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基于HMM模型择时和PSO-BP神经网络选股的量化策略研究

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基于HMM模型择时和PSO-BP神经网络选股的量化策略研究

作者：丘宇珊广州大学

学位级别：硕士

随着人工智能和大数据的发展,量化交易受到投资者的广泛关注。经历数十年的发展,量化投资理论也日渐完善,投资者们始终致力于探索更加稳健的交易策略以获取更好的回报。一个优良的投资策略需要具备多方面的性能,包括适应性强、风险控制... 详细信息

随着人工智能和大数据的发展,量化交易受到投资者的广泛关注。经历数十年的发展,量化投资理论也日渐完善,投资者们始终致力于探索更加稳健的交易策略以获取更好的回报。一个优良的投资策略需要具备多方面的性能,包括适应性强、风险控制好、盈利能力强和操作简单等。而“择时”和“选股”是构建投资策略的两个重要维度,将这两个维度进行结合,可以有效降低投资风险,提高投资收益,进而推动股票市场规范有序运行。因此优化“择时”与“选股”组合投资策略是提高投资者收益的努力方向,具有很强的现实意义与理论价值。本文阐述了择时策略和选股策略原理。择时部分采用隐马尔可夫模型建立择时策略,确定交易时点。将训练好的隐马尔可夫模型经历史数据训练后用作识别、预测大盘状态,并作为最终交易决策的依据。经过回测实验,所选标的在风险可控时能够获取超额收益。而选股策略部分运用神经网络选股模型建立选股策略,选择了估值类、动量类、成长类、技术类、杠杆类和质量类、情绪类七大类因子构建因子池,采用IC因子分析选出与收益率相关性最强的若干个因子,后用主成分分析对因子信息进行降维。以降维后主成分数据作为BP神经网络的输入,神经网络经历史数据训练后选出收益率预测较高的若干支股票。为优化神经网络的参数,避免陷入局部最优解,本文用粒子群算法对神经网络的权重和偏置进行寻优。最后结合择时和选股策略,针对选出的优质个股结合市场状态的预测,通过与单一择时和单一选股策略的2018-2023年回测结果对比,从年化收益率、最大回撤等指标评价各策略的性能,研究发现本文构建的组合策略从收益和控制风险方面均优于单一策略。从长期累计收益角度来看,策略展现出了更好的投资收益。本文通过机器学习算法实现了择时策略和选股策略,并验证了两者结合的组合策略的可行性,为未来的量化投资研究提供了重要的参考,同时也为投资者开辟了新的投资路径。

关键词：量化投资隐马尔可夫择时 PSO-BP神经网络选股

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液滴碰撞不同接触角线缆表面的模拟

计算物理 2024年第3期41卷 298-307页

作者：淮继茹王鹏杨梦宇华北电力大学能源动力与机械工程学院河北保定071003

针对常见的液滴输电线缆搭建对应的计算模型,通过Fluent内置的VOF对不同疏水性表面进行计算,讨论液滴与线缆的接触时间、铺展半径与接触角度之间的关系,并分析不同接触角下液滴的压力云图和速度矢量图。模拟计算结果显示:液滴与壁面接... 详细信息

针对常见的液滴输电线缆搭建对应的计算模型,通过Fluent内置的VOF对不同疏水性表面进行计算,讨论液滴与线缆的接触时间、铺展半径与接触角度之间的关系,并分析不同接触角下液滴的压力云图和速度矢量图。模拟计算结果显示:液滴与壁面接触的运动状态受壁面接触角的影响,液滴铺展面积和接触时间与壁面接触角呈反比关系;提高壁面接触角会降低铺展面积、减少接触时间,加快液滴的回缩、回弹,运动液滴最终滑落离开壁面;小接触角壁面铺展面积增大、接触时间增加,液滴最终完全铺展停留于壁面上。研究结果对探究不同疏水性下液滴在线缆壁面结冰的原理及特性具有一定的指导和参考意义。

关键词：液滴碰撞数值模拟防冰多相流

基于地学信息图谱的漓江流域土地利用时空演变分析

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西北林学院学报 2024年第4期39卷 154-162页

作者：杨淮深胡金龙青果丘思程胡安妮桂林理工大学旅游与风景园林学院广西桂林541006

漓江流域是我国南方生态屏障的重要组成部分,也是喀斯特世界自然遗产保护地之一,生态环境脆弱,探究其土地利用变化特征及驱动力对土地资源合理利用至关重要。基于漓江流域1990、2000、2010、2020年4期遥感数据,综合运用地学信息图谱、... 详细信息

