如何优化计算收益率算法?

算法不够准确 存在问题
1. 没有计算手续费
2. 权重不应该相同
3. 持有20天的股票收益不应看作在当天就实现。

stock_list = ts.get_sz50s().code
print(stock_list.head())

输出:
0 600000
1 600016
2 600019
3 600028
4 600029
Name: code, dtype: object

决定每只股票收益率的决定方法:

red_3_s = list()
for stock in stock_list:
    data = daily_data[stock]
    red3s = pd.Series(0.0, index=range(len(data)))
    for i in range(len(data)):
        if is_red_3_soldier(data, i, 3, 0.01, 0.8):
            red3s[i] = 0.01
        else:
            red3s[i] = 0.00
    red_3_s.append(red3s)

优化该算法:

rtn = list()
for stock in stock_list:
    data = daily_data[stock]
    r = pd.Series(0.0, index=range(len(data)))
    for i in range(20, len(data)):
        if data.close[i] > 0: r[i] = data.close[i - 20] / data.close[i] - 1
    rtn.append(r)
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遗传算法优化BP神经网络

主函数:需调用函数fx2、evaluate和errorBP clc clear %随机产生200组输入数据x、输出数据y input=10*rand(2,200)-5; output=zeros(1,200); for i=1:200 output(i)=fx2(input(:,i)); end %设置网络节点数 inputnum=2; hiddennum=5; outputnum=1; %随机选择100组训练数据和100组预测数据 input_train=input(:,1:100)'; output_train=output(1:100)'; input_test=input(:,101:200)'; output_test=output(101:200)'; %训练数据归一化 [inputn,mininput,maxinput]=premnmx(input_train); [outputn,minoutput,maxoutput]=premnmx(output_train); %构建BP神经网络 net=newff([-5 5;-5 5],[5,1],{'tansig' 'purelin'}, 'trainlm' ); %模拟退火算法参数初始化 Tmax=50; %初温 L=100; %最大退火次数 Tmin=0.01; %终止温度 %BP神经网络算法优化权值和阈值 numsum=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum; %权值和阈值总数 net=train(net,inputn',outputn'); %将BP神经网络优化后权值和阈值赋给模拟退火算法的初始解 s1=reshape(net.iw{1,1},1,inputnum*hiddennum); s2=reshape(net.b{1},1,hiddennum); s3=reshape(net.lw{2,1},1,hiddennum*outputnum); s4=reshape(net.b{2},1,outputnum); s=[s1,s2,s3,s4]; %模拟退火算法优化权值和阈值 t=Tmax; while t>Tmin k=1; for i=1:numsum sx(i)=s(i)+(0.2*rand-0.1)*errorBP; %产生新解 end c=evaluate(sx,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn,minoutput,maxoutput)-evaluate(s,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn,minoutput,maxoutput); %计算增量 if c<0 s=sx; t=t*0.95; %!!!!!! elseif rand<exp(-c/t) s=sx; t=t*0.99; else t=t*1.01; end % if t<=Tmin break; end k=k+1; end %将最优结果赋值给BP神经网络的权值和阈值 w1=s(1:inputnum*hiddennum); v1=s(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum); w2=s(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum); v2=s(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum); %网络权值和阈值赋值 net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum); net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum); net.b{1}=reshape(v1,hiddennum,1); net.b{2}=v2; %配置网络参数(迭代次数、学习率、目标) net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn',outputn'); %预测数据归一化 inputn_test=tramnmx(input_test,mininput,maxinput); %BP神经网络预测输出 an=sim(net,inputn_test'); %输出结果反归一化 BPoutput=postmnmx (an,minoutput,maxoutput); %计算误差 error=BPoutput-output_test'; %网络预测结果图像 figure(1) plot(BPoutput,':og') hold on plot(output_test,'-*'); legend('预测输出','期望输出') title('BP网络预测输出','fontsize',12) ylabel('函数输出','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) %网络预测误差图像 figure(2) plot(error,'-*') title('BP网络预测误差','fontsize',12) ylabel('误差','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) 拟合函数fx2 function y=fx2(x) y=x(1)^2+x(2)^2; 调用的适应度值函数evaluate function error=evaluate(s,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn,minoutput,maxoutput) %%该函数用于计算模拟退火算法适应度值evaluate %s:权值、阈值的个体 %inputnum:输入层节点数 %hiddennum:隐含层节点数 %outputnum:输出层节点数 %net:网络 %inputn:训练输入数据 %outputn:训练输出数据 % % %BP神经网络初始权值和阈值 w1=s(1:inputnum*hiddennum); v1=s(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum); w2=s(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum); v2=s(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum); %网络权值和阈值赋值 net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum); net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum); net.b{1}=reshape(v1,hiddennum,1); net.b{2}=v2; %构建BP神经网络 net=newff([-5 5;-5 5],[5,1],{'tansig' 'purelin'}, 'trainlm' ); net.trainParam.epochs=20; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=0; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn',outputn'); %BP神经网络预测 an=sim(net,inputn'); %输出结果反归一化 BPoutput=postmnmx (an,minoutput,maxoutput); %预测误差和作为个体适应度值 error=sum(abs(an-BPoutput)); 调用的误差函数errorBP function error=errorBP %%用于计算模拟退火算法产生新解时所需的BP神经网络的误差 %随机产生200组输入数据x、输出数据y input=10*rand(2,200)-5; output=zeros(1,200); for i=1:200 output(i)=fx2(input(:,i)); end %随机选择100组训练数据和100组预测数据 input_train=input(:,1:100)'; output_train=output(1:100)'; input_test=input(:,101:200)'; output_test=output(101:200)'; %训练数据归一化 [inputn,mininput,maxinput]=premnmx(input_train); [outputn,minoutput,maxoutput]=premnmx(output_train); %构建BP神经网络 net=newff([-5 5;-5 5],[5,1],{'tansig' 'purelin'}, 'trainlm' ); %配置网络参数(迭代次数、学习率、目标) net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn',outputn'); %预测数据归一化 inputn_test=tramnmx(input_test,mininput,maxinput); %BP神经网络预测输出 an=sim(net,inputn_test'); %输出结果反归一化 BPoutput=postmnmx (an,minoutput,maxoutput); %计算误差 error=sum(abs(BPoutput-output_test'))/100;

