针对传统粒子群优化算法解决复杂问题时收敛速度太快、容易陷入局部最优解的问题,在全局—局部最优解粒子群算法的基础上,提出了一种改进学习因子和约束因子的混合粒子群优化算法。通过将粒子的邻域最优解加入到速度
提出一种基于相异因子的遗传算法最优保存策略,该策略首先产生与最优个体相异因子较大而目标值相近的个体,然后用该个体依次替换种群中与最劣个体相似因子较大且目标值相近的个体,既保证了种群的多样性,又加快了种
研究基于网络的多工作伙伴挑选问题, 并设计了带有协同因子的 0- 1 整数规划模型,以实现竞 标费用和拖期惩罚费用之和最小。 通过伙伴有效性定义,减小了解空间。 利用遗传算法进行了模型求解。 仿真结果
适合有最优化理论基础的朋友,程序自己编写,仅供借鉴,已封装成函数
基于Python的三因子策略在量化交易中的应用,包括选股和择时等方面。同时提供了Ptrade量化交易平台的优化代码,帮助量化交易者更好地理解策略和对其进行修改。需要注意的是,本文仅供学习和研究使用,不
本报告基于广发证券2023年3月3日发布的“A股量化择时研究报告:持有待涨”,对A股市场量化择时策略进行了深入分析。报告首先回顾了近期A股市场表现,然后探讨了影响A股市场走势的宏观经济因素和市场情绪指
基于因子分析的振兴东北概念股投资价值评价,胡凯丽,,随着振兴东北一系列具体政策方针的落实,振兴东北概念股板块受到投资者和市场各参与主体的广泛关注,如何在信息不对称的条件下从
TCPVegas在慢启动阶段保守的拥塞控制策略和以指数方式增长的拥塞窗口使其容易在拥塞窗口不够大时过早地结束慢启动过程。针对此问题,提出一种基于比例因子的TCPVegas慢启动策略。该策略延长了慢启动
A股市场因子择时策略本研究针对A股市场估值波动驱动特征,构建基于风险溢价的因子择时和配置策略。风险溢价与股债轮动策略选取股息率与国债收益率之差作为风险溢价指标,构建股债轮动策略,在A股市场实现年
基于交易型 Alpha 因子的低频模型短期收益捕获策略研究本研究探讨利用交易型 alpha 因子捕获低频模型短期收益的可行性和有效性。研究方法:构建交易型 alpha 因子:通过分析市场微观结