要遍历代码并获得详尽的描述，请参阅 A. Meucci 等人。 “衡量投资组合多元化？？ 基于优化的不相关因素”，将于 2013 年 9 月发布）。 最新版本的文章和代码可从http://symmys.com/node/599 获得

基于Sobol方法的全局参数灵敏度分析，并提供了MATLAB编程的具体实现步骤。Sobol方法作为一种基于方向导数的技术，可以有效估计各输入参数对输出函数不确定性贡献率。文中首先简述了Sobol方法的基本原理，接着展示了如何用MATLAB定义目标函数和参数范围，生成Sobol序列，并利用这些序列评估目标函数值，最终计算出各参数的灵敏度指数。最后强调了在实际操作中应注意的问题，如目标函数的选择、Sobol序列的有效性、计算效率与准确性之间的权衡等。 适合人群：从事数学建模、数据分析、系统优化的研究人员和技术人员，尤其是那些需要进行复杂模型参数敏感性研究的人群。 使用场景及目标：适用于需要评估多参数对模型输出影响的场合，如金融风险预测、工程仿真、生物医学研究等领域。目的是为了提高模型精度，优化参数配置，增强决策支持能力。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整。同时提醒使用者注意程序一旦下载不可退换。

在现代工业领域，科氏质量流量计作为一种精密的测量工具，应用广泛且对测量精度有着极高的要求。随着工业自动化和智能化水平的提升，对流量计的性能要求也在不断提高。因此，对其性能参数的深入研究和优化成为必要。《科氏质量流量计的有限元建模及灵敏度分析》这一研究，正是基于这样的背景，采用有限元分析方法对科氏质量流量计进行建模，进而开展灵敏度分析，以达到优化设计、提高测量精度与稳定性的目的。 科氏质量流量计的设计原理基于科里奥利效应。在实际应用中，流量计的测量管将以一定的频率振动，当流体通过测量管时，会在振动管内产生一个与振动方向相反的科里奥利力。这会导致测量管两端出现微小的时间差，而这种时间差与流体的质量流量成正比。因此，流量计的测量精度在很大程度上取决于其能否准确地检测出这种时间差。为了达到这一目的，就必须对科氏质量流量计进行精确的建模和分析。 有限元方法（FEM）作为一种强大的数值计算工具，在工程领域具有广泛的应用。通过将复杂的结构或模型离散化，将其分割为有限数量的小元素，并通过这些元素之间的相互作用来模拟整个系统的物理行为。在本研究中，科研人员借助ANSYS这一成熟的有限元软件，将科氏质量流量计的物理模型转化为一系列相互连接的元素，从而模拟出在实际工况下流量计的应力、应变、振动状态和流动特性。这样的建模方法能够为设计人员提供关于流量计性能的详细信息，并指导他们进行优化设计。 灵敏度分析是研究系统对输入参数变化的敏感程度，是提升设备性能的关键环节。对于科氏质量流量计而言，灵敏度分析可以揭示其对流量、压力、温度等多种参数变化的反应。通过这一分析，科研人员能够识别出哪些设计参数对流量计的测量结果影响最大，进而对这些参数进行调整和优化，以实现性能的提升。例如，在分析中可能会发现测量管的几何尺寸、材料属性、驱动频率等参数对测量结果的影响，进而指导设计改进，寻求最佳的设计平衡点。 该研究不仅包含了理论建模和有限元分析，还包括了实验验证的环节。通过将模拟结果与实验数据进行对比，可以验证模型的准确性和可靠性，确保基于模型分析得到的设计改进能够有效应用于实际产品。这种综合性的研究方法，既保证了理论研究的深入，又确保了实际应用的有效性。 总体来说，《科氏质量流量计的有限元建模及灵敏度分析》为科氏质量流量计的设计和应用提供了科学的理论依据。通过深入的有限元建模和灵敏度分析，研究工作不仅为现有流量计的性能提升提供了可能，也为未来流量计设计的新思路和技术进步奠定了基础。这一研究的成果将有助于推动科氏质量流量计在石油、化工、制药等诸多工业领域的广泛应用，并为相关产业的进一步发展提供重要的技术支持。

（1）在中国A股市场15只股票上的应用 （2）构建投资组合 （3）每日调仓 （4）绘制收益率曲线 （5）PPO算法

1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

Beta作为一种基于股票市场价格的风险度量，已经在强势，半强势和弱势市场中进行了广泛的辩论和研究。 已经证明，既没有负值也没有异常β。 过去的研究在研究beta及其行为时很少考虑前沿市场和婴儿市场，例如达累斯萨拉姆证券交易所（DSE）。 通过从DSE数据库中提取的2018年连续246天交易期内17家公司的相应收盘价，本研究通过测试股票和投资组合的回报率和敏感性来检查婴儿市场的交易频率异常。 通过计算DSE交易股票的beta，这项研究发现了许多异常情况。 股票显示不像债券那样频繁交易。 价格在短时间内保持不变，有时股票根本没有交易。 由于波动很小，这些股票表现出异常行为，有时会导致beta值为负。 我们得出结论，这可能是由于两个主要原因。 首先，东非投资者和公众对股票市场了解不足，其次，市场还很年轻，交易平台和基础设施还不完善。 因此，我们建议决策者通过考虑这项研究的结果来优化该地区的股票交易。

本文考虑了连续时间马尔可夫决策过程中平均报酬的方差优化问题。 假设状态空间是可计数的，而动作空间是Borel可测量的空间。 本文的主要目的是在确定性平稳策略空间中找到方差最小的策略。 与传统的马尔可夫决策过程不同，方差准则中的成本函数将受到未来行动的影响。 为此，我们通过引入称为伪方差的概念将方差最小化问题转换为标准（MDP）。 通过给出伪方差优化问题的策略迭代算法，推导了原始方差优化问题的最优策略，并给出了方差最优策略的充分条件。 最后，我们用一个例子来说明本文的结论。

为了分析润滑油道中的磨损颗粒，通过分析颗粒皮带电机，提出了一种考虑介电常数的油路静电传感器的数学模型。 同时介绍了空间敏感性和视野的概念。 分别研究了带电磨粒位置，传感器轴向长度和径向半径的影响因素。 获得了每个变量对灵敏度的影响，并验证了数学模型的准确性。 仿真结果表明，减小传感器的径向半径可以有效地提高静电传感器的空间灵敏度。 电极的轴向长度L越大，灵敏度越高，并且截面敏感场分布越均匀。 在轴向和径向上，轴直径比越大，传感器越灵敏，并且也越灵敏。

python构建投资组合

蟑螂 先决条件 使用此软件的第一步是下载代码的本地副本。 可以通过GitHub直接下载源代码，也可以使用git将其克隆出来，如下所示： $ git clone https://github.com/JacobRajah/Stockroach.git 获得源代码的副本后，请确保已安装npm ，然后在server.js目录和client目录中都运行以下命令以在本地安装所有必需的节点模块： $ npm install 运行程序 要以开发模式运行网站，请执行以下操作： $ npm run dev 这将在浏览器中的localhost：3000上启动UI。