大数据一切皆可量化

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信息技术的变革随处可见,人们正经历着从“技术”到“信息”的转变。大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式。数据,正在从最不可能的地方提取出来。而所谓数据化,并不是数字化。量化一切,是数据化的核心。我们可以想象:当文字变成数据、当方位变成数据、当沟通变成数据、当考核变成数据,皆可被量化的一切事物,正在将数据化变成社会发展的主旋律。数据化概念也许会比大数据概念更加好理解,在如今的时代,高速发展的科学技术可以让我们通过数据分析自己。所以,经常有人说,数据是个好东西,它可以反映我们过去的行为轨迹,也可以预测我们将来的行为倾向。这一切的便利也归功于“量化”。而随着数据分析与挖掘工具的日益丰富与多样,数据存量越来越大,数据对个人、企业也越来越重要。这也直接催生了现今大数据概念的火热与流行。仔细推敲,海量数据的本身其实并没有太大价值,它只是一种对人们既有行为的累积,比已经存在的大数据更重要的,是弄清楚这些数据的量化是通过什么方式实现,又是通过什么技术呈现。大数据概念虽然从国外兴起,但其实,它在国内的落地应用却在真实实践。作为优秀的民族老牌科技龙头企业――同方股份有限公司,对于进军同方大数据产业有着自己独到的见解。作为元数据理论应用的先驱者,从宏观上看,同方打造有灵魂的新一代数据中心,将跨部门、跨领域的业务数据通过独创的“立体元数据+指标”体系“数据资源化”等方法进行数据化的整合加工。真正达到从数据感知、用数据评价、由数据决策的新一代数据中心职能然而,同方物联网本部将对大数据的分析与应用更延伸到了微观的员工管理层面。我们知道,任何一个公司的员工管理,都集中体现在两方面,一是如何促进员工成长,也可以说是更加理解公司的业务模式,进而提升业绩。二是如何对员工的成长进行评价,也就是考核。同方在这两方面,通过一个包含各种考核指标与激励要素的数据化的建立,来更好的实现,真正将数据化理论应用到了实际的工作与生活中。数据化不会一蹴而就。它既涉及到对现在业务指标的量化处理,也有对企业员工的量化考核,它一定是细节而具体的,所以,用数据说话,用数据决策,也是一种需要培养并养成习惯的决策思维。相信,同方大数据与时俱进的数据化考核与管理,更加会触发所有员工的积极性,带着“信仰与信心”用大数据武装头脑,用澎湃热情助力业务腾飞。

最新技术指标的选择和优化

技术指标的选择和优 化

本报告导读: 指出技术指标择时的四大误区及各自的优缺点 提出了十大评价指标全面评价择时效果 测试了十几种技术指标近 10 年来对上证指数的择时效果,并据此精选指标构建了 12 个综合择时模型,部分模型可在10年内取得30倍以上的稳定收益投资要点:股指期货的推出为量化择时提供了广阔的发展空间。在股指期货推出以前,机构投资者更看重选股。由于现货组合流动性的限制,当择时模型发出交易信号时,投资者不能快速的建仓或出清,这样就会使模型的择时效果大打折扣。因此,大部分机构投资者会采用中长期的择时方法,但中长线择时会错过很多建仓或平仓机会,择时效果远不及短中线择时模型。股指期货推出以后,机构投资者可以用来投机或套保。由于股指期货的流动性远高于现货,且采用保证金交易,投资者可以对股指期货进行频繁交易,短中线择时模型必然会有广阔的发展空间。在这样的背景下,本文通过对技术指标进行优化、综合,开发了多种交易频率相对较高的择时模型。 由于提供的信息片面,采用单一技术指标择时很难在变化莫测的行情中持续稳定的超额收益。各类均有自身的优缺点,有的指标仅适合于特定的市场行情。例如,简单的 20 日均线就可以在 10 年内获取近 600%的收益,但其成功率只有 31%。显然,20 日均线在 2006~2008 年股市大幅波动时可积累大量的超额收益,但是在震荡市中效果较差,而这种大

