张量投票的Matlab代码，以及混合策略众包方法。

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简介：
张量投票的MATLAB代码MiSC：混合策略众包()。通常，利用领域专家或经过专业培训的工人的协助来获取标签数据用于众筹任务，往往既成本高昂，又耗费大量时间。相反，从人群中收集标签数据通常更为经济实惠且操作简便。然而，需要注意的是，部分数据可能存在不确定性或不可靠性。为了说明这一点，我们以狗、猫和猪的图像为例。如果直接邀请人群中的工作人员对这些图像进行标注，他们可能会产生错误或缺失的标签。因此，众包任务的核心目标在于从大量包含噪声的标签中准确地提取出真实标签。现有的众包任务处理方法可以大致分为两类：基于标签聚合的基准算法和基于张量补全的算法。基于标签聚合的基准算法通常被称为多数票电镜Dawid-Skene模型+期望最大化DS-MFDawid-Skene模型+平均场MMCE(C)分类极小极大条件熵MMCE(O)序数极小极大条件熵等缩写。这类算法旨在剔除那些不可靠工人提供的标签。例如，“可爱的例子”中，工人4和5提供的标注会被舍弃处理。而基于张量补全的算法，如论文LRTC中特纳塔克所提出的方法，则致力于填充缺失的标签信息。我们的创新之处在于将这两种方法相结合，构建一个功能强大且全面的双步循环聚合结构。具体的工作流程如下（请参阅引文）。如果您认为MiSC对您的研究具有价值，请考虑引用该资源：

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张量投票的MiSC Matlab代码：混合策略众包

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本项目提供了一个基于Matlab实现的张量投票MiSC算法代码库，旨在模拟和研究混合策略在众包任务分配中的应用效果。在众包任务中获取标签数据通常既昂贵又耗时，特别是在需要领域专家或训练有素的工人的情况下。然而，从普通人群中收集这类数据则更加便宜且容易实现，但可能会存在一些不可靠的数据问题。例如，在处理狗、猫和猪的照片时，如果邀请普通人对这些图片进行标注，则他们可能提供错误或者不准确的信息。众包任务的目标是从大量嘈杂的标签中推断出真实的标签信息。当前存在的方法可以分为两类：一是基于标签聚合基准算法的方法，如多数投票（MV）、Dawid-Skene模型结合期望最大化(EM) (DS-EM)，以及分类极小极大条件熵(MMCE-C)和序数极小极大条件熵(MMCE-O)等；二是张量完成方法。前者旨在过滤掉不可靠工人提供的标签，后者则致力于填补缺失的标签。我们的想法是将这两种类别结合起来，形成一个既能够删除不准确数据又可以填充空缺信息的多功能两步循环结构——混合策略众包（MiSC）。这一创新性的解决方案有望提高从嘈杂且不可靠的数据中提取有效信息的能力。

张量投票的MATLAB代码-项目：项目

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本项目提供了一套用于实现张量投票算法的MATLAB代码，旨在增强图像中的几何结构信息和进行形状恢复。适合计算机视觉与模式识别领域的研究者使用。张量投票MATLAB代码脑电处理工具箱是作为欧盟资助的研究项目的一部分发布的，旨在支持EEG信号的实验。该软件采用模块化架构，使得用户能够以最少的代码调整快速执行不同配置的实验。其实验管道主要由Experimenter类构成，它充当另外五个底层部分的包装器： - Session对象：用于加载数据集，并根据实验期间呈现SSVEP刺激的时间段对信号进行分段。同时，信号部分也会根据刺激频率用标签标注。 - 预处理对象：包括修改原始EEG信号的方法。 - 特征提取对象：执行特征提取算法以从EEG信号中抽取数值特征。 - 特征选择对象：负责在上一步骤中提取的最重要的特征的选择过程。 - 分类对象：训练用于预测未知样本标签的分类模型。某些类的使用可能会受到特定要求或限制。预处理部分需要FastICA库，而费舍尔和盛宴（FEAST）则分别依赖于它们各自的专用库。对于分类模块，L1MCCA需要张量工具箱的支持；LIBSVMFast也需相应库支持；MLTbox适用于多类任务。