漓江流域是我国南方生态屏障的重要组成部分,也是喀斯特世界自然遗产保护地之一,生态环境脆弱,探究其土地利用变化特征及驱动力对土地资源合理利用至关重要。基于漓江流域1990、2000、2010、2020年4期遥感数据,综合运用地学信息图谱、主成分分析等方法,对土地利用演变及驱动力进行定量分析。结果表明,1990-2020年漓江流域主要的土地利用类型是林地和耕地,林地和建设用地持续增加,耕地不断减少,水域和草地波动减少,未利用地小幅增加;土地利用转移图谱以林地与耕地、草地之间相互转移以及建设用地占用耕地为主;1990-2000年主要图谱单元类型发生的变化最剧烈,涨势图谱中新增林地最大,落势图谱中耕地萎缩最大,各县区存在明显差异;经济活动尤其是旅游经济的壮大是导致流域土地利用变化的主要原因,人口变化与农业技术发展也是影响土地利用变化的重要因素。

关键词：漓江流域地学信息图谱驱动力土地利用变化

海峡相望游子当归——一位台湾青年学生的心声

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台声 2024年第13期 78-80页

作者：庄淮宇上海交通大学马克思主义学院

小时候，我的祖父总是喜欢抱着我坐在沙发上，与我娓娓讲述，何为祖国大陆。那时候，我只知道祖国大陆是一个遥远的彼岸，也是祖父最喜欢的地方。因此我对“祖国大陆”的好奇，从此扎根在心底。2005年冬天，我跟随家人来上海探亲，当时...

小时候，我的祖父总是喜欢抱着我坐在沙发上，与我娓娓讲述，何为祖国大陆。那时候，我只知道祖国大陆是一个遥远的彼岸，也是祖父最喜欢的地方。因此我对“祖国大陆”的好奇，从此扎根在心底。2005年冬天，我跟随家人来上海探亲，当时年幼且懵懂的我，在出机场的那一刻，映入眼帘的上海跟现在是完全没有可比性的。后来我从家中长辈口中得知，他们在上世纪90年代初来到上海经商的时候，甚至很多街道没有路灯，由于没有地铁，交通通勤很不方便。

关键词：

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醒狮面具

幼儿美术 2024年第2期 12-13页

作者：丘正宇广西壮族自治区玉林市容县第三幼儿园

适用于5岁至6岁幼儿的美术活动一、教学目标1.通过观看醒狮表演,初步了解醒狮文化,感受非物质文化遗产的独特魅力,培养幼儿对中国传统文化的喜爱。2.能够大胆利用涂鸦、手工和多种材料进行综合表现,体会创作的乐趣。二、教学准备水粉、... 详细信息

适用于5岁至6岁幼儿的美术活动一、教学目标1.通过观看醒狮表演,初步了解醒狮文化,感受非物质文化遗产的独特魅力,培养幼儿对中国传统文化的喜爱。2.能够大胆利用涂鸦、手工和多种材料进行综合表现,体会创作的乐趣。二、教学准备水粉、丙烯颜料、丙烯马克笔、布料专用胶水、热熔胶、棉花、扭扭棒、毛球、红布、不织布等。三、教学过程1.视频导入,激发兴趣教师为幼儿播放醒狮表演的视频,让幼儿直观感受醒狮表演的浓厚氛围,并结合醒狮表演的背景音乐,鼓励幼儿模仿醒狮表演的动作,激发其学习兴趣。

关键词：直观感受美术活动非物质文化遗产背景音乐热熔胶激发兴趣马克笔学习兴趣

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360度视频与视口预测方法综述

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 19-31页

作者：李镇淮战荫伟广东工业大学计算机学院广州510006

360度视频是获取沉浸式虚拟现实体验的便捷媒介之一,近年来受到了广泛关注。视口预测技术是缓解360度视频高网络带宽要求的重要手段。聚焦视口预测技术,首先介绍360度视频的基本概念、背景和360度视频流式框架,对比常用的球面到平面投... 详细信息

360度视频是获取沉浸式虚拟现实体验的便捷媒介之一,近年来受到了广泛关注。视口预测技术是缓解360度视频高网络带宽要求的重要手段。聚焦视口预测技术,首先介绍360度视频的基本概念、背景和360度视频流式框架,对比常用的球面到平面投影方法、视频编解码标准;分析360度视频高网络资源消耗的原因,体现视口预测技术对360度视频流式的重要作用;介绍360度注意力数据集,总结主流公开数据集;将现有的视口预测方法,分为基于用户历史轨迹的方法和基于视频内容的方法,进行系统性的综述,梳理视口预测方法的发展脉络,介绍视口预测方法的最新工作,比较不同方法的特点、优势和不足,并简略介绍了360度显著性检测,360度显著性检测是基于视频内容的视口预测方法中的重点。最后进行总结,分析了现阶段视口预测方法面临的问题,展望了包括视口预测方法在内的360度视频相关技术的未来发展趋势。