牛市、大熊市以后出现的概率较低,因此,仅采用 20 日均线恐怕很难像以前那样获取大量的超额收益。又如,TRIX(47,12)的成功率较高可达到 73%,但其发出的交易信号较少,10 年仅能操作 11 次。另外,许多常用的技术指标择时效果一般,参数有很大的改善空间。本文实证分析的结果表明,许多常用的技术指标如MACD、BOLL、SAR、KDJ等,在默认的参数下,很难获取较高的超额收益。 通过3种综合方法可显著提高择时收益。我们认为当较多技术指标同时指向多头时,买入信号会更加可靠,反之亦然。本文通过优化权重法、等权重法及 0/1 规划法等 3 种方法对精选后的技术指标进行综合择时。前两者是对技术指标赋一定的权重后进行加权综合,当综合择时指标高于阀值时买入,反之卖出;后者是先选定一些重要的技术指标作为备用,当备用指标中指向多头的数量达到一定数量时买入,反之卖出。本文的实证结果表明,3 种方法均能获取稳定的超额收益,有的甚至能在 10 年内获取 30 倍以上的择时收益,并且成功率在60%以上,年胜率在90%以上。为增强其适用性,降低交易频率,我们对阀值增设了缓冲区,当综合择时指标突破缓冲区上限时才买入,跌破下限时才卖出。增设缓冲区之后,可将交易次数控制在120和60次左右,但部分模型仍能获取10倍或7倍以上的收益。 在股指期货推出之前,当股市大跌时,投资者没有避险工具,唯一可以表达看空意愿的手段就是卖出股票,降低仓位。但是,由于股市的流动性有限,投资者只能逐步卖出,这样,到清仓完毕时,股市已经有一段很大的跌幅。另外,由于卖出期间较长,投资者可能会抱有侥幸心理,期望大盘快速止跌企稳,从而错失做空良机。这也是中国的基金择时能力缺失的主要原因所在——不是基金经理无择时能力,而是无法及时、迅速的表达择时意愿。股指期货推出之后,由于期指的流动性较好,投资者在看空时可迅速开空仓套保,锁定收益。因此,我们认为,股指期货推出之后,择时能力对理财产品收益的影响会不断增加,择时策略的开发则会变得越来越重要。

计量经济学期末考试题库及答案

计量经济学题库 、单项选择题(每小题1分) 1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C)。 A.统计学B.数学C.经济学D.数理统计学 2.计量经济学成为一门独立学科的标志是(B)。 A.1930年世界计量经济学会成立B.1933年《计量经济学》会刊出版 C.1969年诺贝尔经济学奖设立D.1926年计量经济学(Economics)一词构造出来 3.外生变量和滞后变量统称为(D)。 A.控制变量B.解释变量C.被解释变量D.前定变量4.横截面数据是指(A)。 A.同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B.同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C.同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D.同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5.同一统计指标,同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是(C)。 A.时期数据B.混合数据C.时间序列数据D.横截面数据6.在计量经济模型中,由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是( B )。 A.内生变量B.外生变量C.滞后变量D.前定变量7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是(A )。 A.微观计量经济模型B.宏观计量经济模型C.理论计量经济模型D.应用计量经济模型 8.经济计量模型的被解释变量一定是( C )。 A.控制变量B.政策变量C.内生变量D.外生变量9.下面属于横截面数据的是( D )。 A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C.某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D.某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10.经济计量分析工作的基本步骤是( A )。 A.设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B.设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C.个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D.确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11.将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为( D )。 A.虚拟变量B.控制变量C.政策变量D.滞后变量12.( B )是具有一定概率分布的随机变量,它的数值由模型本身决定。 A.外生变量B.内生变量C.前定变量D.滞后变量 13.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为( B )。 A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据 14.计量经济模型的基本应用领域有( A )。 A.结构分析、经济预测、政策评价B.弹性分析、乘数分析、政策模拟 C.消费需求分析、生产技术分析、D.季度分析、年度分析、中长期分析 15.变量之间的关系可以分为两大类,它们是( A )。 A.函数关系与相关关系B.线性相关关系和非线性相关关系

大数据中心建设方案a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一 是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务,基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息,利用数据分析技术,针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务,包括 但不限于: (1)产品环境适应性基础数据提供; (2)产品环境适应性调研分析报告; (3)产品环境适应性分析预测; (4)产品环境适应性技术规范制定;

一个量化投资者的自白:我是如何用大数据玩转股市的!

