Matlab集成C代码-投资组合更新

由于工作原因，我的投资账户分散在不同国家和经纪商，涉及多种货币（GBP、SGD、HKD）。向雇主合规部门报告个人账户交易一直是手动操作，非常耗时。我也无法清晰了解整体投资组合的绩效和构成，从而做出明智的投资决策。 为此，我自主开发了投资组合分析工具，整合我在各个国家和经纪人之间的所有交易。该工具通过 API 连接 Yahoo Finance 获取市场数据，帮助我有效管理跨境投资组合。

Metaphor是一个功能强大的C++库，适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发，未来可能添加至仓库中。 Metaphor核模块提供大量线代和统计工具，并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括： 轻量级通用矩阵和向量视图类：视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度，支持任何数据类型。 多种数据操作，如子视图复制、重新排序和抽取。 矩阵和向量可保存和打印为多种格式，包括MATLAB文本格式。 浮点、双精度和复数类型的线代运算：一整套经过优化的标准BLAS操作，支持BLAS 1、2和3。 低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵

ScalaLab项目为Java虚拟机提供高效的科学编程环境。其脚本语言基于Scala编程语言，增强了高级科学运算符，并提供了类似于Matlab的集成环境。此外，所有Java科学代码库都可以轻松访问（往往具有更方便的语法）。该项目的主要潜力在于为Scala 2.13用户提供简单而高效的科学计算解决方案。

该项目提供了计算投资组合欧米伽值的 Matlab 函数。

在Matlab环境下整合C代码是一项挑战性工作，需要精心设计和优化。将C代码与Matlab无缝结合，可以显著提升计算效率和灵活性。

本节介绍利用股票指数对投资组合模型进行简化的方法。通过线性回归，可以找出股票收益与股票指数之间的线性关系。根据该线性关系，可将股票收益表示为股票指数的线性函数。该方法可以避免协方差矩阵的计算，从而简化模型。

在投资决策中，了解风险与预期回报之间的关系至关重要。通过调整预期回报率目标，并观察投资组合风险（回报率方差）的变化，投资者可以做出更明智的决策。 本案例利用 MATLAB 软件对投资组合优化模型进行参数灵敏度分析。通过设置回报率目标值在 0.09 到 0.234 之间变化，步长为 0.002，我们可以绘制出风险随预期回报变化的曲线。 具体步骤如下：1. 加载模型数据，包括股票预期回报率和协方差矩阵。2. 初始化参数，例如回报率目标起始值和步长。3. 使用循环结构，逐步增加回报率目标值。4. 在每次循环中，求解投资组合优化问题，得到最优投资比例和对应的风险。5. 将结果保存，并绘制风险-回报曲线

本指南详细介绍了如何在FPGA（现场可编程门阵列）设备上集成Matlab编写的C代码，涵盖了PolarFire:registered:、Artix 7、Spartan 6和Zynq-7000等常见型号。通过使用本指南提供的工具、应用程序和库，开发者能够更高效地利用FPGA器件，同时了解到FPGA可以实现的出色项目。此外，本指南还介绍了如何利用便捷的扩展程序将Markdown文件转换为PDF，以及在LabVIEW中进行FPGA设计的测试方法。

Matlab集成的C代码PulseqDiffusion：利用开源PyPulseq进行扩展的加权回波平面成像序列扩散加权成像（DWI）在多种临床应用中具有重要意义，如中风和肿瘤特征表征。尽管有多种与供应商无关的后处理工具可供选择，但出于研究目的，目前尚未提供开放源代码的实施。我们推出了PulseqDiffusion，这是一个跨厂商、多切片单次激发自旋回波回波平面成像（EPI）的开发工具，使用基于扩散脉冲序列的开源包PyPulseq。该工具可以扩展以支持多种b值和方向。我们在以下两个方面进行了验证：（i）在体外模型中测量表观扩散系数，（ii）在人体内脑数据中获得高质量的分数各向异性（FA）和平均扩