关键词： 360度视频全景视频视口预测显著性检测深度学习虚拟现实

基于CNN-LSTM-Attention网络的河南省冬小麦产量预测

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麦类作物学报 2024年

作者：姜宇马廷淮新疆大学软件学院南京信息工程大学软件学院

为探讨利用时空建模的深度学习方法提高大区域冬小麦产量预测精度的可行性,从县级冬小麦产量预测角度出发,使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)从气候和土壤数据中提取与作物产量密切相关的特征数据,利用注意力机制(at... 详细信息

为探讨利用时空建模的深度学习方法提高大区域冬小麦产量预测精度的可行性,从县级冬小麦产量预测角度出发,使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)从气候和土壤数据中提取与作物产量密切相关的特征数据,利用注意力机制(attention mechanism)捕捉特征数据之间的相互依赖性,最后将重新加权的特征与长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)从年产量中捕获到的时间依赖性结合来预测县级冬小麦产量。结果表明,注意力机制模块能够有效地考虑到从CNN中提取的特征之间的相对重要性;模型RMSE为686.82 kg·hm-2,相较于支持向量机(SVR)、深度全连接(DFNN)和随机森林(RF)模型分别降低了43%、30%和67%,且R2在0.755以上,MAPE低于14.11%,预测精度均优于传统方法。这说明将注意力机制、CNN和LSTM结合建立的预测模型具有良好的泛化能力和空间平稳性,可用于大区域冬小麦产量预测。

关键词：冬小麦注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络产量预测

基于CNN-LSTM-Attention网络的河南省冬小麦产量预测

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麦类作物学报 2024年第10期 1352-1359页

作者：姜宇马廷淮新疆大学软件学院南京信息工程大学软件学院

为探讨利用时空建模的深度学习方法提高大区域冬小麦产量预测精度的可行性，从县级冬小麦产量预测角度出发，使用卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）从气候和土壤数据中提取与作物产量密切相关的特征数据，利用注意力... 详细信息

为探讨利用时空建模的深度学习方法提高大区域冬小麦产量预测精度的可行性，从县级冬小麦产量预测角度出发，使用卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）从气候和土壤数据中提取与作物产量密切相关的特征数据，利用注意力机制（attention mechanism）捕捉特征数据之间的相互依赖性，最后将重新加权的特征与长短期记忆网络（long short-term memory network, LSTM）从年产量中捕获到的时间依赖性结合来预测县级冬小麦产量。结果表明，注意力机制模块能够有效地考虑到从CNN中提取的特征之间的相对重要性；模型RMSE为686.82 kg·hm-2,相较于支持向量机（SVR）、深度全连接（DFNN）和随机森林（RF）模型分别降低了43%、30%和67%,且R2在0.755以上，MAPE低于14.11%,预测精度均优于传统方法。这说明将注意力机制、CNN和LSTM结合建立的预测模型具有良好的泛化能力和空间平稳性，可用于大区域冬小麦产量预测。

关键词：冬小麦注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络产量预测

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虚假与真实:元宇宙和人类文明新形态

阅江学刊 2024年第4期16卷 33-41,170,171页

作者：余达淮贾正宇河海大学马克思主义学院

元宇宙本身是一个源自西方的概念,就思想而言它具有形而上学的传统余韵,即形而上学是其古典形态,而之后则是乌托邦形态,虽然目前元宇宙并未实现,但是已经步入元宇宙的情境。因此元宇宙不能仅从技术维度透视,其本身也是一种社会关系的产... 详细信息

元宇宙本身是一个源自西方的概念,就思想而言它具有形而上学的传统余韵,即形而上学是其古典形态,而之后则是乌托邦形态,虽然目前元宇宙并未实现,但是已经步入元宇宙的情境。因此元宇宙不能仅从技术维度透视,其本身也是一种社会关系的产物,其虚假性就在于形式上撇除了客观的社会关系,即资本关系,承诺了一种虚构的象征性理想现实,但是元宇宙始终是具体社会关系下的元宇宙。而人类文明新形态具有真实性,始终是致力于共产主义社会关系的现实性推进,是一种实践性的真实界域,可以说其既是对理想的元宇宙形态的技术性层面的推进,也是对共产主义社会关系的现实化过程。元宇宙所包含的理想社会层面的建构始终要基于现实社会的发展,确切地说是要立足于人类文明新形态,否则也只是资本价值新的增殖域。

关键词：元宇宙人类文明新形态资本社会关系