一个量化投资者的自白:我是如何用大数据玩转股市的! 经济学有个著名的有效市场假说:如果一个证券市场上所有的信息都能及时被投资者获取,那么证券价格会与其风险相当,是由公平竞争导致的股票真实价值。换句话来说,如果你想以合理的价位购买一只股票,你至少要知道有关这只股票的所有信息,并能够对其进行合理地分析。一只股票有多少“相关信息”?一从基本面角度来看,判断个股对应的上市公司质地的好坏,是取得投资成功与否最重要的因素。数据分析如下:第1步从各个渠道获取上市公司这四十多项指标的数据。第2步对这些数据进行分析。二从技术面角度来看,每只股票的K线形态,走势以及各类技术指标是择时的重要依据。数据分析如下:第1步获得K线形态、技术指标的相关知识,并取得对应个股的即时数据。第2步根据个股的即时数据和掌握的技术指标来计算个股的技术形态,从几百种不同类型的K线形态、技术指标中选择有效性较高的上涨形态,从而预测股票未来的涨跌,这是目前市场上绝大多数股民最痴迷的股票投资“技术”。三在股市的不同时间周期,必须考虑板块轮动效应,从而进行投资决策。数据分析如下:第1步取得所有公司的各类维度属性的数据。第2步对每个维度的数据进行分类,根据最近几个交易日每个类别所含股票的市场表现,分析并寻找出当前热点板块和下一个

有可能热起来的板块。四从机构动态来看,有些个股受到基金公司或者股票研究机构追捧,有些则被大量机构选择或建议减持,做股票投资至少不能与机构对着来这是前提。进行数据分析:第1步搜集所有机构的动态,包括研报、个股评级、基金\券商重仓、社保重仓、QFII重仓、高管增持\减持、机构新进十大流通股等。第2步根据对所有搜集到的数据进行分析和研判,进行跟风操作。五事件驱动是股票价格变动最重要的诱因。第1步通过新闻资讯网络等各个渠道,获得驱动事件。第2步根据事件寻找跟该事件相关的个股,比如今年夏天有种新的血液传染病发生,那么国内针对血液传染病的医药个股就是直接受益者,据此进行股票操作。股票投资类似打牌,你要搜集到牌桌上已经出掉的牌,从而计算你手里的牌的组合胜率有多少,利用概率去战胜市场,才能保证最高的收益。以上这些数据,你每多搜集一份,你的胜率就会提高一分。如果你选中的股票具备以上五点逻辑特征,无疑你将拥有最高的胜率!要找到这样的股票,你需做如下几件事:第一步:搜集所有公司数据,分析后寻找成长型价值公司;第二步:在符合第一点的公司里,寻找有合适的上涨技术形态的公司;第三步:在这些公司里寻找符合当前板块轮动热点的公司;第四步:在以上股票池中挑选被QFII 重仓的公司;第五步:在以上股票池中寻找有当前热门概念的公司。总的来说,其实就做了两件事:搜集数据,分析数

招商证券-101224-量化择时之技术指标(一)基于趋势型指标的择时策略

研究报告 | 金融工程 量化投资 基于趋势型指标的择时策略 2010年12月24日 ——量化择时之技术指标(一) 《量化择时之市场情绪——短期看变 本文重点研究趋势型指标在市场择时中的运用,以MA 、MACD 、DMA 和TRIX 四个指标为基础,通过使用交叉法则构建相应择时策略,历史十五年的模拟测试显示,趋势型指标的择时策略可获得较好的超额收益。 趋势型指标择时:趋势型指标一般通过两根线所形成的金叉和死叉作为市场趋势判断标准。利用趋势型指标进行择时的基本理念是顺势而为,即通过追 踪市场运行趋势,让利润充分增长,同时限制损失。 指标最优参数选择:将1996~2010总共15年的上证综指数据分为三个五年区间进行择时交易测试,在单个指标的测试中,MA 指标利用短期均线和长 期均线的交叉进行择时,最优参数为4日短线与40日长线,MACD 指标利 用DIF 和DEA 的交叉进行择时,最优参数为6日短期、20日长线和25日 DIF 移动均线,DMA 指标利用DMA 和AMA 的交叉进行择时,最优参数为2 日短期、115日长线和20日AMA 移动均线,TRIX 指标利用TRIX 及其均线 MATRIX 的交叉进行择时,最优参数为以115日作为三次指数加权移动均线 的天数,2日作为计算MATRIX 的天数。 单个指标最优参数择时效果:MA 、MACD 和TRIX 指标发出交易信号频率较 低,适合进行较长时期的择时交易,最优参数择时策略在三个测试期间里均 有两个表现突出,1996~2000期间表现欠佳,DMA 指标择时频率略高,交 易信号频繁,不考虑交易成本情况下在三个测试区间均能稳定战胜指数收益。 综合择时策略:将四个趋势型指标的交易信号进行叠加,构建一个综合择时 策略。测试结果显示,四个指标中有3个及以上指标发出买入信号时做多, 有3个及以上指标发出卖出信号时做空的择时效果相对最优。在历史15年的 测试中,总共进行了17次交易,累计收益达到16.39倍,远高于买入并策略 下的2.8倍累计收益。

