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因子模型中，因子的收益率或者波动率应该怎么计算？

 2022-11-25   期权匿名问答  8457  1

rt，不清楚获得了因子值之后应该怎么样去计算因子的收益率，这张图是我在国泰安数据库下载的ff3因子值（月 ...

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谁是原神强度最低的五星？七七第三，莫娜第二，第一名曾是 ...

 2022-11-25   期权匿名问答  5293  20

虽然都是五星，但是在玩家的心目中，不同五星角色的强度评级，是完全不同的。入坑之前，最好能提前了解一个 ...

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431金融学到底怎么备考？听大家都说难？

 2022-11-25   期权匿名问答  6181  0

金融学，一直是近十年来排名前十的热门专业。几年前曾有媒体对各行业薪酬排名分析，证券和银行业居高不下 ...

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金融知识第七期，北交所

 2022-11-25   期权匿名问答  5972  0

什么是北交所？北京证券交易所（简称“北交所”），于2021年9月3日注册成立，是经国务院批准设立的中国第 ...

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如何评价游戏《宝可梦：朱紫》发售三天全球首周销量破 1000 ...

 2022-11-25   期权匿名问答  9524  5

如何评价游戏《宝可梦：朱紫》发售三天全球首周销量破 1000 ...

2022-11-25

期权匿名回答

（多图预警～）勉强回答一下：除了平台（switch保有量）以及宝可梦IP本身的号召力，这次销量主要反映的是Pokemon系列自2016年之后多年“消化新玩家（或者说Pokemon Go玩家）”的成果，这个从预购量的“历史新高”也可以看出些趋势——要我说《宝可梦：朱/紫》关键词不是表面的颠覆而是内核中的调和，把不同群体的诉求弄在一起。这个商业业绩虽然不能够反映出《宝可梦：朱/紫》目前制作水平（略拉跨），却是对Pokemon系列近几年中协调新老玩家的一个反馈。 http://pic1.zhimg.com/v2-92ed134007294791982bbf22fd330e5b_r.jpg?source=1940ef5c 20周年后的宝可梦“变革时代” 个人认为Pokemon系列的20岁是个分水岭，前二十年相对比较稳定，后二十年变革较多，而关键点在于——在Pokemon的20周年出现了《Pokemon Go》这个爆款游戏，一度全球爆炸，至今世界TOP10的手游，其成功始料未及。 http://pic1.zhimg.com/v2-0154853c959b2f79c078618623cb567c_r.jpg?source=1940ef5c 而作为Pokemon系列官方，自然不可能对潜在利益无动于衷。七世代《宝可梦：日/月》之后，至少在我这个旁观者来看，无论是从动画还是游戏执行的核心思路，都是如何整合新玩家（其中相当比例是Pokemon Go作为入口）和老玩家。近年来Game Freak的整合努力自2016年以来，Game Freak实际负责人增田顺一就频频释放在采访中释放出对Pokemon Go亲善信号，肯定其商业成绩并表示掌机端会想办法与Pokemon Go实现联动，于是近几年在游戏动画领域中，呈现出对Pokemon Go的巨大倾斜。 http://picx.zhimg.com/50/v2-2dfbda7a206a2fb3d423b1d53c50872c_720w.jpg?source=1940ef5c 2018年登录Switch的第一部作品就是《Let’s go皮卡丘/伊布》，一方面这游戏在系统极大阉割（多个系统不全）几乎等同于主机板移植的Pokemon Go官方坚称本作为“主系列作品”，另一方面，本作与Pokemon Go可以无缝对接，甚至设计了只有在Pokemon Go中才能得到的宝可梦，在历史上尚属首次，倾斜力度不可谓不大。 http://picx.zhimg.com/50/v2-f82ce89d8565b7cdf0f9893ea9408619_720w.jpg?source=1940ef5c 其次，《宝可梦：剑/盾》中表面上拨乱反正，重归传统系统，但是实行了明雷暗雷并存的机制，恢复核心养成数值体系但是大幅降低养成门槛，试水了旷野地带，为习惯于“轻养成，重收服”的新玩家提供引导。之后又开发出《宝可梦：阿尔宙斯》保留野外战斗，但是极大强化了收服机制，并尝试了一定规模的无缝地图。从《宝可梦：朱紫》的预告片中我们也可以看到《宝可梦传说：阿尔宙斯》的许多影子，可谓是一脉相承…… http://picx.zhimg.com/v2-f91fe2191ca884566235e396fc0d852b_r.jpg?source=1940ef5c 就连同期的宝可梦动画《宝可梦：旅途》中，都增加了一个Pokemon Go代言人——小豪。当然，整合工作也不是一帆风顺的，《宝可梦：旅途》中的小豪遭到观众们的嫌弃，风评远远好于《宝可梦：晶灿珍珠/明亮钻石》的《宝可梦传说：阿尔宙斯》销量却不及前者……有些时候新玩家和老玩家并不同时买单……但是，在《宝可梦：朱/紫》至少从销量来看暂时达到了“调和”的结果。《宝可梦：朱/紫》的折衷思路 http://picx.zhimg.com/v2-c1d3e7869413914e86f73cd4eb7ee7ba_r.jpg?source=1940ef5c 而《宝可梦：朱/紫》这作核心依旧放在“调和“上面，沿着七世代之后的思路，尽可能让更多的人接受： [*]顺应总体玩家“潮流”，搞“开放世界”（虽然搞得差点意思） [*]全面实现“明雷化”，一改之前20年的暗雷，但是取消“车轮战” [*]保留大地图上的“背刺”，但维持回合制的收服方式 [*]彻底移除秘传技系统，转向骑乘但是依然保留秘传技限制探索进度的机制（需要玩家在主线中不断解锁） [*]给予玩家较高探索自由度的同时，保留道馆和徽章“限制（等级）”机制 [*]大幅简化宝可梦养成系统，但是并未像《Let’s go皮卡丘/伊布》阉割核心数值体系 ………………………………………………………… 种种迹象表明，Game Freak至少在整合并逐步“消化”或者说“转化”新玩家上是花了不少心思的。 http://pic1.zhimg.com/v2-612460d3abe8ea1db72f48099beef801_r.jpg?source=1940ef5c 《宝可梦：朱/紫》在完成度和质量层面上先不论，就商业层面上整合玩家的操作本身还是相当稳健的，从《Let’s go》中直接对接《Pokemon Go》到《宝可梦：剑/盾》半明雷再到《宝可梦传说：阿尔宙斯》的试水，Game Freak一方面逐步转化新玩家，一方面也让老玩家逐渐适应新节奏。 http://picx.zhimg.com/v2-be155088c927af9b9ca41cdcba51af10_r.jpg?source=1940ef5c 当然，这些都不是Game Freak成品BUG多的接口，现在《宝可梦：朱/紫》的销量依然不能够反应其质量，这家公司的技术水平和管理能力，现在尚不具备“一年一作”开发宝可梦主系列且完成度足够高的能力，详情可见：如何评价《宝可梦：朱／紫》？为什么任天堂能做出《塞尔达》这样高质量高品质的佳作，却不能把宝可梦的质量提高？只能说现在Pokemon系列开拓新玩家和稳住老玩家的商业需求都得到了一定程度的满足，而主要问题是主要是维持质量，让基本盘更加稳固，只是靠Game Freak的话，近期真的是够呛…… http://pica.zhimg.com/v2-e757c209acd51963e3097a9576a3ceab_r.jpg?source=1940ef5c 从《宝可梦：朱/紫》预购量中已经能够看出端倪，这次预购量又创历史新高，除了所谓的“年年骂年年买”的老玩家，新增的部分应该相当比例是从这几年的操作中转化而来的新玩家。这是对近几年Game Freak倾斜政策的一次回馈，然而对GF而言，现在主要问题是怎么打磨好产品提升一下口碑，毕竟总是商业业绩好但是口碑滑坡也不是事情，但是如果宝可梦像现在一样变成“年货”（一年一作），以Game Freak技术力还真兜不住…… 其他推荐阅读：跨界营销中，有哪些利用游戏IP策划的案例？PS3 VS XBox 360 ：谁曾经是「家用机游戏机」之王？动物之森在两三个月后依旧会很火爆吗?值得买吗?恐怖型的真人密室逃脱有多可怕？如有不妥之处，求轻喷，欢迎爱好者们一同讨论～回复
2022-11-25

期权匿名回答

抖个机灵，图自取 http://picx.zhimg.com/v2-b2119afe07528d81c8163441bc888eb9_r.jpg?source=1940ef5c http://pic1.zhimg.com/v2-26c9a9c40c147a1a89e33abaff01fc58_r.jpg?source=1940ef5c 回复
2022-11-25

