序列集合中的细观结构相对应的分量。 该函数旨在与社区检测算法(例如 Louvain 方法)结合使用,以允许在基于时间序列的网络上进行社区检测
2023-02-26 16:01:30
3KB
matlab
1
小米笔记本
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监测系统 (基于C#使用GDI+绘制
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折线图)
使用C#抓取官网笔记本
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,然后基于GDI+绘制
价格
折线图,系统支持笔记本类型选择,监测间隔时间设置,降价预警等功能。备注:由于小米笔记本官网页面变动,可能需要根据最新页面调整一下抓取的url和相关的标签。
2023-02-20 01:55:01
460KB
C#
GDI+
折线图
价格监测
1
RedHat(红帽)商务手册
红帽®企业Linux®,是一个高性能的操作系统,在近十年以来为IT环境提供了巨大的价值。作为全球最值得信任的IT平台,红帽企业Linux已在全国各地的证劵交易所、金融机构、领先的电信公司和动画制作室的关键任务应用中部署。它还为许多知名度很高的全球零售品牌的网站提供了强大动力。 睿信智达(北京)科技有限公司 PRODUCT INTRODUCTION 红帽企业Linux: •提供了高性能、可靠性和安全性 •经过领先的软硬件厂商的认证 •可从工作站扩展到服务器和大型机 •为物理、虚拟和云计算部署项目提供了一致的应用环境 红帽企业Linux旨在帮助企业无缝的过渡到包含虚拟化和云计算的新兴数据中心模式。该产品包含对主要硬件架构、系统管理程序和云提供商的支持,使得跨物理环境和不同虚拟环境的部署能够以可预测、安全的方式实现。该版本中增强的工具和新功能使管理员能够定制应用环境,从而有效的监控和管理计算机资源与安全性。
2023-02-16 09:14:33
1007KB
RedHat价格
RedHat服务
RedHat授权
RedHat金牌
1
WTI原油期货历史数据-每月.csv
从1983年到2021年12月的数据
2023-02-02 22:59:27
30KB
原油价格
数据集
1
标的资产服从几何布朗运动的期权
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风险模型
针对标的资产服从几何布朗运动的期权
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风险问题,通过购买看跌风险降低股票风险,将市场分为风险市场和无风险市场,建立服从几何布朗运动的资本运营过程,使其更加贴近实际情况.讨论了风险市场和无风险市场资本运营的情况,利用随机过程相关知识给出了购买过看跌期权后的期末最终资本的市场
价格
期望、最终资本的市场
价格
超过给定值的概率及期末最终损失的期望.所得结论对预防股票风险具有一定的指导意义.
2023-01-31 18:09:35
775KB
行业研究
1
毕业设计之:基于 Python 的股票
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序列相似性分析 完整代码+数据集
毕业设计之:基于 Python 的股票
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序列相似性分析 完整代码+数据集 摘要:本文主要能够根据用户所提供的股票寻找同行业内与其
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序列相似的股票,并能通过其在历史中的重复性对今后的趋势做预测。使用 Python 及相关库,结合动态时间弯曲(DTW)算法,用折线图的方式形象直观地展现出分析结果。 关键字:Python;股票
价格
序列;相似性;时间动态弯曲法;DTW
2023-01-28 15:51:08
1.67MB
股票预测
python
相似性
1
煤炭
价格
多元时序预测_R语言_煤炭
价格
_煤炭
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预测_var_VAR预测
内附源数据、代码及word。代码包括:平稳性检验、协整检验、滞后阶数的确定、VAR 模型的拟合、脉冲响应分析、VAR 模型的预测
2023-01-12 02:33:39
1.38MB
R语言
煤炭价格
煤炭价格预测
var
Keepa亚马逊
价格
追踪插件
keepa插件为用户提供亚马逊商品
价格
追踪功能,可以在软件上自动监控各种商品的降价信息,从而发送消息给用户,让用户可以第一时间了解到哪些商品降价,从而在适合的
价格
购买商品,软件操作还是很简单的,直接在浏览器上读取亚马逊商品列表,用户导入商品列表就可以开始执行监控,每种商品的
价格
信息都可以在软件上查看,可以显示最近促销的商品,可以显示降价的百分比,可以显示促销排行榜,可以显示
价格
历史图表,可以发送降价及可购买提醒,体积小可以直接安装
2023-01-04 14:20:31
64KB
电商
互联网
house-features:创建了一个回归模型来预测爱荷华州埃姆斯市房屋的销售
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在实际价值的25,000美元以内,并确定对销售
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贡献最大的交互条件
预测房屋售价 技术与技能 技术技能:回归,数据清理,探索性数据分析(EDA),数据可视化,机器学习,偏差方差折衷,插补方法,模型验证,统计,特征工程,正则化,集成模型,k均值聚类,管道,网格搜索,转学 技术: Python,Jupyter Notebook,GitHub,Git Python库: Pandas,numpy,sklearn,matplotlib,seaborn,scipy 模型:多元线性回归,岭回归,LASSO回归,k近邻回归,随机森林回归,额外树木回归,支持向量回归,XGBoost回归,主成分回归 概述 该项目将涵盖以下部分: 问题陈述 执行摘要 结论 数据源 数据字典 问题陈述 我对该项目的目标是建立一个可以预测爱荷华州艾姆斯房屋实际售价在25,000美元以内的回归模型。 我将用来评估模型准确性的主要指标包括均方根误差(RMSE)和确定系数(R平方)。 RMSE代表
2023-01-01 12:40:41
1.3MB
JupyterNotebook
1
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