大数据中心建设的策划方案

大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑,下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料, 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务,重要性高, 不允许业务中断, 一般按照国标 A 级标准建设, 以保证异常故障和正常维护情况下, 正常工作, 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程,集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的,主要包括以下几大系统:建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础,它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点,一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域, 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间,辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等,为主机房提供服务的空间。 此外,数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等,确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等,以为工作人员提供良好的工作条件,同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统,这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统,其供电质量要求非常高,应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等,其供配电系统称为“辅助 供配电系统,其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座,并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备,不仅产生大量的集中热量,而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求,这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行,需要机房保持一定的温度和湿度。 同时,机房密闭后仅有空调是不够的,还必须补充新风,形成内部循环。 此外, 它还必须控制整个机房里尘埃的数量, 对新风进行过滤, 使之达到一定的净化要求。

计量经济学数据分析

计量经济学数据分析

计量经济学数据分析 学院:管理与经济学院 专业:技术经济及管理 姓名:葛文 学号:20808172

分析中国经济发展对中国股票市场的影响 本文通过分析2000年到2007年各月股票市场流通市值(value ),成交金额(turnover),GDP 现价和居民储蓄(saving)的相关数据,试图分析我国经济发展对股票市场的影响。数据来源为CCFR 数据库和证监会网站。具体分析如下: 一、绘制四个数据变量的线性图,查看2000年到2007年他们各自的走势。 5000 1000015000 20000250002000200120022003200420052006GDP 4000060000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 2000200120022003200420052006SAVING 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006turnover 01000020000300004000050000600002000200120022003200420052006value 二、采用最小二乘法(OLS)进行分析

回归表达式:gdp=10433.48+0.191218*turnover 其中:Prob低于0.05,说明对应系数显著不为零;R2=0.195641,说明拟合程度一般;Prob(F-statistic)=0.000013<0.05,说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 回归表达式:gdp=8470.567+0.196853*value 其中:Prob低于0.05,说明对应系数显著不为零;R2=0.154730,说明拟合程度一般;Prob(F-statistic)=0.000125<0.05,说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。

互联网+大数据中心机房建设方案

数据中心机房建设方案

目录 第一章概述 (5) 1.1机房建设需求概况 (5) 1.2引用标准 (5) 第二章机房装修 (6) 2.1设计内容 (6) 2.2顶棚装修工程 (6) 2.2.1净空 (6) 2.2.2天花材料 (7) 2.3地面装修工程 (7) 2.3.1各功能区地面装修要求 (7) 2.3.2活动地板的选用 (7) 2.3.3活动地板的安装 (8) 2.4墙面装修工程 (8) 2.5隔断工程 (8) 2.6门窗工程 (8) 第三章机房配电系统 (9) 3.1电源方案 (9) 3.2系统实施 (10) 3.3配电线路 (10) 3.4配电设备及材料 (10) 3.4.1 UPS设备 (10) 3.4.2 配电柜及开关 (10) 3.4.3 插座 (11) 3.4.4 配电线缆 (11) 3.4.5 线路敷设 (12) 3.5照明系统 (12) 3.5.1 市电照明系统 (12) 3.5.2 应急照明系统 (13)

第四章机房防雷接地系统 (13) 4.1概述 (13) 4.2雷电入侵电器设备的形式 (13) 4.3影响计算机系统的是感应雷 (14) 4.4防雷措施 (14) 4.4.1 机房接地系统 (14) 4.4.2 机房等电位连接 (15) 第五章机房空调系统 (16) 5.1机房空调 (16) 5.1.1设计思路 (16) 5.1.2空调配置 (17) 5.1.3送风方式 (17) 5.1.4设备安装 (18) 5.2新风系统 (18) 5.3排烟系统 (18) 5.3.1设计思路 (18) 5.3.2 产品特点 (19) 第六章综合布线系统 (19) 6.1概述 (19) 6.2布线系统技术方案 (20) 6.2.1机房布线系统建设内容 (20) 6.2.2产品选用 (20) 6.2.3机房布线实施 (20) 6.2.4系统组成 (20) 6.2.5工作区子系统设计 (21) 6.2.6水平子系统设计 (21) 6.2.7管理子系统设计 (21) 6.2.8线缆路由 (22) 第七章机房监控系统 (22)