期权匿名回答

平心而论，这次《宝可梦：朱紫》难道不是近几年玩起来最舒服的一款宝可梦么？甚至可以说是最现代的一款宝可梦。这一作抓精灵是真的爽！让很多新人入坑是毫无疑问的。过去全搜集是要去刷的是要靠肝的，这次明雷让不少的pokemon go玩家非常舒服。我之前玩NDS 3DS那些作品都没动力全收集，这次是真的有动力了！《宝可梦》这次三天全球破1000万销量毫无疑问是在圈层上明显突破了固有群体，是一次成功的改革，降低了游戏的门槛，极大的拓宽了游戏的圈层。我觉得最终销量3000万应该是没问题的。很多人担心的是变成《赛博朋克2077》，绝对不会！这次宝可梦的宣传哪一点正式游戏中是没有的，宣传的内容全都出现了！《赛博朋克2077》最大的问题是虚假宣传吧。 http://pic1.zhimg.com/v2-6803f5ff6bae6375d40d0df1f576afc6_r.jpg?source=1940ef5c 以下盘点一下这一作的5个突破。 1.取消了全部的暗雷，让游戏捉宝可梦真的变成了可见即可得，300多只根本停不下来。 2.平衡了对战玩家和收集玩家。不喜欢对战的可以用let's go，习惯对战的保留回合制。 3.丰富的地形，完整的宝可梦生态。 http://picx.zhimg.com/v2-4a4009598e8a3ba2ebc574482d266722_r.jpg?source=1940ef5c 4.不再低幼的故事，不错的剧情演出。 5.pokemon本身品牌的全球化，这两年TPC各种大手笔，ed Sheeran的主题曲，二刺螈馆主奇树爆火。让这款游戏都非常的潮流。 http://picx.zhimg.com/v2-9ee0f53c845f24a25d7eda756f111498_r.jpg?source=1940ef5c http://pica.zhimg.com/v2-11dc5bc2e35c4a27c74439f6bbd00c52_r.jpg?source=1940ef5c 随便一条都能拉拢不少新玩家吧。回复
2022-11-25

期权匿名回答

宠物小精灵破纪录？那没事了。任天堂：不好意思，让大家看到了咱家摇钱树掉钱的景象。考虑到任天堂给全世界贡献了那么多优秀作品，老任定期摇钱的时候，大家就转过身去吧。退一万步，也总比那些除了摇钱树其他什么都没有的公司强吧。回复
2022-11-25

期权匿名回答

卡到了，玩上了，销量出来了，来说说“德不配位”的问题吧。我在等卡带云的时候觉得优化差，bug多。现在实际上手，这只能对一半。实际情况是朱紫的bug是没有我们看到的那么多的。究其根本就是，我们看到的bug都是经过很多玩家和营销号的一层层筛选触发出来的，会给人一种“bug频发”的错觉，这也算是作为云玩家惯有的先入为主了。实际游戏里最多遇到的可能就只是在斜坡或者其他有高低差的地方对战后出现的穿视角bug，我也遇到过两次，其他那些看着就离谱的，概率太低了。而优化依然是我个人不能忽略的问题，特别是NPC的PPT行走，相当出戏。还有每次打开存储盒子的加载速度也让人有点迷惑。宝可梦没有那么多的时间投入人力物力去优化固然是客观原因，但作为玩家，我觉得还是不需要考虑这些，只能给优化0分。本作的画面有些极端，在宝可梦的建模上材质和细节都还算过得去，但是到了建筑等物体就狗牙横生。这种取舍当然是有道理的，毕竟卖点就是在宝可梦，然而这种取舍在很多时候给人的感觉还是比较糟糕的，尤其是主机模式下，细节放大后一些瑕疵会更加明显。与这些缺点相对的，是本作在宝可梦的地图生态、图鉴模式和剧情上都做得不错，生态这方面还可以说是相当好，比阿尔宙斯要进步不少。学校课程一贯老少咸宜，但在这完全不是贬义，趣味性刚刚好。我本人一直不是对战党，所以不说什么对战的问题。不过除开对战，还有太晶坑这个联机PVE内容，得看今天和之后开限时活动后的服务器情况评价。我觉得结合喷喷3的情况，很容易因为服务器问题招致差评。那么说了那么多，三天一千万销量，他配吗？我的看法是，后续补丁把优化整好了，或者后续发布ns2，它就是近年最佳宝可梦。至于其他游戏就别学了，学不来的。回复

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打败美国金融霸权的最佳战略是“避实击虚”！

 2022-11-25   期权匿名问答  5801  0

工业资本家辛辛苦苦压榨无产阶级10年的剩余价值还不如金融资本家花1秒钟敲敲键盘掠夺的财富多。工业资本家 ...

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如何评价 2022 亚太杯数学建模竞赛?

 2022-11-25   期权匿名问答  14159  5

比赛开始时间为2022年11月24日

2022-11-25

期权匿名回答

占个位置吧，比赛期间将会免费给大家提供赛题的思路分析，大家记得点赞保存一下！ A题：序列图像特征提取及模具熔融结晶建模分析 A题是一个模具结晶的建模分析问题，我们首先对给出的图像进行特征提取，来构建我们的温度时间曲线图；先对图像进行一个边缘检测，再进行轮廓跟踪和图搜索，并基于变换直方图选取阈值，最后考虑通过聚类分析来得到我们的表格数据，构建温度时间曲线图；代尔文我们还要对量化的不同特性进行时间序列建模，需要用到ARIMA来进行相应的预测，构建时间序列模型；第三问中要构建温度、熔化速率和结晶速率的关系，通过Avrima方程来构建一个结晶动力学模型，A题需要用到一定的专业知识，建议有一定建模基础的同学选择该题目。 http://pic1.zhimg.com/v2-968edabdcadfe751bef51571001acd37_r.jpg?source=1940ef5c B题：高速列车的优化设计 B题稍微看了一下，有一定的难度，需要用到大量的物理公式，首先需要构建一个空气阻力学模型，根据能量守恒定理，我们的控制方程可以写为： http://pic1.zhimg.com/50/v2-11be55f0c97f7c816eb80ebab05d232c_720w.jpg?source=1940ef5c 再引入气体的状态方程：p=ρRT（R为气体常熟，ρ为气体温度）有点难度，后面更新一下！ http://picx.zhimg.com/v2-340c951e629f6735a5d5735aeaf2157b_r.jpg?source=1940ef5c C题：是否全球变暖 C题是一个比较常见的题型，很多比赛中都出过，首先是温度预测，气候模型的求解以及分析的机器学习算法主要有：RNN神经网络；LSTM神经网络；时间序列；线性回归等等。上述模型及算法在不同程度上可量化分析全球气候时空数据及其趋势，预测未来全球气候变化，反映全球气候变化态势。然后构建一个温度与时间和位置的关系曲线，可以用到线性回归分析模型构建相应的关系曲线本文用到的数据会比较多，大家进行数据分析的时候要先进行数据的预处理，总体来说难度较低，适合新手进行选择，后面我们会进行比较详细的思路分析，大家关注我，持续更新 http://picx.zhimg.com/v2-e686c85575b3975295e11343a969100b_r.jpg?source=1940ef5c 后面我们会进行非常详细的思路模型代码分析，大家记得关注我，持续更新！！！回复
2022-11-25

期权匿名回答

选题建议、A-C题思路已更新。下文包含：2022年亚太杯数学建模竞赛（APMCM）A - C题思路解析、选题建议、代码可视化及如何准备数学建模竞赛 2022年亚太杯数学建模竞赛（APMCM）于24号早上6点正式开赛，最新的更新可以看我的这篇文章： 2022亚太杯数学建模竞赛思路分享选题建议如下： 2022亚太杯数学建模竞赛（APMCM）选题建议A-C题思路如下：（AB目前不展示） C题思路： 2022亚太杯数学建模竞赛C题思路解析很高兴，国赛的回答帮助了上千队伍，下面展示了国赛的回答： 2022年高教社杯全国大学生数学建模国赛C题思路分工可以参考美赛的分工： 2022美赛分工下面将给到大家一些团队的国一选手之前的参赛经历及如何准备数学建模竞赛的方法：本文非常适合各个阶段的建模er观看，干货满满！（超详细攻略，完整版在下方回答）：如何评价2022年数学建模国赛？部分回答如下： 2.1各大数模比赛的含金量请看文章，里面有我的详细建议：知乎 - 有问题，上知乎67 赞同 · 9 评论回答66 赞同 · 9 评论回答66 赞同 · 9 评论回答2.2 参赛建议（个人见解）参加的最优顺序应该是： 1.练手比赛（选择一个或多个）：五一建模（题目简单，不过需要报名费）强推电工杯（题目适中，含金量还可以，不需要报名费）认证杯（有两个阶段，含金量和题目难度不成正比，需要报名费，不推荐没参加过建模的同学参加） 2.进阶比赛 Mathorcup（难度较高，去年难度与国赛持平，需要报名费，如果没有时间可不参加）美赛（虽然是进阶比赛，但时间在国赛后，所以可在国赛后参加。难度较高，需要英语写作，时间比国赛多一天，国内目前大部分院校认可度还行，如果学校不报销报名费且无保研或其他类似原因，可不参加。不建议跨校组队，因为证书只有一个学校名字） 3.全国大学生数学建模竞赛单列出来，因为现在中国绝大多数高校都认可这一比赛，参赛人数非常多，含金量很高。 3 如何准备（干货满满，纯手打，希望大家多支持） 3.1 选择队友及任务分配问题（重要程度：5星）最重要的就是选择一个合适的队友，如果有两个好队友，绝对会让你爱上建模这项赛事，能极大程度锻炼自己的团队协作能力。在想出一个好点子，程序成功运行，特别是最后完成自己的论文时的那种喜悦，无以言表，我觉得这种经历是比比赛结果更为重要的。如下是我的选队友建议：（第8条优先级最高） 1 切忌找到那种事多的人（无论男女，以我的经验，女生比例大于男生）很多女生不愿意熬夜，有的男生因为怜香惜玉就不会选择让女生熬夜or女生来例假or女生男朋友找来（尤其危险，我之前在知乎看到有人居然被打了，因为他让打他的那个男生的女朋友熬夜来的）这样无疑是极大程度上影响比赛的 2 切忌找一对情侣！（咳咳，原因不多说了） 3 最佳搭配方案：三男or一女两男（最优），不推荐一男两女或者三女（尤其是女生，因为关系好而放弃了一个机会，我觉得迟早会后悔的） 4 搭配：建模手+论文手+编程手（其中最重要的是论文手，因为如果论文写得好，算法不咋地有可能也会获得很好的成绩） 5 建模手专业建议：数学/统计/相关专业优先 6 论文手专业建议：这个无论哪个专业都可，但是文科类同学慎重选择，因为即使论文写得好，有的人也不一定能听懂建模手或者是编程手的思路 7 编程手专业建议：计算机相关专业（学习大数据、机器学习、数据科学等方向的优先，会matlab或python的优先）有时候需要大家避个雷：不一定acm很厉害的人，就一定适合当编程手，建模更多的不是去做算法题。 8 认识大佬找大佬组队总没错以下有个今天看到的回答，贴一下:（选好队友的重要性） Aderline：如何评价东南大学2020届最具影响力毕业生评选？240 赞同 · 27 评论回答240 赞同 · 27 评论回答240 赞同 · 27 评论回答3.2 数模算法储备及常用算法推荐（重要程度：3星）网上搜索，一搜一大把，我就不具体一个个说了，在这里仅仅说明一下哪些算法是需要提前掌握的。以下是我觉得很重要，需要掌握（指知道原理，能够用代码实现or有能实现的代码模板）的算法：（排名不分先后） 1 拟合插值方法 2 时间序列算法 3 简单的图论算法 4 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、matlab即可实现) 5 排队论 6 层次分析法 7 灰色综合评价、灰色预测 8 一种聚类算法（见3.4） 9 一种分类算法（见3.4） 10 一种预测算法（见3.4） 11 多元线性回归 12 元胞自动机避坑：模拟退火、蚁群算法、遗传算法等所谓的智能算法（看起来高大上，但是慎用，老师很不喜欢用这些算法的队伍） 3.3 研读优秀论文方法（重要程度：4星）由于内容较多，所以单开了个文章: 数模论文研读方法 http://pic1.zhimg.com/v2-cc586923560cf1dfe470230aa4ae8b23_r.jpg?source=1940ef5c 回复
2022-11-25

