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MATLAB中的基本CPPI策略：回溯测试- MATLAB开发

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简介：
本项目介绍如何在MATLAB中实现并进行回溯测试一种基础的CPPI（Constant Proportion Portfolio Insurance）投资策略，适用于希望理解和优化资产保护策略的投资者和分析师。 在这组文件中，我提出了一种简单的CPPI（Constant Proportion Portfolio Insurance）实现方法。可以运行这种策略的回溯测试，并调整策略参数如乘数（风险敞口）或平滑因子等设置。一组幻灯片展示了CPPI策略的基础知识。该软件包提供了两个版本（具有相同的底层策略），一个是用于发布的脚本M文件(CPPI.m)，另一个是带有用户界面但较少可视化的版本，通常可以使用MathWorks部署工具进行编译。

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  • MATLAB中的基本CPPI策略：回溯测试- MATLAB开发
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    本项目介绍如何在MATLAB中实现并进行回溯测试一种基础的CPPI（Constant Proportion Portfolio Insurance）投资策略，适用于希望理解和优化资产保护策略的投资者和分析师。 在这组文件中，我提出了一种简单的CPPI（Constant Proportion Portfolio Insurance）实现方法。可以运行这种策略的回溯测试，并调整策略参数如乘数（风险敞口）或平滑因子等设置。一组幻灯片展示了CPPI策略的基础知识。该软件包提供了两个版本（具有相同的底层策略），一个是用于发布的脚本M文件(CPPI.m)，另一个是带有用户界面但较少可视化的版本，通常可以使用MathWorks部署工具进行编译。
     
  • 算法交易策略的回测代码-MATLAB开发
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    本项目提供了一系列用于回测算法交易策略的MATLAB代码，旨在帮助金融工程师和量化分析师评估不同市场条件下的交易模型性能。通过模拟真实交易环境，用户可以优化参数、测试风险管理和执行逻辑，从而提高投资回报率。 作者：Moeti Ncube 此代码用于回测交易策略，特别适用于开发中频算法交易策略。该方法利用刻度数据进行分析，并提供了相应的回测编码。 本代码可以应用于时间序列的交易策略测试，其中第一列包含价格向量，第二列则包括了交易指标信息。我将使用NG期货合约作为示例，在分时基础上追踪盈亏情况（在ICE上，0.001个单位大约相当于70美元的合约价值；而在NYMEX，则为10美元）。 经过超过17天的数据回测后，该策略在NYMEX上的收益约为1060美元，在ICE上则达到了7427美元。 数据集的第一列包含了基础价格信息，而第二列表示一个（专有）指标，用于跟踪市场速度的变化情况。可以根据此代码框架整合其他数据集的交易信号，前提是保持当前策略的基本轮廓不变。这实际上是简化版的真实策略，其中买入卖出决策基于vt=max(v1,...,vt-1)的原则进行更新调整。
     
  • 算法解析 | 回溯策略 | 旅行商问题
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    本文章深入剖析回溯法在解决经典NP完全问题——旅行商问题(TSP)中的应用，通过递归探索所有可能路径以找到最优解。 一.问题分析 1. 问题描述：在一个联通无向图中求最短路径回路，即找出一个最佳序列，并且该序列的终点与起点之间存在直接路径。 2. 问题分析： - 约束条件：由于可能存在两个结点不直接相连的情况，因此某些可能的序列从一开始就不可能出现。约束函数需要记录连接情况的二维数组T[t-1][i] != true（t-1表示上一个节点；i表示当前考虑的所有剩余节点）。 - 限界函数：现有距离加上从上一站到某个分支的距离优于现有的最优值时，继续递归搜索。当寻找最小值作为最优解时，初始的最优值应设为当前已知路径长度cn与新增路径T[x[t-1]][x[i]]之和小于一次递归中的最佳结果bestn。
     