GARP量化投资策略代码

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GARP量化投资策略代码旨在通过结合增长与价值投资理念，运用量化方法筛选出具有高成长潜力且估值合理的股票，助力投资者实现长期稳健收益。 GARP策略是一种结合价值因素与成长因素的混合型投资方法，旨在寻找那些在某种程度上被市场低估但又具有较强持续增长潜力的股票。这种策略一方面通过利用股票的成长特性来分享高成长收益的机会；另一方面，则运用价值型投资的标准筛选低估值股票，以有效控制市场波动带来的风险。当股市的价值与成长风格发生轮换时，GARP策略能够兼顾这两种因素，从而平滑收益波动，并在市场变化中保持更为稳定的表现。

MACD指标的股票量化投资策略源码

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本段代码提供了一个基于MACD指标的量化交易策略，适用于希望利用技术分析进行自动化的股票投资者。通过设定参数，可以实现买入和卖出信号的自动化判断。 MACD被称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的。它通过快速的12日指数移动平均线（EMA12）减去慢速的26日指数移动平均线（EMA26），得到快线DIF；再用两倍的快线DIF与9日加权移动均线DEA之差，计算出MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本一致，即通过快速、慢速均线下移或上扬的变化来反映当前市场多空状态以及股价可能的发展趋势变化，并且更便于阅读。当MACD指标从负值转为正值时，通常被视为买入信号；而当它由正值变为负值，则视为卖出信号。如果MACD线以较大角度发生变化，这表示快速和慢速均线之间的差距迅速拉大，预示着市场可能进入一个重要的趋势转变期。

定价策略的Matlab代码 - RE-Portfolio-Investment（再投资组合投资）

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这段简介描述了一个利用MATLAB编程实现的关于再投资组合投资的定价策略模型。通过优化算法和金融数据处理技术，该代码能够帮助投资者评估并调整其资产配置，以期达到风险与收益的最佳平衡点。在未来几年内，随着政策支持的减少，风能和光伏发电等可变可再生能源将面临更高的市场风险。建立多样化的可变可再生能源投资组合以及采用互补技术（如储能）或地理分散策略似乎是减轻这些风险的有效方法。然而，现有文献缺乏这两种多样化策略之间的全面比较。我们使用2015年至2017年德国八家风能和光伏电站的实际生产数据及套利操作的存储单元建立了定量模型来评估这些策略对投资者的风险和回报的影响，并且在两种情况下进行了对比：一种是实际价格，另一种假设价格反映了电力系统中可变可再生能源份额的增加。我们的研究为投资者提供了以下重要见解： 1. 技术多样化带来的风险水平远低于地理分散； 2. 最大化风能和光伏发电的容量因子可以有效降低投资组合的风险； 3. 尽管在当前条件下采用另一种可变再生成本技术进行技术多样化更为有效，但在未来随着可再生能源比例增加时，这种策略可能会变得更加重要。

基于VCPA的混合方法：结合变量空间连续收缩的混合变量选择策略

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本研究提出了一种基于VCPA的混合方法，融合了变量空间连续收缩技术，旨在优化混合变量的选择过程，提升模型预测精度和稳定性。在本研究中，我们提出了一种基于变量空间连续收缩的混合变量选择策略，这是变量组合种群分析（VCPA）的核心思想。该方法首先通过不断缩小变量空间来实现优化，并在此基础上采用修改后的VCPA进行进一步改进。随后，在第二步中利用迭代保留信息变量 (IRIV) 和遗传算法 (GA)，以充分利用 VCPA、GA 和 IRIV 的优势，弥补了它们在处理大量变量时的不足之处。我们通过三个近红外（NIR）数据集和三种不同的变量选择方法进行了验证，包括两种广泛使用的方法：竞争性自适应重加权采样(CARS) 和遗传算法-区间偏最小二乘法(GA-iPLS)，以及一种混合策略。