期权匿名回答

选题建议、A-C题思路已更新。下文包含：2022年亚太杯数学建模竞赛（APMCM）A - C题思路解析、选题建议、代码可视化及如何准备数学建模竞赛 2022年亚太杯数学建模竞赛（APMCM）于24号早上6点正式开赛，最新的更新可以看我的这篇文章： 2022亚太杯数学建模竞赛思路分享选题建议如下： 2022亚太杯数学建模竞赛（APMCM）选题建议A-C题思路如下：（AB目前不展示） C题思路： 2022亚太杯数学建模竞赛C题思路解析很高兴，国赛的回答帮助了上千队伍，下面展示了国赛的回答： 2022年高教社杯全国大学生数学建模国赛C题思路分工可以参考美赛的分工： 2022美赛分工下面将给到大家一些团队的国一选手之前的参赛经历及如何准备数学建模竞赛的方法：本文非常适合各个阶段的建模er观看，干货满满！（超详细攻略，完整版在下方回答）：如何评价2022年数学建模国赛？部分回答如下： 2.1各大数模比赛的含金量请看文章，里面有我的详细建议：知乎 - 有问题，上知乎67 赞同 · 9 评论回答66 赞同 · 9 评论回答66 赞同 · 9 评论回答2.2 参赛建议（个人见解）参加的最优顺序应该是： 1.练手比赛（选择一个或多个）：五一建模（题目简单，不过需要报名费）强推电工杯（题目适中，含金量还可以，不需要报名费）认证杯（有两个阶段，含金量和题目难度不成正比，需要报名费，不推荐没参加过建模的同学参加） 2.进阶比赛 Mathorcup（难度较高，去年难度与国赛持平，需要报名费，如果没有时间可不参加）美赛（虽然是进阶比赛，但时间在国赛后，所以可在国赛后参加。难度较高，需要英语写作，时间比国赛多一天，国内目前大部分院校认可度还行，如果学校不报销报名费且无保研或其他类似原因，可不参加。不建议跨校组队，因为证书只有一个学校名字） 3.全国大学生数学建模竞赛单列出来，因为现在中国绝大多数高校都认可这一比赛，参赛人数非常多，含金量很高。 3 如何准备（干货满满，纯手打，希望大家多支持） 3.1 选择队友及任务分配问题（重要程度：5星）最重要的就是选择一个合适的队友，如果有两个好队友，绝对会让你爱上建模这项赛事，能极大程度锻炼自己的团队协作能力。在想出一个好点子，程序成功运行，特别是最后完成自己的论文时的那种喜悦，无以言表，我觉得这种经历是比比赛结果更为重要的。如下是我的选队友建议：（第8条优先级最高） 1 切忌找到那种事多的人（无论男女，以我的经验，女生比例大于男生）很多女生不愿意熬夜，有的男生因为怜香惜玉就不会选择让女生熬夜or女生来例假or女生男朋友找来（尤其危险，我之前在知乎看到有人居然被打了，因为他让打他的那个男生的女朋友熬夜来的）这样无疑是极大程度上影响比赛的 2 切忌找一对情侣！（咳咳，原因不多说了） 3 最佳搭配方案：三男or一女两男（最优），不推荐一男两女或者三女（尤其是女生，因为关系好而放弃了一个机会，我觉得迟早会后悔的） 4 搭配：建模手+论文手+编程手（其中最重要的是论文手，因为如果论文写得好，算法不咋地有可能也会获得很好的成绩） 5 建模手专业建议：数学/统计/相关专业优先 6 论文手专业建议：这个无论哪个专业都可，但是文科类同学慎重选择，因为即使论文写得好，有的人也不一定能听懂建模手或者是编程手的思路 7 编程手专业建议：计算机相关专业（学习大数据、机器学习、数据科学等方向的优先，会matlab或python的优先）有时候需要大家避个雷：不一定acm很厉害的人，就一定适合当编程手，建模更多的不是去做算法题。 8 认识大佬找大佬组队总没错以下有个今天看到的回答，贴一下:（选好队友的重要性） Aderline：如何评价东南大学2020届最具影响力毕业生评选？240 赞同 · 27 评论回答240 赞同 · 27 评论回答240 赞同 · 27 评论回答3.2 数模算法储备及常用算法推荐（重要程度：3星）网上搜索，一搜一大把，我就不具体一个个说了，在这里仅仅说明一下哪些算法是需要提前掌握的。以下是我觉得很重要，需要掌握（指知道原理，能够用代码实现or有能实现的代码模板）的算法：（排名不分先后） 1 拟合插值方法 2 时间序列算法 3 简单的图论算法 4 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、matlab即可实现) 5 排队论 6 层次分析法 7 灰色综合评价、灰色预测 8 一种聚类算法（见3.4） 9 一种分类算法（见3.4） 10 一种预测算法（见3.4） 11 多元线性回归 12 元胞自动机避坑：模拟退火、蚁群算法、遗传算法等所谓的智能算法（看起来高大上，但是慎用，老师很不喜欢用这些算法的队伍） 3.3 研读优秀论文方法（重要程度：4星）由于内容较多，所以单开了个文章: 数模论文研读方法 http://picx.zhimg.com/v2-cc586923560cf1dfe470230aa4ae8b23_r.jpg?source=1940ef5c 回复
2022-11-25