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张宇:博士,全国著名考研数学辅导专家,教育部“国家精品课程建设骨干教师”,全国畅销书《张宇高等数学18讲》《张宇线性代数9讲》《张宇概率论与数理统计9讲》《张宇考研数学题源探析经典1000题》《张宇考

专为程序员设计的数学课

<p> 限时福利限时福利,<span>15000+程序员的选择!</span> </p> <p> 购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按提示消息领取编程大礼包!并获取讲师答疑服务! </p> <p> <br> </p> <p> 套餐中一共包含5门程序员必学的数学课程(共47讲) </p> <p> 课程1:《零基础入门微积分》 </p> <p> 课程2:《数理统计与概率论》 </p> <p> 课程3:《代码学习线性代数》 </p> <p> 课程4:《数据处理的最优化》 </p> <p> 课程5:《马尔可夫随机过程》 </p> <p> <br> </p> <p> 哪些人适合学习这门课程? </p> <p> 1)大学生,平时只学习了数学理论,并未接触如何应用数学解决编程问题; </p> <p> 2)对算法、数据结构掌握程度薄弱的人,数学可以让你更好的理解算法、数据结构原理及应用; </p> <p> 3)看不懂大牛代码设计思想的人,因为所有的程序设计底层逻辑都是数学; </p> <p> 4)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; </p> <p> 5)想修炼更好的编程内功,在遇到问题时可以灵活的应用数学思维解决问题。 </p> <p> <br> </p> <p> 在这门「专为程序员设计的数学课」系列课中,我们保证你能收获到这些:<br> <br> <span> </span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">①价值300元编程课程大礼包</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">②应用数学优化代码的实操方法</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">③数学理论在编程实战中的应用</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">④程序员必学的5大数学知识</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">⑤人工智能领域必修数学课</span> </p> <p> <br> 备注:此课程只讲程序员所需要的数学,即使你数学基础薄弱,也能听懂,只需要初中的数学知识就足矣。<br> <br> 如何听课? </p> <p> 1、登录CSDN学院 APP 在我的课程中进行学习; </p> <p> 2、登录CSDN学院官网。 </p> <p> <br> </p> <p> 购课后如何领取免费赠送的编程大礼包和加入答疑群? </p> <p> 购课后,添加助教微信:<span> csdn590</span>,按提示领取编程大礼包,或观看付费视频的第一节内容扫码进群答疑交流! </p> <p> <img src="https://img-bss.csdn.net/201912251155398753.jpg" alt=""> </p>

DDR5_Draft_Spec_Rev05c.pdf

DDR5 spec

Java面试史上最全的JAVA专业术语面试100问 (前1-50)

前言: 说在前面, 面试题是根据一些朋友去面试提供的,再就是从网上整理了一些。 先更新50道,下一波吧后面的也更出来。 求赞求关注!! 废话也不多说,现在就来看看有哪些面试题 1、面向对象的特点有哪些? 抽象、继承、封装、多态。 2、接口和抽象类有什么联系和区别? 3、重载和重写有什么区别? 4、java有哪些基本数据类型? 5、数组有没有length()方法?String有没有length()方法? 数组没有length()方法,它有length属性。 String有length()方法。 集合求长度用

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