2022年美赛C题代码、思路及论文（含中英文版）、图片与数据

简介：
本资源包含2022年美国数学建模竞赛(C题)的完整资料，包括编程源码、解题思路、中英文论文版本以及相关图片和数据集。适合参赛者学习参考。 模型流程包括以下几个步骤： 1. 数据收集与预处理：首先收集比特币和黄金的历史价格数据，并进行必要的清洗和预处理工作，如去除异常值、填补缺失值等操作，确保最终的数据集具有高质量且准确。 2. 灰色预测模型建立：将经过初步处理的价格数据输入到灰色预测模型中。通过参数估计及模型验证环节来确定该模型的准确性与稳定性，并通过对历史价格数据进行拟合和检验进一步优化和完善此步骤。 3. MACD和RSI指标计算：利用上述灰度预测所得到的价格趋势信息，分别对两个资产（比特币、黄金）计算相应的MACD以及RSI技术分析指标。通过对比这些技术参数与其预设阈值之间的关系来识别出最佳的买卖时机信号。 4. 层次分析法权重确定：考虑影响价格变动的各种因素，如市场供需情况和宏观经济状况等，并采用层次分析方法对它们进行排序并赋予相应的权重值；同时还将MACD与RSI指标作为其中的技术面考量项与其他非技术性变量一起纳入评估体系内。 5. 交易策略生成：结合灰色预测模型所揭示的价格走向、MACD及RSI信号以及通过层次分析法得出的各种因素的重要性分配结果，制定出一套完整的比特币和黄金投资买卖计划。该方案将明确指出何时应该采取买入或卖出操作，并且还会给出具体数量上的建议以指导实际交易行为的执行。 综上所述，整个流程从数据准备开始逐步深入到模型构建、技术分析指标生成以及最终策略输出等多个层面展开工作，力求为投资者提供全面而科学的投资决策依据。