  • YOLOv11模型开发中可靠性测试的策略与实践
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    本文探讨了在YOLOv11模型开发过程中实施可靠性的测试策略和实践经验，旨在提升模型性能及稳定性。 在深度学习模型的开发过程中，可靠性测试是确保模型在各种预期和非预期使用情况下稳定运行的关键环节。对于YOLOv11这样的高效目标检测模型而言，进行可靠性测试可以帮助识别并修复潜在故障点，从而提高其稳定性和鲁棒性。本段落将详细介绍YOLOv11模型开发中的可靠性测试策略，并提供实际的代码示例。 实施有效的可靠性测试是确保YOLOv11模型在各种情况下都能可靠运行的重要步骤。这不仅有助于提升模型稳定性与鲁棒性，还能保障它在实际应用中表现出高效性能。随着深度学习技术的进步，可靠性测试的重要性日益凸显，在未来将得到更广泛的应用和深入研究。通过展示具体的代码示例，我们可以更好地理解如何在YOLOv11的开发过程中有效地进行可靠性测试，并以此提高开发效率及模型表现。
     
  • Matlab中的回溯搜索算法 BSA.m
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    本简介提供了一个在MATLAB环境下实现的回溯搜索优化算法(Backward Search Algorithm, BSA)的代码示例。文件BSA.m展示了如何运用该算法解决各种优化问题，为用户提供了一个灵活且高效的解决方案框架。 回溯搜索算法又称为试探法，是一种系统地寻找问题解决方案的方法。其基本思想是从一条路径开始探索：如果可行就继续前进；若不可行则返回并尝试另一条路径。
     
  • MATLAB开发-KW测试
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    本项目聚焦于使用MATLAB进行KW测试的软件开发，旨在通过高效算法和数据处理技术优化测试流程，提升研发效率与产品质量。 在MATLAB开发环境中进行KWtest（克鲁斯卡尔-瓦利斯方差非参数分析检验）的实现。
     
  • 在 Simulink 中优化双离合器变速箱换挡策略的模型：利用 MATLAB 脚本进行开发 - MATLAB 开发
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    这段工作展示了如何使用MATLAB和Simulink工具来优化双离合器变速箱的换挡性能，通过编写脚本实现高效的模型开发与仿真。 该文件包含使用Simscape和Simscape Driveline构建的双离合变速器模型，可配置用于控制算法开发或优化测试。离合器状态及通过牙嵌式离合器预选齿轮由在Stateflow中建模的状态机进行控制。可以利用可配置子系统选择不同版本的变速器和车辆动力学模型。MATLAB脚本展示了如何优化轮班时间表以实现最大燃油经济性，并介绍了使用并行计算来加速此过程的方法。该模型支持硬件在环测试配置。请参阅README.md文件开始操作，获取与当前及早期版本的MATLAB兼容的文件。
     
  • MATLAB中的多种寻优策略
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    本文探讨了在MATLAB环境中应用的各种优化算法和策略，旨在帮助读者理解并有效运用这些技术解决实际问题。 MATLAB提供了多种寻优方法的代码实现，包括二分法、黄金分割法、牛顿法和拟牛顿法等多种经典算法。无论你的寻优问题是什么类型，总有一种方法适合你使用。
     
  • 014 - 使用backtrader回测均值回归策略
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    本教程介绍如何使用Python的Backtrader库来回测均值回归交易策略，帮助读者理解并实践这一经典技术分析方法。 1. **价格走势（主图）**： - 图表的主体部分展示了标的资产的价格变化，并附有布林带指标。其中蓝色实线代表20日简单移动平均线，而上轨与下轨则以虚线形式呈现。 - 绿色三角形标识了在接近布林带下限时产生的买入信号；红色倒三角形则对应于接近上限时的卖出信号。 2. **成交量**： - 图表底部展示了各时间段内的交易量，用柱状图表示。这有助于评估市场活跃度，在触发买卖指令的时候尤其重要。 3. **资金与资产价值变化（上方部分）**： - 上方区域描绘了策略测试期间账户内现金和总资产的变化情况。红色线条代表现金余额，蓝色则显示包括未平仓头寸在内的总市值。初始资本为10万人民币，最终降至98,306.92元。 - 可见资金曲线的波动性较大，表明整个回测期内策略总体上导致了亏损。 4. **交易盈亏点（Trades - Net Profit/Loss）**： - 中间部分通过红色和蓝色圆圈展示了每笔交易的结果。其中蓝色圆点表示盈利的交易。
     
  • Matlab回测_BCSbacktest.rar_投资策略_市场分析_投资组合优化
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    本资源为MATLAB开发的投资策略回测工具包BCSbacktest，适用于金融市场的深度分析与投资组合优化。包含全面的算法和模型，助力用户探索、验证并实施高效的投资策略。 这个程序可以用于制定组合投资策略，并能进行回测以检验自己的策略是否与当前市场相符。