量化误差

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简化YAP/TAZ量化YAP/TAZ量化应用的MATLAB开发
YAP/TAZ量化应用的介绍。指导用户完成一个简单的步骤来分析和计算。
使用0.25量化间隔创建的量化模型 - MATLAB开发
这个量化模型是通过使用0.25的量化间隔来设计Quantizer模块实现的。输入是幅度为1、频率为0.25Hz的正弦波,并且输入和输出结果都在示波器上显示。
Pandas量化交易函数示例合集
量化交易里的 Pandas 函数,说实话,用得最多的还是那些经典操作,比如groupby、resample、rolling这种,数据预的时候真的离不开它们。这份示例文件,正好把这些函数串了一遍,案例不复杂,但蛮实用的,改一改就能直接用在自己的策略上。 Pandas 的 DataFrame 操作是重点,像df.loc和df.iloc的区别,在里面有清楚的用法示例,省得你翻文档。还有不少人经常混淆apply和map,这个文件里也顺手举了例子,挺贴心的。 文件风格比较清爽,结构也利索。一般从读取 CSV 开始,是各种切片、过滤、重采样,配合一些金融指标的计算,流程蛮像实际写策略那一套。顺手一看,立马
Mastercam 9边界误差分析
边界误差的,在老版本的Mastercam9里其实挺关键的。尤其加工精度高的时候,边界线一旦显示不清,误差就容易放大。这个资源讲的内容还蛮直接的:先说了边界误差的定义,带你看看怎么显示边界线。页面不复杂,重点信息都放得比较靠前,挺省时间的。 和这个内容搭配的几个链接也值得一看。比如那个切削误差值,可以让你更清楚误差出现的原因;还有进刀向量设置,对边界控制也有。基本都是围绕Mastercam9加工中常见问题展开的,内容虽然老,但有些思路放现在也还挺有参考价值。 我建议你在调显示边界线的时候,注意图层的开关状态,多人容易忽略这点;还有就是别太依赖默认误差设置,实际操作中多试几组数据,能发现不少意外收
折射误差计算matlab开发
本项目基于ASME B89.4.19标准,评估激光球坐标测量系统性能,适用于距离和角度测量,以及光学畸变仿真(热霾)。通过考虑温度梯度,计算光线折射率引起的径向和横向误差,涉及多段光线路径、温度分布、垂直温度变化、波长、CO2浓度、大气压和湿度。每段需设定细分数以绘制射线曲线。
Matlab开发绘制误差线
利用Matlab绘制数据的X和/或Y误差线,并支持两个轴的对数比例。
量化研究策略学习(2)
可自定义Mat缓存文件的存储路径,选择当前路径或全局路径。全局缓存路径需在FactorBaseCfg.xml中设置,默认为QIA安装路径。支持按日或按周回购的枚举。系统根据设定获取债券的杠杆费用。若交易代码列表不包含特定债券标的,该属性可忽略。
量化金融面试实用指南
高清量化金融面试实用指南
保持矢量化优化功能的矢量化版本开发 - MATLAB应用
VHOLD(multiax, onoff)用于设置多轴保持状态。 VHOLD(multiax, onoff)是函数hold的优化版本,利用句柄在矩阵中设置多个轴对象的状态multiax,并根据提供的onoff状态。参数onoff可以是字符串'on'或'off',将所有轴设置为相同的保持状态,或者是单元矩阵,以便各个轴可以设置为不同的状态。请注意,当onoff为单元矩阵时,矩阵multiax和单元矩阵onoff应具有相同的大小,即size(multiax)应等于size(onoff)。使用示例:VHOLD(多轴,开关)输入multiax =轴对象的句柄矩阵= [ax11,ax12,...,ax1
国内外量化交易研究现状分析
1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 国外有关量化交易的研究内容非常广阔,这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法,通过统计建模与统计决策的理论,将复杂的金融理论与投资实务相结合,具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度:盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号,给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子,构建多因子策略,从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术,特别是对三大类金融工具箱的介绍,具有良好的实