《计量经济学》第5章数据

《计量经济学》各章数据 第5章自相关性 例5.3.1中国城乡居民储蓄存款模型(自相关性检验)。表5.3.1列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额(单位:亿元)和GDP指数(1978年=100)的历年统计资料,试建立居民储蓄存款模型,并检验模型的自相关性。 表5.3.1 我国城乡居民储蓄存款与GDP指数统计资料

5.5 案例分析:中国商品进口模型 商品进口是国际贸易交往的一种常用形式,对进口国来说,其经济发展水平决定商品进口情况。这里,研究我国进口商品IM 与国内生产总值GDP 的关系。有关数据见表5.5.1。试建立中国商品进口模型。 表5.5.1 1989-2006年我国商品进口与国内生产总值数据(亿元) 思考与练习 10. 表1给出了美国1958-1969年期间每小时收入指数的年变化率(y )和失业率(x ) 请回答以下问题: (1)估计模型t t t u x b b y ++=1 1 0中的参数10,b b (2)计算上述模型中的DW 值。 (3)上述模型是否存在一阶段自相关?如果存在,是正自相关还是负自相关? (4)如果存在自相关,请用DW 的估计值估计自相关系数ρ。 (5)利用广义差分法重新估计上述模型。自相关问题还存在吗? 表1 美国1958-1969年每小时收入指数变化率和失业率

11.考虑表2中所给数据: 表2 美国股票价格指数和GNP 数据 注:y-NYSE 10亿美元) (1)利用OLS 估计模型:t t t u x b b y ++=10 (2)根据DW 统计量确定在数据中是否存在一阶自相关。 (3)如果存在一阶自相关,用DW 值来估计自相关系数ρ?。 (4)利用估计的ρ ?值,用OLS 法估计广义差分方程: t t t t t v x x b b y y +-+-=---)?()?1(?1101ρρρ (5)利用一阶差分法将模型变换成方程: t t t t t v x x b y y +-=---)(111,或:t t t v x b y +?=?1 的形式,并对变换后的模型进行估计。比较(4)、(5)的回归结果,你能得出什么结论?在变换后的模型中还存在自相关吗?

计量经济学题库(超完整版)及答案.详解

计量经济学题库 计算与分析题(每小题10分) 1.下表为日本的汇率与汽车出口数量数据, X:年均汇率(日元/美元) Y:汽车出口数量(万辆) 问题:(1)画出X 与Y 关系的散点图。 (2)计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3=,Y 554.2=,2X X 4432.1∑(-)=,2 Y Y 68113.6∑ (-)=,()()X X Y Y ∑--=16195.4 (3)采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 R 2= F= 解释参数的经济意义。 2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 () () n=30 R 2= 其中,Y :政府债券价格(百美元),X :利率(%)。 回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是i ?Y 而不是i Y ; (3)在此模型中是否漏了误差项i u ;(4)该模型参数的经济意义是什么。 3.估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 ()() n=19 R 2= 其中,C :消费(元) Y :收入(元) 已知0.025(19) 2.0930t =,0.05(19) 1.729t =,0.025(17) 2.1098t =,0.05(17) 1.7396t =。 问:(1)利用t 值检验参数β的显著性(α=);(2)确定参数β的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。 4.已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ (-)=,2 Y Y 68113.6∑(-)=, 求判定系数和相关系数。