期权匿名回答

AC题已经更新，持续更新中！！！更多思路↑ A题：序列图像特征提取及模具熔融结晶建模分析 A题是一个模具结晶的建模分析问题，我们首先对给出的图像进行特征提取，来构建我们的温度时间曲线图；先对图像进行一个边缘检测，再进行轮廓跟踪和图搜索，并基于变换直方图选取阈值，最后考虑通过聚类分析来得到我们的表格数据，构建温度时间曲线图；代尔文我们还要对量化的不同特性进行时间序列建模，需要用到ARIMA来进行相应的预测，构建时间序列模型；第三问中要构建温度、熔化速率和结晶速率的关系，通过Avrima方程来构建一个结晶动力学模型，A题需要用到一定的专业知识，建议有一定建模基础的同学选择该题目。 http://picx.zhimg.com/v2-968edabdcadfe751bef51571001acd37_r.jpg?source=1940ef5c B题：高速列车的优化设计 B题稍微看了一下，有一定的难度，需要用到大量的物理公式，首先需要构建一个空气阻力学模型，根据能量守恒定理，我们的控制方程可以写为： http://picx.zhimg.com/50/v2-11be55f0c97f7c816eb80ebab05d232c_720w.jpg?source=1940ef5c 再引入气体的状态方程：p=ρRT（R为气体常熟，ρ为气体温度）有点难度，后面更新一下！ http://picx.zhimg.com/v2-340c951e629f6735a5d5735aeaf2157b_r.jpg?source=1940ef5c C题： C题就是数学比较开放的题目了，属于一个数据分析类题目，跟前两年的华为杯差不多，考察的也是全球变暖问题。问题1.你同意有关全球气温的说法吗？使用2022_APMCM_C_Data。附件中的csv和其他您的团队收集的数据集，以分析全球温度变化。 a)你同意2022年3月全球气温的上升导致了比过去10年期间更大的上升吗？为什么或为什么不呢？ b)根据历史数据，请建立两个或两个以上的数学模型来描述过去，并预测未来的全球温度水平。 c)使用1个(b)中的每个模型来分别预测2050年和2100年的全球气温。你们的模型是否同意2050年或2100年全球观测点的平均温度将达到20.00°C的预测？如果不是在2050年或2100年，那么您的预测模型中的观测点的平均温度何时会达到20.00°C？ d)你认为1(b)的模型最准确？为什么然后第一问主要是一个数据的预处理和预测类问题，首先是数据的预处理，对于给出的温度数据均经过严格的质量控制和均一性检验，对个别缺失数据采用相邻站点线性回归方法进行插补，保证经过处理修正后的气象数据具有很好的连续性，然后可以基RClimDex软件对数据异常值与错误值进行过滤筛选（也可以直接筛除），以满足分析要求。 http://pica.zhimg.com/v2-99f69618e9c704bce210f4da193cc046_r.jpg?source=1940ef5c 均一性检验根据给出的数据，我们进行一个数据可视化处理，这里着重讲一下，亚太杯、包括美赛其实是很看重你的数据可视化能力的，图画的好不好，最终能够很大程度影响到你的成绩，这里推荐大家使用可视化工具tableau，比较简单好用，或者用python也可以，主要问题a就是通过对比来进行一个分析。 http://pic1.zhimg.com/v2-9d53bafadb4d2178cc0b1e240e3b58c4_r.jpg?source=1940ef5c 温度折线图然后b是一个预测问题的话，推荐使用ARMA，比较适用，其他的像线性回归、灰色预测等等也可以用到。也可以使用LSTM模型来分析，这里我们用LSTM来求解一下，流程图如下： http://picx.zhimg.com/v2-dd08b0fa944e38e8924f675c17b8f6c1_r.jpg?source=1940ef5c http://picx.zhimg.com/v2-cafb1d0b49a7bf3f9b2367e15f25a48f_r.jpg?source=1940ef5c LSTM 的气候变化时空数据关键信息提取及趋势分析模型求解过程如下： Step1：原始数据输入输入给出的各个国家温度时间数据图 Step2：数据集化将原始数据进行输入时空数据集化作为程序自变量的输入： T[ ( u , v ) 持续更新！给出部分LSTM代码： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch import nn from torch. aut ograd import Variable #LSTM（长短期记忆网络） data_csv = pd.read_csv #pandas.read_csv读取时空序列数据 plt.plot(dat a_csv) plt.show() #数据预处理 data_ csv = dat a csv. dropna() dat aset = dat_csv. values dataset = dat aset.astype ('float32') max_value = np. max (dataset) min value = np. min(dat aset) scalar = max_value-min_value dataset = list （map（ lambda x∶ x/scalar，dataset））#将数据标准化到0~1之间 def create_dataset（ dataset，look_back=2）∶#look back 以前的时间步数用作输入变量来预测下—个时间段 datak,dat aY=[ ],[ ] for i in range(len(dat aset)- look_back): a = dataset #i和i+1赋值 dat alX. append(a) dataY.append（ dataset ） #i+2赋值 return np.array（ dataX），np.array（ datal） #np.array构建数组 data X,data_Y = create_dataset (dataset) #data_Y: 1*142 data X: 2*142 #划分训练集和测试集，70%作为训练集 train_size = int (len(data_X)* 0.7) test_size = len(data_X)-train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] rrain_X =data_X train_Y = data_Y train_X = train_X.reshape(-1,1,2) #reshape中，-1使元素变为一行，然后输出为1列，每列2个子元素 train_Y=train_Y.reshape(-1,1,1)#输出为1列，每列1个子元素 Train_X=test_X.reshape(-1,1,2) 回复
2022-11-25

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今天一看题目，好家伙，A题组委会直接原封不动地抄袭2022年河北省研究生数学建模D题，这题正好我之前做过，直接原封不动搬过来属于是脸都不要了已更新第一问代码和结果，下载地址如下，后续持续更新第二、三问： https://mbd.pub/o/bread/Y5yZkp5u这题我之前做过，直接把之前的代码搬过来就行，思路如下：分析：使用图像分割算法把图像左上角裁剪后，可以调用python中支持图像识别的第三方库（比如：百度云OCR图像识别，Tesseract-OCR图像识别，微软Azure 图像识别，有道智云文字识别，阿里云图文识别，腾讯OCR文字识别等等方式），这里推荐选择其中一种方式，之后使用python + pytesseract+Tesseract-OCR来完成图片中的文字识别 http://picx.zhimg.com/v2-d3323988ba054c4d8f2a717b86ec67d3_r.jpg?source=1940ef5c http://pic1.zhimg.com/v2-279f0aee4143176727ab33194030c879_r.jpg?source=1940ef5c http://picx.zhimg.com/v2-f0eff238a6b095c12f9067e9d6e9d719_r.jpg?source=1940ef5c 2022河北省研究生数学建模D题原题如下：连铸保护渣熔化析晶过程序列统计分析一、背景介绍保护渣工作环境是在连铸工艺中称之为“心脏”的结晶器内，主要冶金功能是绝热保温、防止二次氧化、控制传热、润滑铸坯和吸收非金属夹杂物。保护渣能否较好的发挥其冶金功能，主要取决于其理化性能是否合理。理化性能的好与坏直接关系到铸坯表面质量及连铸工艺是否顺行。当将连铸保护渣添加到结晶器内钢液面上之后，连铸保护渣就开始了其“一生”的热历程。首先这些固态渣样在钢液面上堆积形成粉渣层，能够防止钢水温降过大造成钢液面结壳；随后，连铸保护渣的温度会逐渐升高，直至达到熔化温度，此时保护渣形成熔融层，配制保护渣的各种原料之间通过发生化学反应生成低熔点物质形成液渣，而成分也会发生一定程度的变化，这个过程被称为熔化行为。当连铸保护渣熔化完全后会形成液渣层，覆盖在钢液面上，随着液渣从钢液面上的熔渣池流入新生坯壳和结晶器铜壁的间隙形成渣膜，靠近铸坯一侧的液渣在铸坯表面高温的作用下，仍然保持液渣状态，但液渣温度在结晶器纵向会随着铸坯表面温度的降低而降低。而靠近结晶器铜壁一侧的渣膜在结晶器的强冷作用下急冷凝固形成玻璃态固渣膜（渣膜的凝固行为），而渣膜上的某个位点在合适的条件下会结晶形成结晶层（渣膜的结晶行为），最终形成典型的３层渣膜结构：玻璃层、结晶层和液渣层。这个过程就是连铸保护渣的凝固结晶行为。 http://pica.zhimg.com/v2-d39ccbbadf025f84ef88436ae657213f_r.jpg?source=1940ef5c 保护渣对结晶器传热的影响主要通过结晶层实现，而对钢坯的润滑作用同样受到保护渣相态影响，一般来讲，液态层润滑效果最好，玻璃层次之，过早结晶或者结晶层太厚都会影响润滑效果。因此研究保护渣在结晶器壁和凝固坯壳之间的空隙的相态分布十分重要。但在实际的连铸生产过程中，由于结晶器内高温、瞬态流体流动、各种复杂相变和化学反应，加之结晶器壁不透明等因素，很难直接观察保护渣相态变化。目前，多采用SHTTⅡ型熔化结晶温度测试仪（见图1）观察保护渣的析晶过程，获取保护渣结晶温度、结晶率和时间三者的关系，为设计出满足钢种凝固要求的保护渣提供基础。实验过程如下所示：（1）将30g脱碳后的保护渣进行研磨，粒度为200目，取其2-3mg研磨后的试样放置于热电偶接点部位，持续升温至1500℃，此时保护渣逐渐由固态熔化为液态。（2）使液态保护渣保温30s，之后渣样在50℃/s的速度下冷却，在降温过程中原位观察渣池中晶体的变化，此时逐渐有晶体析出。并且记录不同升温速率下发生脱玻化温度，及降温时开始析晶时间、结束析晶时间。（3）在降温至室温的过程中，通过可视化界面的图像分析软件观察渣池中的保护渣，确定此时渣池中完全凝固后，实验结束。二、建模题目保护渣熔化结晶过程的节点图像如下所示。 http://picx.zhimg.com/v2-145b1c46b9f196b4a01f672673c0430f_r.jpg?source=1940ef5c 图2中的6个图像即为保护渣熔化结晶过程序列图像中的6种物理变化节点处的视觉效果。上述实验过程中每1秒产生1张图像，每组实验进行时间约为700s，相邻图像间产生的动态差异累积即为保护渣熔化结晶过程。实验人员仅关注6个节点对应的时间和温度变化曲线而忽略大量的过程信息，导致绝大多数的有效信息被雪藏，未发挥其潜能。此外，设备本身有自主知识产权的隐私保护，无法自动获取每1张图像对应的时刻与温度，只能实验结束后，靠肉眼识别关键节点图像，依此打开图像，记录图像左上角的信息，以指导设计出满足钢种凝固要求的保护渣。浪费了大量人力，也为实验过程信息的进一步开发造成障碍。保护渣熔化结晶过程序列图像见附件1，附件1中有562张序列图像，这些图像是实验开始后第110秒至第671秒过程中采集的，文件名序号即为采集时刻序列，每隔1s采集1张图像。附件1中数字图像呈现的信息见图2，每张图像左上角标记着图像对应的时间、1#丝与2#丝的温度值。为实现保护渣熔化结晶过程序列图像自动识别与性能预测，请完成如下3个问题。第一问：采用图像分割与识别的技术或其他技术，自动提取每1张图像左上角的1#丝温度，并将其自动导入附件2中对应表格里，并制作温度与时间关系曲线图（1#丝温度与时间的关系图、平均温度与时间的关系图）。代码之后更新，欢迎关注第二问：根据图2中6个节点图像，采用数字图像处理技术，研究保护渣熔化结晶过程中相邻序列图像间的动态差异，并量化表征这些差异。在此基础上，研究应用这些量化后的差异特征进行时间序列建模，获取保护渣熔化结晶进度曲线。分析：之后更新，欢迎关注第三问：考虑温度、时间变化，结合第二问的研究成果，构建数学模型，讨论温度、时间变化与保护渣熔化结晶进度之间的函数关系。分析：同上回复

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期货大师玩转期货交易的10大秘诀

 2022-11-25   期权匿名问答  5930  0

期货交易本身就是高深莫测的，是种只可意会不可言传的东西，除非你用程序化交易，否则谁也帮不了你，只能靠 ...

