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搜索资源列表

  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：312kb
    • 提供者：huxlaylyx

  1. Investments - 7th en version

  2. 目录回到顶部↑ 推荐序. 译者序 作者简介 前言 第一部分 导论 第1章 投资环境 2 1.1 实物资产和金融资产 2 1.2 金融资产分类 3 1.3 金融市场和经济 4 1.4 投资过程 7 1.5 竞争性市场 7 1.6 市场参与者 8 1.7 市场动态 11 1.8 全书框架 13 小结 14 网址 14 标准普尔 14 习题 14 概念检查答案 15 第2章 资产类别与金融工具 16 .2.1 货币市场 16 2.2 债券市场 20 2.3 股权证券 25 2.4 股票市场指数和债券

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-24
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：ZOLoveGD

  1. EXCEL及VBA高级建模

  2. 前言 6 致谢 7 第1章 介绍 8 1.1 金融学概览 8 1.2 收益分布假设 9 1.3 数学和统计方法 9 1.4 数值方法 9 1.5 Excel 解决方案 9 1.6 本书主题 10 1.7 有关Excel工作簿 11 1.8 意见和建议 11 第2章 高级Excel函数和过程 12 2.1 访问Excel函数 12 2.2 数学类函数 13 2.3 统计类函数 14 2.3.1 使用频率函数Frequency 15 2.3.2 使用分位数函数Quartile 17 2.3.3 使

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2014-07-17
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：vcfriend

  1. python for finance source code

  2. 《Python金融大数据分析》源代码。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-10-08
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：fjchenq

  1. matlab入门教程

  2. 初学matlab的入门教程，简单易上手 附录一Matlab入门 §1概论 常用的数学软件有Maple,Mathematica,Mathlab等；常用的大型统计软件有 ,SPSS等。下面我们简要地介绍一些Matlab的功能，应用范围及发展史。 Matlab有五大通用功能：数值计算功能(Nemeric)，符号运算功能(Sybolic)(当要 Matlab进行符号运算时,它就请求Malpe计算并将结果返回到Matlab命令窗口)，数 可视化功能(Graphic)，数据图形文字统一处理功能(Noteb

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-05
    • 文件大小：187kb
    • 提供者：jaffliang

  1. Python 金融大数据分析

  2. Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的shouxuan编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-05-08
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：jisuran

  1. 量化投资以Python为工具

  2. 《量化投资：以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。《量化投资：以Python为工具》一共分为5 部分，第1 部分是Python 入门，第2 部分是统计学基础，第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4 部分是时间序列简介与配对交易，第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资：以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：66mb
    • 提供者：jisuran

  1. Excel函数活用范例大辞典（全新版）.何先军.2015-2(带书签高清文字版).pdf

  2. 本书侧重于函数的实战应用，共分12章，前10章分别介绍了数学函数、统计函数、日期和时间函数、文本函数、逻辑函数、查找和引用函数、财务函数、信息函数以及数据库和三角函数在实战中的应用；第11 章介绍了函数与Excel其他功能的结合使用，另外第12章单独介绍了Excel 2013的特有函数。 读者可以在本书中查询相关案例，从而在工作中得到解决问题的方法； 也可以将本书作为学习Excel 函数的参考书或习题集，以通过对本书中案例的演练来掌握常用的函数。 本书主要适用于希望快速掌握Excel函数相关知

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-12-18
    • 文件大小：65mb
    • 提供者：kxjrzyk

  1. maple使用教程

  2. maple使用教程（高清，详细）。 强大的求解器，内置超过5000个符号和数值计算命令，覆盖几乎所有的数学领域，如微积分，线性代数，方程求解，积分和离散变换，概率论和数理统计，物理，图论，张量分析，微分和解析几何，金融数学，矩阵计算，线性规划，组合数学，矢量分析，抽象代数，泛函分析，数论，复分析和实分析，抽象代数，级数和积分变换，特殊函数，编码和密码理论，优化等。 各种工程计算：优化，统计过程控制，灵敏度分析，动力系统设计，小波分析，信号处理，控制器设计，集总参数分析和建模，各种工程图形等。 提

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：hanfeidyx

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 金融随机分析 1

  2. 金融随机分析1\金融随机分析：二叉树资产定价模型 第一卷(高清).

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2012-10-08
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：yulu12

  1. 使用二次方差估计带补偿泊松跳跃的随机波动率

  2. 交易价格相对于时间的变化程度由收益率的标准偏差来衡量。 我们从随机微分方程得出均匀波动数据的随机波动率估计值。 我们指出，价格过程是由半市场驱动的，数据是均匀分布的。 Malliavin和Mancino [1]的结果通过添加补偿泊松跳跃得到扩展，该泊松跳跃使用二次方差来计算波动率。 波动率是从每日数据中计算得出的，没有假定其功能形式。 我们的结果非常适合金融市场应用，尤其是高频数据分析以计算波动率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：538kb
    • 提供者：weixin_38735119

  1. Spark随机森林算法原理、源码分析及案例实战

  2. 本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话，会带来大量的网络IO操作，算法效率将非常低，为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略，然后对其源码进行分析，最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位，2014年Spark风靡IT界，Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术，成为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：908kb
    • 提供者：weixin_38689976

  1. Spark随机森林算法原理、源码分析及案例实战

  2. 本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话，会带来大量的网络IO操作，算法效率将非常低，为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略，然后对其源码进行分析，最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位，2014年Spark风靡IT界，Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术，成为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：908kb
    • 提供者：weixin_38631599

  1. Spark随机森林算法原理、源码分析及案例实战

  2. 本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话，会带来大量的网络IO操作，算法效率将非常低，为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略，然后对其源码进行分析，最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位，2014年Spark风靡IT界，Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术，成为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：908kb
    • 提供者：weixin_38515270