内插双正交整数小波变换(IWT)支持高效的图像无损压缩并且具有较低计算复杂度，但是为了保证整数输出，变换中包含了浮点数缩放因子并额外增加了三个提升步骤，降低了整数小波变换对图像的有损压缩效率。提出了一种基于优化因子的静止图像编码算法。在小波变换过程中，新算法利用一组基于2的整数次幂的分数代替浮点数缩放因子，消除变换中的浮点数乘法操作，降低变换的计算复杂度。实验结果表明，采用优化因子的图像压缩算法不仅有效降低了编码中小波变换的计算复杂度，而且获得了与采用浮点数缩放因子的内插双正交整数小波变换相近的峰值信噪比。

引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略 本文主要讨论了引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略，旨在探索量化投资中的一种重要投资策略。动量Alpha策略认为前期上涨幅度较大的股票将会由于惯性作用持续战胜市场，给投资者带来超额收益。文章选取上证50指数成份股作为研究对象，对于大数据方法和情绪因子的数据挖掘和分析进行了研究，并应用动量Alpha策略对股票进行了选择和投资。 以下是本文的知识点总结： 一、量化投资的发展历史 量化投资是一种通过数量化方法和计算机程序化自动形成买卖指令，用以获得稳定收益的交易方式。量化投资的发展经历了萌芽、兴起，并在90年代达到繁荣。代表人物为詹姆斯·西蒙斯和詹姆斯·埃克斯设立的大奖章基金，连续二十年收益近40%，远超“股神”巴菲特同期收益21%。 二、动量Alpha策略的原理 动量Alpha策略认为前期上涨幅度较大的股票将会由于惯性作用持续战胜市场，给投资者带来超额收益。该策略认为股票的价格变化是由其历史价格走势所决定的，通过对股票的历史价格走势进行分析，可以预测股票的未来价格变化。 三、大数据方法在量化投资中的应用 大数据方法由于其复杂多样，数据量巨大以及产生的非结构化数据可以形成有效信息。通过对非结构化情绪文字的处理形成结构化情绪数据，可以为投资选股形成一个新的思路，即情绪高涨的股票通常会得到更多关注。 四、本文的研究结果 本文选取了上证50指数成份股作为研究对象，对于大数据方法和情绪因子的数据挖掘和分析进行了研究，并应用动量Alpha策略对股票进行了选择和投资。实证分析表明模拟的九种策略有七种可以获得超额收益率，且形成期为20天或30天，持有期为70天的动量策略可以达到高于25%的超额收益率和高于40%的总收益率。 五、量化投资在中国的发展前景 量化投资在中国的发展起步较晚，但随着市场股指期货的推出和更多金融产品的发明，我国量化投资可操作性得到有效的提高，为国内量化投资提供了新的契机。 本文探索了引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略，并对量化投资的发展历史、动量Alpha策略的原理、大数据方法在量化投资中的应用、本文的研究结果和量化投资在中国的发展前景进行了讨论，为读者提供了一个系统的了解量化投资的机会。

金工研报中金公司-量化多因子系列

9.1 SPSS在因子分析中的应用 （6）旋转后的因子载荷矩阵 下表中显示了实施因子旋转后的载荷矩阵。可以看到，第一主因子 在“交通和通信”和“医疗保健”等五个指标上具有较大的载荷系 数，第二主因子在“居住”和“衣着”指标上系数较大，而第三主因 子在“杂项商品与服务”上的系数 大。此时，各个因子的含义更加 突出。

尺度因子计算

在本文中，我们通过采用kT因式分解方法，计算了对ρ介子电磁形状因数的次先校正（NLO）校正。 我们发现，对Fi（Q2）（i = LT，TL）的NLO校正约为Q2> 2GeV2区域中前导（LO）贡献的30％。 在区域Q2> 3GeV2中，对FLL（Q2）的NLO校正接近LO one的20％。 对电，磁和四倍形状因子Fj（Q2）（j = 1,2,3）的NLO辐射校正的幅度可观，并且与其他方法的一致。

我们在扰动QCD框架中提供了最精确的介子和kaon电磁形状因数计算方法，其中，对介子分布幅度的扭曲4进行校正的功率和对次导功率进行次要的QCD校正是 包括在内。 为了保证介子对真空矩阵元素的规格不变性，我们考虑了具有最低Fock状态和高Fock状态以及附加价胶子的两种赋值。 我们的结果证实了扭曲扩展的功率行为，并显示了PQCD方法在次导功率下的手性增强作用。 我们还估计了kaon和pion形状因数的SU（3）不对称性，发现它小于30％。

我们使用高度改进的交错夸克（HISQ）形式论对第二代MILC胶凝体合奏（包括上，下，奇异和魅力夸克）在零后坐时的Bs→Ds *轴向形状因子进行点阵QCD计算的详细信息。 海。 对所有化合价夸克使用HISQ动作意味着，耦合到W的晶格轴向矢量电流可以完全非扰动地重新归一化，从而获得没有先前晶格QCD计算所具有的扰动匹配误差的结果。 我们针对物理c和s在三个晶格间距值和多个b夸克质量下计算相关函数。 可以确定对b夸克质量的功能依赖性，并将其与重夸克的有效理论预期值进行比较，并得出以b夸克质量的物理值获得的形状因数的结果。 我们发现FBs→Ds *（1）= hA1s（1）= 0.9020（96）stat（90）sys 这与较早的使用NRQCD b夸克的晶格QCD结果一致，总不确定度降低了2倍以上。我们讨论了该结果对零反冲时B→D *轴向形状因数的影响以及确定 Vcb。

以前的轴向矢量和伪标量形状因数的晶格QCD计算表明，它们之间的部分守恒轴向电流（PCAC）关系存在明显偏差。 由于原始的相关函数满足PCAC，因此观察到的与操作员身份的偏差使人怀疑是否可以控制所有从相关函数中提取形状因子的系统。 我们将有问题的系统识别为错过的激发态，其能量作为动量传递平方Q2的函数是通过对三点函数本身的分析确定的。 它的能量比以前考虑的激发态要小得多，并且包括它影响所有基态矩阵元素的提取。 使用这些质量和能隙提取的形状因子满足PCAC和另一个一致性条件，并且它们验证了偶极子优势假设。 我们还表明，轴向电荷gA的提取对所使用的激发态的质量间隙值非常敏感，并且与Q2≠0情况不同，当前晶格数据并未明确确定这些结果。 为了强调传统分析方法与新分析方法之间的差异和改进，我们对物理小子质量系综在≈0.0871fm处获得的结果进行了比较。 使用新策略，我们发现gA = 1.30（6）和轴向电荷半径rA = 0.74（6）fm，都使用z展开提取来参数化GA（Q2）的Q2行为，并且gP * = 8.06（44） 使用介子极优势ansatz来获得，以拟合诱导的伪标量形状因子G〜P（Q2）

我们确定了广义形状因数，该形状因数对应于前导扭曲下核子的广义parton分布的第二个Mellin矩（即第一x矩）。 使用具有Nf = 2的非扰动性改进的Wilson费米子的晶格QCD，使用一系列质量低至几乎物理值，约150 MeV的介子质量的夸克质量，即可获得结果。 我们还介绍了等距夸克角动量和横向夸克自旋密度的第一个x矩的结果。 我们比较了两种不同的拟合策略，发现直接将基态矩阵元素拟合到Lorentz不变性所期望的功能形式，并根据形状因子进行参数化可以产生可比的结果，并且其结果通常比传统方法更为稳定，传统的方法是根据形状因数确定的 基于拟合矩阵元素的超定线性系统。