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开源技术在金融行业的应用探究

 2022-11-25   期权匿名问答  6204  0

中邮理财有限责任公司金融科技部资深专家徐福昌伴随着互联网、分布式、云计算、大数据、人工智能、区 ...

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基金套利 | 玩转招商双债套利，小白一年轻松稳赚20%

 2022-11-25   期权匿名问答  5557  20

很多小白问道哥，想学套利但却又无从下手，有没有你一种简单易学的套利可以上手尝试一下。实际上基金套利 ...

2022-11-25

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想问下答主这个这款基金持有多长时间卖出比较好，我已经持有了一年回复
2022-11-25

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投了5000一直狂跌。。。。。回复
2022-11-25

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查到的溢价率是对比昨天的净值，套利场内申购还要预测当天的净值吧回复
2022-11-25

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还好套利看起来复杂，赚钱也不多，等大家都套利就没优势了[害羞][害羞] 回复
2022-11-25

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而且招商双债不能买了回复
2022-11-25

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问题是卖出股票收手续费的，纯粹为券商打工，撘是时间不挣钱回复
2022-11-25

期权匿名回答

有个疑惑，我们必须知道净值才能计算溢价，可是净值一般是在收盘后晚上才公布的，所以，我们怎么能知道临近收盘时的净值呢，该净值是如何计算出来的？回复
2022-11-25

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真的是干货回复
2022-11-25

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不是一路玩法回复
2022-11-25

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和招商信用添利比，就稳定和风险来说，有太大差别吗回复

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如何评价2022年 APMCM 亚太地区大学生数学建模竞赛？

 2022-11-25   期权匿名问答  7470  5

2022年第十二届亚太地区大学生数学建模竞赛(以下简称“竞赛”)是北京图象图形学学会主办的亚太地区大学生学 ...

2022-11-25

期权匿名回答

选题建议、A-C题思路已更新。下文包含：2022年亚太杯数学建模竞赛（APMCM）A - C题思路解析、选题建议、代码可视化及如何准备数学建模竞赛 2022年亚太杯数学建模竞赛（APMCM）于24号早上6点正式开赛，最新的更新可以看我的这篇文章： 2022亚太杯数学建模竞赛思路分享选题建议如下： 2022亚太杯数学建模竞赛（APMCM）选题建议A-C题思路如下：（AB目前不展示） C题思路： 2022亚太杯数学建模竞赛C题思路解析很高兴，国赛的回答帮助了上千队伍，下面展示了国赛的回答： 2022年高教社杯全国大学生数学建模国赛C题思路分工可以参考美赛的分工： 2022美赛分工下面将给到大家一些团队的国一选手之前的参赛经历及如何准备数学建模竞赛的方法：本文非常适合各个阶段的建模er观看，干货满满！（超详细攻略，完整版在下方回答）：如何评价2022年数学建模国赛？部分回答如下： 2.1各大数模比赛的含金量请看文章，里面有我的详细建议：知乎 - 有问题，上知乎67 赞同 · 9 评论回答66 赞同 · 9 评论回答66 赞同 · 9 评论回答2.2 参赛建议（个人见解）参加的最优顺序应该是： 1.练手比赛（选择一个或多个）：五一建模（题目简单，不过需要报名费）强推电工杯（题目适中，含金量还可以，不需要报名费）认证杯（有两个阶段，含金量和题目难度不成正比，需要报名费，不推荐没参加过建模的同学参加） 2.进阶比赛 Mathorcup（难度较高，去年难度与国赛持平，需要报名费，如果没有时间可不参加）美赛（虽然是进阶比赛，但时间在国赛后，所以可在国赛后参加。难度较高，需要英语写作，时间比国赛多一天，国内目前大部分院校认可度还行，如果学校不报销报名费且无保研或其他类似原因，可不参加。不建议跨校组队，因为证书只有一个学校名字） 3.全国大学生数学建模竞赛单列出来，因为现在中国绝大多数高校都认可这一比赛，参赛人数非常多，含金量很高。 3 如何准备（干货满满，纯手打，希望大家多支持） 3.1 选择队友及任务分配问题（重要程度：5星）最重要的就是选择一个合适的队友，如果有两个好队友，绝对会让你爱上建模这项赛事，能极大程度锻炼自己的团队协作能力。在想出一个好点子，程序成功运行，特别是最后完成自己的论文时的那种喜悦，无以言表，我觉得这种经历是比比赛结果更为重要的。如下是我的选队友建议：（第8条优先级最高） 1 切忌找到那种事多的人（无论男女，以我的经验，女生比例大于男生）很多女生不愿意熬夜，有的男生因为怜香惜玉就不会选择让女生熬夜or女生来例假or女生男朋友找来（尤其危险，我之前在知乎看到有人居然被打了，因为他让打他的那个男生的女朋友熬夜来的）这样无疑是极大程度上影响比赛的 2 切忌找一对情侣！（咳咳，原因不多说了） 3 最佳搭配方案：三男or一女两男（最优），不推荐一男两女或者三女（尤其是女生，因为关系好而放弃了一个机会，我觉得迟早会后悔的） 4 搭配：建模手+论文手+编程手（其中最重要的是论文手，因为如果论文写得好，算法不咋地有可能也会获得很好的成绩） 5 建模手专业建议：数学/统计/相关专业优先 6 论文手专业建议：这个无论哪个专业都可，但是文科类同学慎重选择，因为即使论文写得好，有的人也不一定能听懂建模手或者是编程手的思路 7 编程手专业建议：计算机相关专业（学习大数据、机器学习、数据科学等方向的优先，会matlab或python的优先）有时候需要大家避个雷：不一定acm很厉害的人，就一定适合当编程手，建模更多的不是去做算法题。 8 认识大佬找大佬组队总没错以下有个今天看到的回答，贴一下:（选好队友的重要性） Aderline：如何评价东南大学2020届最具影响力毕业生评选？240 赞同 · 27 评论回答240 赞同 · 27 评论回答240 赞同 · 27 评论回答3.2 数模算法储备及常用算法推荐（重要程度：3星）网上搜索，一搜一大把，我就不具体一个个说了，在这里仅仅说明一下哪些算法是需要提前掌握的。以下是我觉得很重要，需要掌握（指知道原理，能够用代码实现or有能实现的代码模板）的算法：（排名不分先后） 1 拟合插值方法 2 时间序列算法 3 简单的图论算法 4 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、matlab即可实现) 5 排队论 6 层次分析法 7 灰色综合评价、灰色预测 8 一种聚类算法（见3.4） 9 一种分类算法（见3.4） 10 一种预测算法（见3.4） 11 多元线性回归 12 元胞自动机避坑：模拟退火、蚁群算法、遗传算法等所谓的智能算法（看起来高大上，但是慎用，老师很不喜欢用这些算法的队伍） 3.3 研读优秀论文方法（重要程度：4星）由于内容较多，所以单开了个文章: 数模论文研读方法 http://pic1.zhimg.com/v2-cc586923560cf1dfe470230aa4ae8b23_r.jpg?source=1940ef5c http://picx.zhimg.com/50/v2-afcd0747ca50e91aaf5ef51ed6f8aba1_720w.jpg?source=1940ef5c 回复
2022-11-25

