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基于MATLAB的事件驱动量化回测系统

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简介:
本项目构建了一个基于MATLAB的事件驱动型量化回测平台,旨在为金融策略测试提供高效、灵活的解决方案。 基于MATLAB的事件驱动回测框架首先需要安装Wind量化接口并注册账号,在确认可以在MATLAB环境中运行后进行策略回测。在Main.m文件中订阅股票池、指定回测的时间范围以及高级配置Options,然后运行Main.m以获得策略的回测结果。 资产相关信息存储于Asset变量中,可以通过调用Summary(Asset,DB,Options)函数输出资金曲线等信息。其中,Asset是一个包含多个字段的数据结构体,包括时间轴Times和yymmdd格式的时间轴TimesStr、初始现金InitCash、当前持仓标的CurrentStock及数量CurrentPosition、落单的股票OrderStock及其价格OrderPrice和数量OrderVolume、成交的股票DealStock及其价格DealPrice和成交量DealVolume以及手续费DealFee。此外还包括历史数据如持有过的股票历史记录Stock,持股的历史变化Position,可用现金的历史记录Cash等信息。 基准相关的信息包括基准标的BenchmarkStock、基准收益率BenchmarkReturns、每日收益比率BenchmarkDailyReturns及年化回报率BenchmarkAnnualRetu。

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  • MATLAB
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    本项目构建了一个基于MATLAB的事件驱动型量化回测平台,旨在为金融策略测试提供高效、灵活的解决方案。 基于MATLAB的事件驱动回测框架首先需要安装Wind量化接口并注册账号,在确认可以在MATLAB环境中运行后进行策略回测。在Main.m文件中订阅股票池、指定回测的时间范围以及高级配置Options,然后运行Main.m以获得策略的回测结果。 资产相关信息存储于Asset变量中,可以通过调用Summary(Asset,DB,Options)函数输出资金曲线等信息。其中,Asset是一个包含多个字段的数据结构体,包括时间轴Times和yymmdd格式的时间轴TimesStr、初始现金InitCash、当前持仓标的CurrentStock及数量CurrentPosition、落单的股票OrderStock及其价格OrderPrice和数量OrderVolume、成交的股票DealStock及其价格DealPrice和成交量DealVolume以及手续费DealFee。此外还包括历史数据如持有过的股票历史记录Stock,持股的历史变化Position,可用现金的历史记录Cash等信息。 基准相关的信息包括基准标的BenchmarkStock、基准收益率BenchmarkReturns、每日收益比率BenchmarkDailyReturns及年化回报率BenchmarkAnnualRetu。
  • C++银行模拟
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    本项目为一个基于C++语言开发的事件驱动型银行模拟系统,旨在通过程序设计实现银行日常业务操作的自动化与管理。该系统不仅支持基本的账户管理功能,还涵盖了交易处理、客户服务等复杂银行业务场景。利用事件驱动架构提高系统的响应性和灵活性,帮助用户深入了解银行业运作机制及软件工程实践中的高级编程技巧。 一个用C++编写的模拟银行系统,基于数据结构的事件驱动。
  • Python金融期末项目.zip
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    本项目为基于Python开发的金融量化回测系统,旨在实现自动化交易策略测试与评估。涵盖数据处理、回测引擎及结果分析等功能模块,适用于学术研究和实践应用。 面向金融的量化回测系统Python期末大作业量化交易回测系统包括以下功能: 1. 数据包含32只股票的数据,时间范围从2019年4月10日至2021年11月26日,数据频率为每个交易日。 2. 策略采用双均线模型:设定一条长周期均线和一条短周期均线。当短期均线上穿长期均线时(金叉),进行买入操作;反之,当短期均线下穿长期均线时(死叉),执行卖出操作。每次买卖的股票数量为100股。 3. 回测系统能够计算以下指标: - 收益率:在选定的时间范围内资产组合的增长比例。 - 年化收益率:将总收益除以持续时间年数得到的结果。 - 夏普比率:即超额回报与标准差的比值,衡量投资的风险调整后表现。 - 最大回撤率:产品运行期间任意两个日期间净值变化的最大跌幅。 - 最大回撤周期:对应最大资产价值损失发生的时间长度。