计量经济学数据建模分析

计量经济学数据建模分析 一、研究意义 试找出对外承包合同金额和外汇储备量二者与实际利用外资情况之间的关系,特此搜集了1985年至2011年的相关数据,来进一步分析三者的关系,即对外承包合同金额和外汇储备量对于实际利用外资情况有何影响。 二、计量模型分析 (一)变量的选取 影响实际利用外资情况的变量很多,在此只通过对外承包合同金额和外汇储备量这两个变量来进行分析影响实际利用外资情况的因素。 (二)理论模型的建立 建立一个二元的线性回归模型,即Y=β 0+β 1 X 1 +β 2 X 2 +μ Y:实际利用外资情况; X 1 :对外承包工程合同金额; X 2 :外汇储备量。 通过这个建模来分析对外承包合同金额和外汇储备量对于实际利用外资情况的影响。 (三)数据收集 该数据选自于中国国家统计局的统计年鉴,并按照时间序列进行排列,数据完整、精准、可靠。 年份对外承包工程合同金额外汇储备量实际利用外资情况1985 11.16 26.44 47.60 1986 11.89 20.72 76.28 1987 16.48 29.23 84.52 1988 18.13 33.72 102.26 1989 22.12 55.50 100.60 1990 26.04 110.93 102.89 1991 36.09 217.12 115.54 1992 65.85 194.43 192.03 1993 68.00 211.99 389.60 1994 79.88 516.20 432.13 1995 96.72 735.97 481.33 1996 102.73 1050.29 548.05

计量经济学(李子奈)第三版书中表格数据

计量经济学(第3版)例题和习题数据表

P24-25 表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表

表2.3.1 参数估计的计算表

表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出(元)

表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料 单位:亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源:根据《中国统计年鉴》(2001,2007)整理。

金融量化分析_2015_讲义_9_量化投资

9量化投资 9.1如何利用多因子进行量化选股? MATLAB能够为量化投资策略的研究、回测、模拟交易、实盘交易、数据处理、矩阵算法、优化、统计检验、金融建模、数据挖掘、机器学习等方面提供强大的支持,使得量化投资策略的构建与应用更加容易,并能够实现复杂的算法。量化选股是指利用数量方法选择投资组合成份股的过程,既可从股票的基本面因素(包括多因子、风格轮动、行业轮动、事件、新闻、统计指标等)来选股(简称基本面选股),也可从股票交易的市场行为来选股(技术面选股),具体方法包括资金流、动量反转、一致预期、趋势追踪和筹码等。 基于多因子的量化选股主要步骤包括: 第1步,选取候选因子。选择候选因子主要依赖于经济逻辑和市场经验。候选因子可以是一些反映基本面信息的因子,也可以是反映市场交易信息的因子,还可以是反映宏观经济、未来预期等其他方面信息的因子。因子类型主要包括规模、估值、成长、盈利、动量、市场、资本结构、新闻等。 第2步,筛选有效因子和剔除冗余因子。根据各因子与股票(组合)收益率之间的相关性程度(比如,筛选标准可为相关系数绝对值大于阀值)筛选出有效因子,根据各因子之间的相关性程度(比如,剔除准则为相关系数绝对值大于阀值,仅保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子)来剔除冗余因子。有效因子的筛选通常采用排序的方法,其具体思路为:每个月初依因子大小对样本股票进行排序(正向指标从小到大排序,反向指标从大到小排序)并划分成若干股票组合,每个月末计算出各个股票组合该月收益率(假定月初买入月末卖出),进而计算相对基准的超额收益以及赢家组合跑赢市场的概率和输家组合跑输市场的概率。若该因子有效,则各个股票组合收益率与组合排序之间存在较强的相关性,而且赢家组合的超额收益率大于0,而且比该组合的最小超额收益阀值大,具有较大的跑赢概率,而输家组合的超额收益率小于0,比该组合的最小超额收益阀值小,具有较大的跑输概率。 第3步,构建综合评分模型,计算股票综合得分。根据筛选出的多个因子构建综合评分模型,在每个月初根据正常交易股票的因子最新取值计算股票的综合得分并对股票进行从高分到低分排序,分值相同的按流通市值或PB排序,选择排序靠前的若干只股票。构建综合得分模型的常用方法有两种:一是打分法,首先对股票的各个因子进行打分(正向指标按从低到高排序,反向指标从高到低排序),然后按照一定的(静态或动态)权重加权得到一个总分,比如,同类因子相加,不同类因子相乘。该法比较稳健, 62

大数据中心建设方案

大数据中心建设方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同时为广电的信息化提供支撑,下面由学习啦小编为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料,希望能帮到你。 大型承载企事业、集团、机构的核心业务,重要性高,不允许业务中断,一般按照国标A级标准建设,以保证异常故障和正常维护情况下,正常工作,核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程,集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。机房建设的各个系统是按功能需求设置的,主要包括以下几大系统:建筑装修系统、动力配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统 是整个机房的基础,它主要起着功能区划分的作用。根据用户的需求和设备特点,一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域,主机房为放置机架、服务器等设备预留空间,辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调室、操作间等,为主机房提供服务的空