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亚太赛选题建议：A题是模具熔融结晶建模分析，B题高速列车的优化设计，C题全球变暖，从赛题类型来看，A题是机理分析赛题、B题是优化类赛题，C题是预测类问题，总体难度系数：B>A>C ,小白建议选择C题，难度系数较小，预计选题人数将至少占到总人数的一半以上接下来将为大家按照CAB顺序分享思路，请点击下方文章领取数学建模-KK学姐：2022年APMCM亚太赛解ABCD题思路及参考资料汇总！一、C题全球变暖思路分析 C题共分为两个部分的建模解答，首先是建立温度预测模型，然后是建立温度与其他变量的关系模型；首先是温度预测模型，在这里很多同学都很熟悉温度变化的相关模型，如时间序列分析，回归预测等等，但由于选择C题的人数特别多，因此贸然选择这类基础模型很容易没有创新度导致被淘汰，因此这里建议选择较有一定创新性的模型，通过观察历史数据可知，全球年平均气温的时间序列为既含有确定性的动态趋势又含有随机性波动的非平稳时间序列。对于平稳随机序列，自回归滑移平均ARMA是最成熟的统计学分析方法之一。而灰色系统理论GMP则是一种动态趋势预测理论，将这两者结合用于全球年平均气温预测将会是一种非常有益的探索。因此可首先应用灰色系统理论建立了全球年平均气温趋势项且含有残差修正的预测模型，然后对剔除趋势项后的数据进行时间序列分析建立ARMA模型。最后结合以上两种模型构成了CM-ARMAP组合模型来对未来全球年平均气温进行预测即可。其他更多的组合优化模型及代码可以点击下列文章领取! 数学建模-KK学姐：2022年APMCM亚太赛解ABCD题思路及参考资料汇总！针对第二部分则是建立温度与其他变量之间的关系，很明显该问题属于多元回归问题，用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元回归分析（multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression)。 http://pic1.zhimg.com/v2-5604b0d289c576ed512ee6ddc8a01e5b_r.jpg?source=1940ef5c http://picx.zhimg.com/v2-2e1344b419f2907491e4fbf0fd05d34d_r.jpg?source=1940ef5c 多元回归可以选择的模型包括： Linear Regression线性回归、Logistic Regression逻辑回归、Stepwise Regression逐步回归、Ridge Regression岭回归、Lasso Regression套索回归等等如何选择合适的回归模型能够使得结果更加准确，尤其是多重共线性和多项式选择问题，可以点击下方文章进一步获取更详细的资料和代码等！数学建模-KK学姐：2022年APMCM亚太赛解ABCD题思路及参考资料汇总！A题图像特征提取及模具熔融结晶思路分析！ A题：主要分为三个问题，这三个问题层层相扣，经过简化可以将问题归结为：（1）图像分割与信息提取（2）相邻图像的动态监测（3）温度和结晶过程随时间的关系一、首先是第一问图像分割与信息提取，指的是自动提取每幅图像上的温度数据并进行精确的文字识别即可数字图像处理常用的图像分割算法有: 1 基于阀值的分割方法。 2 基于边缘的分割方法。 3 基于区域的分割方法。 4 基于聚类分析的图像分割方法。 5 基于小波变换的分割方法。 6 基于数学形态学方法。 7 基于人工神经网络的方法。 8 基于遗传算法的方法。 .... 我们最常用的几个包括：分水岭算法、基于遗传算法的图像分割、基于深度学习的分割算法如 VGGNet、ResNet等等。常见的图像分割算法模型介绍和代码可以点击下方文章领取数学建模-KK学姐：2022年APMCM亚太赛解ABCD题思路及参考资料汇总！至于图像分割后的文字识别： http://pic1.zhimg.com/v2-a989b8d44d5baff02bee1fc51a72ac4d_r.jpg?source=1940ef5c 场景文字识别（scene text recognition），简称为STR。最近对STR做了一下调研，相关论文可以记录在scene text recognition papers中。当前流行的各种方法经过抽象和模块化，可以得到文章开头的pipeline图和文章末尾的framework。具体而言，STR可以分为三个模块Image Rectifier、Image To Feature Sequence、Seq2seq。（1）Image Rectifier 这个模块隐式地学习如何把文字图像进行矫正，使得模型对于弯曲和视角具备一定的鲁棒性。该模块输入和输出均为图像。该模块是可选项，可要可不要。（2）Image To Feature Sequence 这个模块将图像映射为一个特征序列，即输入为图像，输出为特征序列。该模块可以使用CNNs、RNNs、self-attention等模块。比如只使用CNNs；或者前半部分CNNs，后半部分RNNs；或者前半部分CNNs，后半部分self-attention；或者各种排列组合。 CNNs部分，可以只使用类似VGG、ResNet这样的backbone，也可以在后面加一个类似于FPN这样的neck对不同satage的特征进行融合。 RNNs部分，一般使用LSTM或者GRU，可以只单向建模，也可以双向建模。 self-attention部分，可以使用简单的non-local或者使用Transformer的encoder。（3）Seq2seq 这个模块将特征序列转换为文字序列，即输入为特征序列，输出为文字序列。二、针对第二问对于相邻图像的动态监测而言，用行业属于一般叫做变化检测，常见于遥感图像的变化检测领域。变化检测是对多个栅格数据集（通常在不同时期针对一个区域收集）进行比较，以确定变化的类型、幅度和位置变化包括人为活动、突然的自然干扰或长期的气候或环境趋势等。变化检测技术流程一般包括三步：数据准备（含数据选择与预处理）选择、变化检测方法选择与信息提取、后处理分析。 http://pica.zhimg.com/v2-e39a0befaf5b6f13e6d6dfe0c6473103_r.jpg?source=1940ef5c 变化检测方法按照基本单元、先验知识、是否考虑时相、变化检测策略等不同划分依据，可以进行多种分类。比如按照基本单元，可以划分为基于像素的变化检测、面向对象的变化检测；按照数据时相，可以分类单时相分类比较法、双时相比较法、时序分析法等；按照是否利用先验知识，可以分为监督分类、非监督分类等；按照变化检测策略，可以分为算术运算法、分类比较法、图像视觉分析法等，其中视觉分析法包含机器学习、深度学习等不同算法类型。具体的变化检测模型介绍和代码可以点击下方文章领取数学建模-KK学姐：2022年APMCM亚太赛解ABCD题思路及参考资料汇总！三、针对第三问要求建立温度与时间变化的函数关系以及模具通量的熔融结晶过程，通过问题一已经得到了温度和时间的数据，问题二已经得到相邻图像的变化特征；因此主要是建立相关的回归模型即可，回归模型可选择的类型比较多，如Linear Regression线性回归、Logistic Regression逻辑回归、Stepwise Regression逐步回归、Ridge Regression岭回归、Lasso Regression套索回归等等如何选择合适的回归模型能够使得结果更加准确，可以点击下方文章进一步获取更详细的资料和代码等！数学建模-KK学姐：2022年APMCM亚太赛解ABCD题思路及参考资料汇总！ B题思路更新中...... 在之前的研赛、大数据竞赛、数维杯比赛等，学长都第一时间为大家提供了参考的解题思路和资料等，已帮助上千名学弟学妹们拿奖！如何评价2022年数维杯国际大学生数学建模挑战赛？接下来为大家提供一些建模干货！数学建模零基础快速入门！数学建模论文写作通用模板！数学建模获奖技巧总结！ ●1摘要一定要认真写 ●在数学建模论文评选中，一般会经历初审和终审两个环节，其中初审环节主要是评委通过查看参赛学员的摘要来判定其能否进入终审环节，-般这个流程所需要的时间在5-10分钟;进入终审环节的论文是有很大概率可以拿奖的(例如美赛进入终审至少80%以上概率可以获奖)，未进入终审的论文只能发放优秀奖 ●一篇好的摘要应包括“虎头” “猪肚” “豹尾”，结构清晰，逻辑严谨、内容丰富、语言简练 ●摘要千万不能超过一页，一般是占到半页或2/3页即可 ●2 论文的排版一定要美观 ●论文是参赛队员呈现给评委的唯一材料，因此论文质量的好坏将直接影响到最终的获奖成绩；论文排版指的是将论文按照规定的标准格式进行美化的过程；一篇排版很好的论文会让评委眼前一亮，在批阅时也会更加直观，更容易获得好的成绩。一般英文类型的论文推荐使用LaTeX排版软件，非英文类写作则需要按照模板进行编辑即可。公式用mathtype，图表要美观。论文格式：论文题目---黑体3号，居中摘要标题---黑体4号，居中摘要内容---宋体，小4号关键词---黑体小4号正文一级标题:黑体4号，居中正文二三级标题：黑体小4号，居左正文：宋体，小四号数字、字母等: Times New Roman 页边距:上下左右各2.5厘米论文页数：正文尽量20页以内 ●3模型假设一定要认真对待 ●很多小伙伴在写作时并不重视模型的假设，但模型假设在论文评审标准中是直接提到的，也是国赛评委比较看重的地方。模型假设是模型建立前必不可少的环节，模型假设将直接关系建模的成败与优劣; ●模型假设的意义 ●(引自《大学生数学建模竞赛指南》肖华勇) ●1.针对问题的主要因素，忽略次要因素; ●2.使我们要解决的问题简化，使模型更合理化; ●3.模型假设的重要性一一关系建模的成败与优劣 ●模型假设也不要写太多，一般写5 ~10条均可 ●4问题分析推荐使用流程图 ●问题分析能够让评委直观的了解作者的建模意图和主要的解题思路，因此也是要认真对待;为了方便评委查看建议在问题分析部分添加流程图，流程图可以使用VIS10软件或WPS自带的流程图制作模块，同时也需要在流程图下方进行文字说明，切忌仅提供一张流程图而不进行对应的文字描述的情况。 http://picx.zhimg.com/v2-98f06d6c66730289b783503eceb1e9f9_r.jpg?source=1940ef5c 5推荐使用改进或优化后的模型模型的建立是论文评审最重要的模块之一，一般来说，各参赛选手主要是选择已有的模型来解答问题，极少学生能够在比赛三天的时间内创造出一个全新的模型。因此模型选择的好坏也将直接影响到评审的结果，在此建议大家在模型选择上优先倾向于组合模型或改进版的模型，如 ●基于层次分析-熵权法的综合评价模型(评价类赛题，定权更准确) ●基于灰色-BP神经网络的综合预测模型(预测类赛题，小样本的预测) ●基于遗传算法的BP神经网络优化算法(评价类、预测类均可应用，精度更高) ●基于小波变换-神经网络的预测模型(预测类赛题，大样本的预测) ●组合或改进优化的模型能够最大程度的提高原算法的优势并补偿其劣势 ●6建议增加模型检验模块 ●模型检验不同于模型优缺点评价，模型检验主要包括误差分析和灵敏度分析两个模块，误差分析能够验证模型的正确性，灵敏度分析主要是验证模型的普适性。增加模型检验能够让评委对所建立模型的正确性有个更全面的认识，对建模取得的结果也更加认可。 ●误差分析- -般适用于预测类题目，判断或分析模型计算结果是否准确 ●灵敏度分析一般适用于模型中存在某些固定性参数，主要是判定模型是否适用于更多场景 http://pic1.zhimg.com/v2-1616d6a1951f98e31c58cc1b813eefdd_r.jpg?source=1940ef5c 数学建模算法体系回复
2022-11-25