  • 多智能体一致性研究
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    本研究聚焦于探索和分析在事件驱动机制下的多智能体系统的动态一致性和稳定性问题,旨在提出新的理论框架与算法策略,以促进该领域的深入发展。 基于事件触发的多智能体一致性算法的研究,本人已亲测程序可用。
  • 股票 简约设计
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    这款股票量化回测系统采用简约设计理念,提供直观易用的操作界面和强大的数据分析功能,帮助投资者优化交易策略,提高投资决策效率。 版本更新:2021-12-14 1. 放弃对期货的支持,目前仅支持股票的模拟回测。 2. 将文件直接拷贝至程序根目录,通过import simeasure导入模块,并创建实例使用,通过实例引用成员实现相关功能。 3. 单个交易实例仅支持单个交易标的。如果涉及多个交易标的,则需建立多个交易实例。 4. 每传入一个数据时清算一次系统内部的数据。 两个重要函数: - 创建实例:simeasure.new_settle_account(),初始资金默认为100万。 - 数据驱动:datain(data),不调用该函数会报错,因为没有数据进行运算。
  • 停等ARQ协议模拟——MATLAB实现
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    本研究通过MATLAB实现了基于事件驱动的停等ARQ协议的模拟,验证了其在数据传输中的可靠性与效率。 **基于事件的停止等待ARQ模拟详解** 在通信领域内,自动重复请求(Automatic Repeat reQuest, ARQ)是一种常见的错误控制机制,用于纠正数据传输过程中的错误。其中,停止等待ARQ协议作为一种简单而易于理解的方式,在实际应用中具有重要意义。本段落将详细介绍这一协议的工作原理,并通过MATLAB进行模拟分析。 **1. 停止等待ARQ工作原理** 发送方在使用停止等待ARQ时每次仅发送一个数据帧后即进入待命状态,直到接收到来自接收端的确认信息(ACK)才会继续后续的数据传输。若未收到任何响应,则会重新发送该数据帧以确保其被正确接收到。这种机制保证了每一个单独的数据包能够独立处理,并避免了由于不同时间点发出的数据包之间的混淆所导致的问题。 **2. 协议流程** - 发送方首先向接收端发送一个数据帧。 - 接收端在成功获取到该数据帧后,会立即反馈给发送方确认信号(ACK)。 - 如果接收到错误的数据,则不会响应任何信息而是等待下一次新的传输尝试。 - 当发送方向前一步收到了正确的ACK消息时,表明当前数据包已正确接收并可以继续下一个的传送过程。 - 若在规定时间内没有收到相应的ACK反馈,那么系统将认为该帧可能丢失,并自动重新发起。 **3. MATLAB模拟** MATLAB因其强大的数值计算和可视化能力,在通信协议仿真方面表现出色。利用其编写脚本能够有效模拟数据包发送、接收、错误检测及重传等环节的行为模式,从而帮助评估不同条件下(如丢包率或延迟)该ARQ机制的性能表现。 在提供的压缩文件中可能会包含用于构建停止等待ARQ模型所需的一系列MATLAB代码。这些代码通常包括以下几个方面: - 数据帧生成:定义了数据部分和校验信息等基本结构。 - 错误模拟:通过随机函数来模仿传输过程中的丢包或错误情况。 - ARQ逻辑实现:涵盖了发送接收端的交互规则,如重传机制及计时器设定等。 - 性能评价:统计分析并评估包括效率和错误率在内的各项关键指标。 **4. MATLAB模拟的优势** - 可视化效果好:MATLAB提供了多种绘图工具来直观展示数据传输过程及其结果变化情况。 - 高度可扩展性:可根据具体需求引入更多复杂因素,如多径衰落或干扰等影响因素。 - 实时参数调整:能够即时修改协议中的某些关键设置(比如重传次数限制、超时时间),以便观察这些改变对整体性能的影响。 **5. 应用场景** 停止等待ARQ特别适合于简单的无线通信环境,例如蓝牙或者Wi-Fi这类短距离连接方式。尽管其传输效率相对较低(由于每次发送后都需要等待确认而导致信道利用率不高),但在某些特定场合下依然是一种可靠的选择方案。 通过利用MATLAB进行模拟实验,我们可以更加深入地了解停止等待ARQ的工作机理,并为实际通信系统的优化提供有价值的参考依据。在设计此类模型时应考虑各种网络环境变量(如丢包率、传输延迟等)以全面评估该协议的适用范围和性能水平。
  • MATLAB