间。此外,数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等,确保机房气密性好、不起尘、消防、防静电、保温等,以为工作人员提供良好的工作条件,同时也为机房设备提供维护保障功能。 二、供配电系统 是机房安全运行的动力保证。计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统,这部分供配电系统称为“设备供配电系统”,其供电质量要求非常高,应采用UPS不间断电源供电来保证供电的稳定性和可靠性。辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等,其供配电系统称为“辅助供配电系统”,其供电由市电直接供电。机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。插座应分为市电、UPS及主要设备专用的防水插座,并注明易区别的标志。照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统 是运行环境的保障。由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备,不仅产生大量的集中热量,而且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求,这就对空调系统提出了更高的要求。保证设备的可靠运行,需要机房保持一定的温度和湿度。同时,机房密闭后仅有空

融工程-数量化择时091209:用成交量指标识别市场系统风险[1]

分 析 师 曹力 联系电话: (0755) 8208 0141 caoli@https://www.360docs.net/doc/7613851861.html, 何天翔 联系电话: 0755-8208 0146 hetx@https://www.360docs.net/doc/7613851861.html, 中国市场中有句名言:只有成交量是真的。成交量包含了市场变化的丰富信息,国际著名投资机构都很重视成交量的研究,如高盛把成交量的指标作为量化系统的重要组成部分。 从在以往的数量化择时研究中,我们一般是从价格信息出发。而本文从成交量出发,挖掘对识别市场系统风险有帮助的信息。 在去年我们的报告中提出的交易量偏差指标,经过适当的数量化滤波处理之后,可以用来识别市场的系统风险,从而形成对应的交易策略。 进一步实证研究表明,将交易量偏差指标用到综合指数的择时交易上,从1998年到现在12年内都非常有效,考虑交易成本0.3%的前提下,1998年以来对上证指数的超额收益为626%,而且平均年换手率只有100%左右。在深交所的22个行业指数上,2002年到2009年平均能实现超额收益494%,在22个封闭式基金上也能实现平均370%的超额收益。 在当前沪深300成分股中,取上市日在1998年前的120个股票实证,发现交易量偏差指标交易策略能够带来平均30倍以上的超额收益,对93%的股票都有正的超额收益。 这些实证结果表明,不管是个股投资还是指数投资,规避市场的系统风险都是至关重要的,而交易量偏差指标是一种非常有效的识别市场系统风险的工具。 相关研究 《市场情绪指标的建立及策略应用-市场情绪指数研究系列之一》,何天翔,2008.08.19 用成交量指标识别市场系统风险 交易量偏差的新认识

目 录 成交量(volume)在投资中的重要意义 (3) 交易量偏差 (4) 交易量偏差指标的构建 (4) 交易量偏差和系统风险 (5) 交易策略 (6) 交易量偏差用于指数交易的实证 (7) 综合指数 (7) 行业指数 (9) 封闭式基金 (10) 交易量偏差用于个股交易的实证 (11) 结论 (13)

股票量化择时策略(上中下)

股票量化择时策略(上中下) 解析|量化择时策略(上) 鲲鹏668 2018-04-07 08:14:59量化择时就是利用数量化的方法,通过对各种宏观微观指标的量化分析,试图找到影响大盘走势的关键信息,并且对未来走势进行预测。 择时策略基本框架: 最基本的择时策略指的是只判断买卖,不涉及仓位优化的择时策略。由于不考虑风险,则是策略完全通过优化收益来形成相应的买卖决策。 由于在国内股票市场中,只允许做多,所以策略多为帮助选择股票进行买入,或者将已有仓位进行卖出的判断。 趋势择时 趋势择时的基本思想来自于技术分析,技术分析认为趋势存在延续性,因此只要找到趋势方向,跟随操作即可。趋势择时的主要指标有MA. .MACD和DMA等。拿双均线策略举例,在交易决策的时点需要根据已知数计算短期均线和长期均线两个值,当短期均线高于长时,判断交易决策刻当短期均线高于长时,判断交易决策刻的趋势为上涨,按照会延续的趋势为上涨,按照会延续的思想,认为后市会继续上涨,因此看多。而当短期均线低于长时判断交易继续上