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占个位置吧，赛题已经发布，比赛期间将会免费给大家提供赛题的思路分析，全文比较长，都是干货内容 http://pica.zhimg.com/50/v2-7a44f50019e89ed687b246d0a7f61f15_720w.jpg?source=1940ef5c A题：序列图像特征提取及模具熔融结晶建模分析 A题是一个模具结晶的建模分析问题，我们首先对给出的图像进行特征提取，来构建我们的温度时间曲线图；先对图像进行一个边缘检测，再进行轮廓跟踪和图搜索，并基于变换直方图选取阈值，最后考虑通过聚类分析来得到我们的表格数据，构建温度时间曲线图；代尔文我们还要对量化的不同特性进行时间序列建模，需要用到ARIMA来进行相应的预测，构建时间序列模型；第三问中要构建温度、熔化速率和结晶速率的关系，通过Avrima方程来构建一个结晶动力学模型，A题需要用到一定的专业知识，建议有一定建模基础的同学选择该题目。 http://picx.zhimg.com/v2-968edabdcadfe751bef51571001acd37_r.jpg?source=1940ef5c B题：高速列车的优化设计 B题稍微看了一下，有一定的难度，需要用到大量的物理公式，首先需要构建一个空气阻力学模型，根据能量守恒定理，我们的控制方程可以写为： http://picx.zhimg.com/50/v2-11be55f0c97f7c816eb80ebab05d232c_720w.jpg?source=1940ef5c 再引入气体的状态方程：p=ρRT（R为气体常熟，ρ为气体温度）有点难度，后面更新一下！ http://pic1.zhimg.com/v2-340c951e629f6735a5d5735aeaf2157b_r.jpg?source=1940ef5c C题： C题就是数学比较开放的题目了，属于一个数据分析类题目，跟前两年的华为杯差不多，考察的也是全球变暖问题。问题1.你同意有关全球气温的说法吗？使用2022_APMCM_C_Data。附件中的csv和其他您的团队收集的数据集，以分析全球温度变化。 a)你同意2022年3月全球气温的上升导致了比过去10年期间更大的上升吗？为什么或为什么不呢？ b)根据历史数据，请建立两个或两个以上的数学模型来描述过去，并预测未来的全球温度水平。 c)使用1个(b)中的每个模型来分别预测2050年和2100年的全球气温。你们的模型是否同意2050年或2100年全球观测点的平均温度将达到20.00°C的预测？如果不是在2050年或2100年，那么您的预测模型中的观测点的平均温度何时会达到20.00°C？ d)你认为1(b)的模型最准确？为什么然后第一问主要是一个数据的预处理和预测类问题，首先是数据的预处理，对于给出的温度数据均经过严格的质量控制和均一性检验，对个别缺失数据采用相邻站点线性回归方法进行插补，保证经过处理修正后的气象数据具有很好的连续性，然后可以基RClimDex软件对数据异常值与错误值进行过滤筛选（也可以直接筛除），以满足分析要求。 http://picx.zhimg.com/v2-99f69618e9c704bce210f4da193cc046_r.jpg?source=1940ef5c 均一性检验根据给出的数据，我们进行一个数据可视化处理，这里着重讲一下，亚太杯、包括美赛其实是很看重你的数据可视化能力的，图画的好不好，最终能够很大程度影响到你的成绩，这里推荐大家使用可视化工具tableau，比较简单好用，或者用python也可以，主要问题a就是通过对比来进行一个分析。 http://pic1.zhimg.com/v2-9d53bafadb4d2178cc0b1e240e3b58c4_r.jpg?source=1940ef5c 温度折线图然后b是一个预测问题的话，推荐使用ARMA，比较适用，其他的像线性回归、灰色预测等等也可以用到。也可以使用LSTM模型来分析，这里我们用LSTM来求解一下，流程图如下： http://pic1.zhimg.com/v2-dd08b0fa944e38e8924f675c17b8f6c1_r.jpg?source=1940ef5c http://picx.zhimg.com/v2-cafb1d0b49a7bf3f9b2367e15f25a48f_r.jpg?source=1940ef5c LSTM 的气候变化时空数据关键信息提取及趋势分析模型求解过程如下： Step1：原始数据输入输入给出的各个国家温度时间数据图 Step2：数据集化将原始数据进行输入时空数据集化作为程序自变量的输入： T[ ( u , v ) 后续更新关注我！给出部分LSTM代码： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch import nn from torch. aut ograd import Variable #LSTM（长短期记忆网络） data_csv = pd.read_csv #pandas.read_csv读取时空序列数据 plt.plot(dat a_csv) plt.show() #数据预处理 data_ csv = dat a csv. dropna() dat aset = dat_csv. values dataset = dat aset.astype ('float32') max_value = np. max (dataset) min value = np. min(dat aset) scalar = max_value-min_value dataset = list （map（ lambda x∶ x/scalar，dataset））#将数据标准化到0~1之间 def create_dataset（ dataset，look_back=2）∶#look back 以前的时间步数用作输入变量来预测下—个时间段 datak,dat aY=[ ],[ ] for i in range(len(dat aset)- look_back): a = dataset #i和i+1赋值 dat alX. append(a) dataY.append（ dataset ） #i+2赋值 return np.array（ dataX），np.array（ datal） #np.array构建数组 data X,data_Y = create_dataset (dataset) #data_Y: 1*142 data X: 2*142 #划分训练集和测试集，70%作为训练集 train_size = int (len(data_X)* 0.7) test_size = len(data_X)-train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] rrain_X =data_X train_Y = data_Y train_X = train_X.reshape(-1,1,2) #reshape中，-1使元素变为一行，然后输出为1列，每列2个子元素 train_Y=train_Y.reshape(-1,1,1)#输出为1列，每列1个子元素 Train_X=test_X.reshape(-1,1,2) 回复
2022-11-25

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选题建议、A-C题思路已更新。下文包含：2022年亚太杯数学建模竞赛（APMCM）A - C题思路解析、选题建议、代码可视化及如何准备数学建模竞赛 2022年亚太杯数学建模竞赛（APMCM）于24号早上6点正式开赛，最新的更新可以看我的这篇文章： 2022亚太杯数学建模竞赛思路分享选题建议如下： 2022亚太杯数学建模竞赛（APMCM）选题建议A-C题思路如下：（AB目前不展示） C题思路： 2022亚太杯数学建模竞赛C题思路解析很高兴，国赛的回答帮助了上千队伍，下面展示了国赛的回答： 2022年高教社杯全国大学生数学建模国赛C题思路分工可以参考美赛的分工： 2022美赛分工下面将给到大家一些团队的国一选手之前的参赛经历及如何准备数学建模竞赛的方法：本文非常适合各个阶段的建模er观看，干货满满！（超详细攻略，完整版在下方回答）：如何评价2022年数学建模国赛？部分回答如下： 2.1各大数模比赛的含金量请看文章，里面有我的详细建议：知乎 - 有问题，上知乎67 赞同 · 9 评论回答66 赞同 · 9 评论回答66 赞同 · 9 评论回答2.2 参赛建议（个人见解）参加的最优顺序应该是： 1.练手比赛（选择一个或多个）：五一建模（题目简单，不过需要报名费）强推电工杯（题目适中，含金量还可以，不需要报名费）认证杯（有两个阶段，含金量和题目难度不成正比，需要报名费，不推荐没参加过建模的同学参加） 2.进阶比赛 Mathorcup（难度较高，去年难度与国赛持平，需要报名费，如果没有时间可不参加）美赛（虽然是进阶比赛，但时间在国赛后，所以可在国赛后参加。难度较高，需要英语写作，时间比国赛多一天，国内目前大部分院校认可度还行，如果学校不报销报名费且无保研或其他类似原因，可不参加。不建议跨校组队，因为证书只有一个学校名字） 3.全国大学生数学建模竞赛单列出来，因为现在中国绝大多数高校都认可这一比赛，参赛人数非常多，含金量很高。 3 如何准备（干货满满，纯手打，希望大家多支持） 3.1 选择队友及任务分配问题（重要程度：5星）最重要的就是选择一个合适的队友，如果有两个好队友，绝对会让你爱上建模这项赛事，能极大程度锻炼自己的团队协作能力。在想出一个好点子，程序成功运行，特别是最后完成自己的论文时的那种喜悦，无以言表，我觉得这种经历是比比赛结果更为重要的。如下是我的选队友建议：（第8条优先级最高） 1 切忌找到那种事多的人（无论男女，以我的经验，女生比例大于男生）很多女生不愿意熬夜，有的男生因为怜香惜玉就不会选择让女生熬夜or女生来例假or女生男朋友找来（尤其危险，我之前在知乎看到有人居然被打了，因为他让打他的那个男生的女朋友熬夜来的）这样无疑是极大程度上影响比赛的 2 切忌找一对情侣！（咳咳，原因不多说了） 3 最佳搭配方案：三男or一女两男（最优），不推荐一男两女或者三女（尤其是女生，因为关系好而放弃了一个机会，我觉得迟早会后悔的） 4 搭配：建模手+论文手+编程手（其中最重要的是论文手，因为如果论文写得好，算法不咋地有可能也会获得很好的成绩） 5 建模手专业建议：数学/统计/相关专业优先 6 论文手专业建议：这个无论哪个专业都可，但是文科类同学慎重选择，因为即使论文写得好，有的人也不一定能听懂建模手或者是编程手的思路 7 编程手专业建议：计算机相关专业（学习大数据、机器学习、数据科学等方向的优先，会matlab或python的优先）有时候需要大家避个雷：不一定acm很厉害的人，就一定适合当编程手，建模更多的不是去做算法题。 8 认识大佬找大佬组队总没错以下有个今天看到的回答，贴一下:（选好队友的重要性） Aderline：如何评价东南大学2020届最具影响力毕业生评选？240 赞同 · 27 评论回答240 赞同 · 27 评论回答240 赞同 · 27 评论回答3.2 数模算法储备及常用算法推荐（重要程度：3星）网上搜索，一搜一大把，我就不具体一个个说了，在这里仅仅说明一下哪些算法是需要提前掌握的。以下是我觉得很重要，需要掌握（指知道原理，能够用代码实现or有能实现的代码模板）的算法：（排名不分先后） 1 拟合插值方法 2 时间序列算法 3 简单的图论算法 4 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、matlab即可实现) 5 排队论 6 层次分析法 7 灰色综合评价、灰色预测 8 一种聚类算法（见3.4） 9 一种分类算法（见3.4） 10 一种预测算法（见3.4） 11 多元线性回归 12 元胞自动机避坑：模拟退火、蚁群算法、遗传算法等所谓的智能算法（看起来高大上，但是慎用，老师很不喜欢用这些算法的队伍） 3.3 研读优秀论文方法（重要程度：4星）由于内容较多，所以单开了个文章: 数模论文研读方法 http://pica.zhimg.com/v2-cc586923560cf1dfe470230aa4ae8b23_r.jpg?source=1940ef5c 回复
2022-11-25