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    《MATLAB自动化测量》是一本介绍如何利用MATLAB进行数据采集、分析和可视化的技术手册,适合科研人员和技术工程师阅读。 在MATLAB中进行自动测量是图像处理与数据分析领域的常见任务之一。借助强大的图像处理工具箱,用户能够高效地分析图片并执行诸如尺寸度量及面积计算等操作。 以下是使用MATLAB实现这些功能的重要步骤: 1. **读取和显示**:通过`imread`函数加载所需文件,并利用`imshow`命令展示图像。 2. **预处理**: - 灰度转换:将彩色图片转化为灰阶,用到的函数为 `rgb2gray(img);` - 噪声消除:可以采用中值滤波器或高斯滤波器来减少噪声并平滑图像。例如使用`medfilt2(gray_img)` 或者 `imgaussfilt(gray_img, sigma)` - 调整对比度:利用`imadjust(filtered_img);`函数优化视觉效果。 3. **边缘检测**:MATLAB提供多种算法,如Canny、Sobel、Prewitt等。例如使用Canny方法: ```matlab edge_img = edge(adjusted_img, Canny); ``` 4. **区域标记与分割**: 使用`bwlabel(edge_img);`函数为每个连通组件分配唯一标签。 5. **测量和计算**: - 尺寸度量:通过 `regionprops(labels,Area,BoundingBox)` 获取各个区域的面积及边界框信息。 - 计算总面积:遍历结果集并累加所有区域的面积以获得总值。 6. **绘制测量结果**: 使用MATLAB绘图命令在原始图像上标记出边界和尺寸,以便于可视化分析。 一个简单的完整程序如下: ```matlab % 读取图片 img = imread(image_path.jpg); % 预处理步骤 gray_img = rgb2gray(img); filtered_img = medfilt2(gray_img); % 边缘检测 edge_img = edge(filtered_img, Canny); % 区域标记和分割 labels = bwlabel(edge_img); % 测量区域属性并计算总面积 stats = regionprops(labels,Area,BoundingBox); total_area = sum([stats.Area]); % 绘制边界框与尺寸线以可视化结果 hold on; for i = 1:length(stats) rectangle(Position, stats(i).BoundingBox, EdgeColor, r) end hold off; imshow(img); ``` 实际应用中,可能需要根据具体图像和需求调整预处理步骤及参数设置,从而确保获得最理想的测量效果。对于3D图像或复杂任务,则可以利用MATLAB的高级功能如三维重建来实现更复杂的分析工作。
  • XMLJava源码-EventFlow:XML编排框架,提供轻流引擎,简if-else判断,便分支试...
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    EventFlow是一款采用XML技术的事件编排框架,旨在通过轻量级事件流引擎简化复杂的条件判断逻辑,使开发人员能够更方便地进行分支处理和系统集成。 Event-Flow(事件流引擎)是一个基于流程图可配置的事件驱动系统。它可以根据预设流程决定事件流向,解决了项目开发过程中对业务逻辑硬编码的问题,在无需改动代码的情况下实现灵活多变的工作流程。 设计思想方面,该框架将处理逻辑和具体事件分离,并通过XML元数据的形式描述这些逻辑关系。定义了触发条件的布尔表达式后,系统可以根据这些设置自动执行相应的函数并决定下一步的操作方向(参考决策树算法)。用户只需在xml文件中配置节点间的跳转规则及相应动作即可。 从模块架构来看: - XML流程文件:用于规定用户的业务处理步骤、包括起点设定、各阶段的触发条件及其目标,同时指定每个环节所需执行的功能函数。 - 解析组件:负责读取XML文档并将其转换成Java对象,在JVM环境中运行这些映射的对象来模拟实际的工作流过程。 - 上下文管理器:存储流程引擎启动时所需的各类Bean实例和在工作流过程中产生的临时变量等信息,为整个系统的执行提供必要的环境支持。 - 流程模型组件:包含一系列定义活动、连线及决策节点的类库。通过依赖注入机制实现灵活性与可扩展性。 以上描述了EventFlow框架的核心理念及其组成部分的基本功能概述。
  • 与丢包率网络控制触发机制
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    本研究提出了一种创新的事件触发机制,结合量化和丢包率因素,旨在优化网络控制系统的性能和效率。该方法通过精确调整数据传输策略,有效应对网络不稳定性和资源限制挑战,确保系统在复杂环境下的稳定运行与高效通信。 具有量化和丢包率的网络控制系统的事件触发控制方法。