涨,因此看多。而当短期均线低于长时判断交易继续上涨,因此看多。而当短期均线低于长时判断交易继续上涨,因此看多。而当短期均线低于长时判断交易决策时刻的趋势为下跌,认为后市继续下跌,因此看空。 MACD:称为指数平滑移动平均线,由快的指数移动平均线(EMA12)减去慢的指数移动平均线(EMA26)得到快线DIF(差离值)。因此,在持续的涨势中,12日EMA在26 日EMA之上。其间的正差离值(+DIF)会愈来愈大。反之在跌势中,差离值可能变负(-DIF),也愈来愈大。MACD 的反转信号界定为“差离值”的9日移动平均值(9日EMA),又叫DEA或DEM。 用(DIF-DEA)×2即为MACD柱状图。 当MACD从负数转向正数,是买的信号。当MACD从正数转向负数,是卖的信号。当MACD以大角度变化,表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开,代表了一个市场大趋势的转变。 基本用法: 1. MACD金叉:DIFF 由下向上突破DEA,为买入信号。 2. MACD死叉:DIFF 由上向下突破DEA,为卖出信号。 3. MACD 绿转红:MACD 值由负变正,市场由空头转为多

量化选股系列报告之六:基于纯技术指标的多因子选股模型

证券研究报告 | 金融工程 量化投资基于纯技术指标的多因子选股模型 2014年4月11日——量化选股系列报告之六 样本内各策略累计超额收益 资料来源:聚源数据、招商证券 样本外各策略累计超额收益 资料来源:聚源数据、招商证券 综合策略与沪深300收益 资料来源:聚源数据、招商证券 相关报告 《量化选股因子测试系列报告之 五-基于股票风格特征的量化评 分模型》2011/8/1 传统的多因子选股,主要考虑使用价值、成长、质量以及市场等四大类因子, 采用打分模型,构建月度选股策略。本报告尝试仅使用技术指标构建多因子选 股策略。在本报告中主要考察超买超卖型和趋势型指标的月度选股效果。 ?技术指标选股策略构建框架:在对单个技术指标测试时,使用优化后的参 数计算相应指标。为避免空仓月份较多的问题,提出以相对价格方式。在 考虑多个指标叠加的问题上,本文尝试:指标等权叠加、个股阈值限制、 资金等权分配以及个股多倍权重共四种方法检验模型效果。 ?趋势型指标死叉组合优于金叉组合:无论在哪种价格下,趋势型指标金叉 组合月均超额收益和累计超额收益几乎均为负,反而死叉信号给出组合这 两者基本为正值。显示股票反转效应更为明显:在趋势性指标给出买入信 号后的一个月时间,股价很可能已经反转,并且反转效应大于之前的动量 效应,导致持有金叉组合收益为负。因此基于反转效应,在处理趋势型指 标的问题上本文以死叉信号作为构建Top组合的依据。 ?样本内策略表现:在综合价格下以综合策略Ⅱ为例,样本内月均超额收益 为1.79%,月胜率在65%左右,年化信息比率达1.47。若以年化信息比率、 月均超额收益为评价标准,该方法具有明显优势。因此本文选择综合价格 下的综合策略Ⅱ作为样本内建模。 ?样本外策略检验:策略依然保持着相对于沪深300稳定的优势。过去15 个月沪深300收益率为-15%左右,而同期综合策略Ⅱ累计收益11.09%, 超额收益达26%左右,月均超额收益为1.85%,年化信息比率为1.57。 ?整体收益特征分析:综合策略Ⅱ与沪深300月收益的相关系数高达 92.36%,由此来看二者相关性非常显著。从回归方程的结果来看,相对于 沪深300的β系数为1.07,略大于1;α为1.13%,显著大于0。此外值 得注意的是,回归方程的拟合优度R 为0.853,拟合效果非常好。 ?未来可改进的方向:1、可以考虑以滚动5年作为样本内进行参数优化,并 用接下来1年作为样本外测试,构造动态选股模型;2、可在中证500、中 证800乃至全市场股票池中验证本文提出的选股策略效果;3、继续挖掘其 他类型指标。 陈军华 0755-******** chenjh2@https://www.360docs.net/doc/7613851861.html, S1090513080001 罗业华 0755-******** luoyh@https://www.360docs.net/doc/7613851861.html, -14% -12% -10% -8% -6% -4% -2% 0% 0% 50% 100% 150% 200% 250% 300% 350% 回撤超买超卖型趋势型 综合策略Ⅰ综合策略Ⅱ

大数据平台建设方案设计

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

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