量化投资策略——获取超额收益Alpha的方法

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本课程深入解析量化投资的核心理念与实战技巧，聚焦于如何通过编程和数学模型挖掘市场中的超额收益机会（Alpha），帮助投资者掌握高效的投资策略。本书的目标是为读者提供一幅从量化角度绘制出来的市场投资“地图”。为了得到这幅通过实证研究得出的投资图谱，作者详尽地测试了超过1200种投资策略。书中归纳了七个关键的投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量以及危险信号，并指导读者如何有效结合单个因素或组件因子，构建多因子策略，以创建更全面的选股模型。最后，作者还介绍了将书中的策略融入到个人投资过程的方法，从而能够创造出优秀的选股模型并构建自己的量化模型和投资组合。通过这种方法，投资者可以实现超越市场的收益。本书中提出的方法不仅为定性投资者提供了一个设计投资策略的有效框架，同时也作为提高投资绩效的准则。

量化策略的代码

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本段内容探讨了如何运用编程语言编写高效的量化交易策略代码，涵盖了从数据获取、回测分析到实盘交易执行的全过程。量化策略代码是量化投资领域中的核心技术，在金融市场上为投资者提供了竞争优势的关键工具。随着金融市场的发展，量化交易因其数据驱动、系统化及模型化的特性在投资界占据越来越重要的地位。本段落将深入探讨99个具体的量化策略，涵盖股票、期货和期权等各类金融产品，并涉及多种技术分析方法、统计学手段以及机器学习的应用。量化策略的核心在于其基于历史市场数据的特点。通过计算一系列指标如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）及MACD等来寻找交易信号与市场规律，是量化投资的基础之一。例如，常见的均线交叉策略即在短期均线上穿或下穿长期均线时发出买入或卖出的信号，这类简单的策略适合初学者使用。稳健的投资策略必须重视风险管理，在此方面，设置止损点和止盈点以控制损失并保证收益成为必要手段。风险对冲则通过构建与主要投资组合相反相关性的资产组合来降低整体的风险暴露；有时也会利用期权锁定潜在的最大亏损。机器学习技术在量化交易中的应用显著提升了策略的预测能力。如深度学习预测策略，这类方法通常涉及复杂的数学模型和高计算能力，并能处理大量历史数据以发现市场行为模式并制定相应的交易决策。事件驱动型策略也越来越受到重视。例如，通过自然语言处理分析新闻报道的情绪倾向来预测特定事件对市场的反应，并据此指导交易行为。这些策略的成功很大程度上取决于信息的及时获取与准确分析。统计套利是量化交易中的另一重要方面，它利用市场定价偏差进行买入低估资产和卖出高估资产的操作，在价格恢复到正常水平时获利。这类策略的有效性在于精准识别并利用市场的效率缺失。实际操作中，实施这些策略需考虑诸如交易成本、滑点及流动性等因素，并通过优化确保其在真实环境中的可行性和盈利能力。因此，99个量化策略的源代码不仅展示了各种逻辑思路，还可能涉及参数调整、回测框架和执行细节等关键部分。投资者可以通过学习这些代码提升编程能力并结合自身见解与理论知识创建适应市场变化的新策略。这是一条不断学习、实践及创新的道路，而这份包含99个量化策略的材料为交易爱好者提供了珍贵的学习资源，助力其在量化投资领域持续进步。

Python中投资组合量化策略的实现与性能评估：Buy&Hold、MA5和MA60均线策略、RSI策略及海龟策略

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本文探讨了在Python环境中实施四种常见投资组合量化策略——买入并持有、MA5与MA60移动平均线以及相对强弱指数（RSI）和海龟交易法则，并对其性能进行了评估。本段落将介绍五种投资策略的实现方法：1. 买入并持有（Buy&Hold）；2. MA5与MA60均线交叉策略；3. 相对强弱指数（RSI）策略；4. 海龟交易法则；以及性能评估，包括年化收益、年化波动率、夏普比率、索提诺比率和最大回撤等指标。