期权匿名回答

今天一看题目，好家伙，A题组委会直接原封不动地抄袭2022年河北省研究生数学建模D题，这题正好我之前做过，直接原封不动搬过来属于是脸都不要了已更新第一问代码和结果，下载地址如下，后续持续更新第二、三问： https://mbd.pub/o/bread/Y5yZkp5u这题我之前做过，直接把之前的代码搬过来就行，思路如下：分析：使用图像分割算法把图像左上角裁剪后，可以调用python中支持图像识别的第三方库（比如：百度云OCR图像识别，Tesseract-OCR图像识别，微软Azure 图像识别，有道智云文字识别，阿里云图文识别，腾讯OCR文字识别等等方式），这里推荐选择其中一种方式，之后使用python + pytesseract+Tesseract-OCR来完成图片中的文字识别 http://picx.zhimg.com/v2-d3323988ba054c4d8f2a717b86ec67d3_r.jpg?source=1940ef5c http://picx.zhimg.com/v2-279f0aee4143176727ab33194030c879_r.jpg?source=1940ef5c http://picx.zhimg.com/v2-f0eff238a6b095c12f9067e9d6e9d719_r.jpg?source=1940ef5c 2022河北省研究生数学建模D题原题如下：连铸保护渣熔化析晶过程序列统计分析一、背景介绍保护渣工作环境是在连铸工艺中称之为“心脏”的结晶器内，主要冶金功能是绝热保温、防止二次氧化、控制传热、润滑铸坯和吸收非金属夹杂物。保护渣能否较好的发挥其冶金功能，主要取决于其理化性能是否合理。理化性能的好与坏直接关系到铸坯表面质量及连铸工艺是否顺行。当将连铸保护渣添加到结晶器内钢液面上之后，连铸保护渣就开始了其“一生”的热历程。首先这些固态渣样在钢液面上堆积形成粉渣层，能够防止钢水温降过大造成钢液面结壳；随后，连铸保护渣的温度会逐渐升高，直至达到熔化温度，此时保护渣形成熔融层，配制保护渣的各种原料之间通过发生化学反应生成低熔点物质形成液渣，而成分也会发生一定程度的变化，这个过程被称为熔化行为。当连铸保护渣熔化完全后会形成液渣层，覆盖在钢液面上，随着液渣从钢液面上的熔渣池流入新生坯壳和结晶器铜壁的间隙形成渣膜，靠近铸坯一侧的液渣在铸坯表面高温的作用下，仍然保持液渣状态，但液渣温度在结晶器纵向会随着铸坯表面温度的降低而降低。而靠近结晶器铜壁一侧的渣膜在结晶器的强冷作用下急冷凝固形成玻璃态固渣膜（渣膜的凝固行为），而渣膜上的某个位点在合适的条件下会结晶形成结晶层（渣膜的结晶行为），最终形成典型的３层渣膜结构：玻璃层、结晶层和液渣层。这个过程就是连铸保护渣的凝固结晶行为。 http://picx.zhimg.com/v2-d39ccbbadf025f84ef88436ae657213f_r.jpg?source=1940ef5c 保护渣对结晶器传热的影响主要通过结晶层实现，而对钢坯的润滑作用同样受到保护渣相态影响，一般来讲，液态层润滑效果最好，玻璃层次之，过早结晶或者结晶层太厚都会影响润滑效果。因此研究保护渣在结晶器壁和凝固坯壳之间的空隙的相态分布十分重要。但在实际的连铸生产过程中，由于结晶器内高温、瞬态流体流动、各种复杂相变和化学反应，加之结晶器壁不透明等因素，很难直接观察保护渣相态变化。目前，多采用SHTTⅡ型熔化结晶温度测试仪（见图1）观察保护渣的析晶过程，获取保护渣结晶温度、结晶率和时间三者的关系，为设计出满足钢种凝固要求的保护渣提供基础。实验过程如下所示：（1）将30g脱碳后的保护渣进行研磨，粒度为200目，取其2-3mg研磨后的试样放置于热电偶接点部位，持续升温至1500℃，此时保护渣逐渐由固态熔化为液态。（2）使液态保护渣保温30s，之后渣样在50℃/s的速度下冷却，在降温过程中原位观察渣池中晶体的变化，此时逐渐有晶体析出。并且记录不同升温速率下发生脱玻化温度，及降温时开始析晶时间、结束析晶时间。（3）在降温至室温的过程中，通过可视化界面的图像分析软件观察渣池中的保护渣，确定此时渣池中完全凝固后，实验结束。二、建模题目保护渣熔化结晶过程的节点图像如下所示。 http://picx.zhimg.com/v2-145b1c46b9f196b4a01f672673c0430f_r.jpg?source=1940ef5c 图2中的6个图像即为保护渣熔化结晶过程序列图像中的6种物理变化节点处的视觉效果。上述实验过程中每1秒产生1张图像，每组实验进行时间约为700s，相邻图像间产生的动态差异累积即为保护渣熔化结晶过程。实验人员仅关注6个节点对应的时间和温度变化曲线而忽略大量的过程信息，导致绝大多数的有效信息被雪藏，未发挥其潜能。此外，设备本身有自主知识产权的隐私保护，无法自动获取每1张图像对应的时刻与温度，只能实验结束后，靠肉眼识别关键节点图像，依此打开图像，记录图像左上角的信息，以指导设计出满足钢种凝固要求的保护渣。浪费了大量人力，也为实验过程信息的进一步开发造成障碍。保护渣熔化结晶过程序列图像见附件1，附件1中有562张序列图像，这些图像是实验开始后第110秒至第671秒过程中采集的，文件名序号即为采集时刻序列，每隔1s采集1张图像。附件1中数字图像呈现的信息见图2，每张图像左上角标记着图像对应的时间、1#丝与2#丝的温度值。为实现保护渣熔化结晶过程序列图像自动识别与性能预测，请完成如下3个问题。第一问：采用图像分割与识别的技术或其他技术，自动提取每1张图像左上角的1#丝温度，并将其自动导入附件2中对应表格里，并制作温度与时间关系曲线图（1#丝温度与时间的关系图、平均温度与时间的关系图）。代码之后更新，欢迎关注第二问：根据图2中6个节点图像，采用数字图像处理技术，研究保护渣熔化结晶过程中相邻序列图像间的动态差异，并量化表征这些差异。在此基础上，研究应用这些量化后的差异特征进行时间序列建模，获取保护渣熔化结晶进度曲线。分析：之后更新，欢迎关注第三问：考虑温度、时间变化，结合第二问的研究成果，构建数学模型，讨论温度、时间变化与保护渣熔化结晶进度之间的函数关系。分析：同上回复

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 2022-11-25   weinfs  6680  0

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24 金融考研，什么时候复习 431 比较好？

 2022-11-25   期权匿名问答  7110  0

魔都 211 金融硕士，专业课 139，已累计辅导 30+位学员上岸 985/211/双一流院校金融专硕，多年的金砖辅导经 ...

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200美金的交易账户能否实现盈利翻倍？

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人人都告诉你，在真正考虑利用交易谋生前，一定要保证你有大量的资金额。我同意这一点。但是，每个月必须 ...

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做交易到底要不要盯盘（下）——订单管理

 2022-11-25   期权匿名问答  5213  0

　　大家好，我是擅于把复杂问题讲得更简单的熊猫教练。关于做交易到底需不需要盯盘的问题在上篇内容中我们 ...

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开发属于你自己的交易系统

 2022-11-25   期权匿名问答  6570  0

股票、期货、外汇等交易市场中充满了各种各样的趋势。假如投资者能够识别并参与这些趋势，这些趋势就能给投 ...

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成功的交易＝心理控制＋资金管理＋分析系统

 2022-11-25   期权匿名问答  5509  0

资金管理是交易系统的重要组成部分，本质上说是系统中决定你头寸大小的那部分。它可以确定系统交易中你可以 ...

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怎么分清---期权，期货，股权

 2022-11-25   期权匿名问答  6906  0

一、期权与股权的区别　股权（有限责任公司）、股份（股份有限公司）都是股东基于股东资格而享有的一种所 ...

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期货里什么是基差、顺基差交易？

 2022-11-25   期权匿名问答  5178  0

基差=现货价格-期货价格我们比较基差是用现货价格减去期货主力合约的价格，得出的数值就叫基差。如果基差 ...

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期货手续费那些你需要知道的事儿

 2022-11-25   期权匿名问答  7148  0

之前也出过很多关于期货手续费一些专题的文章，想想为了方便大家还是系统的出一片文章。今天会从几个方面 ...

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