ML-TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法

量化投资尝试利用计算机算法来预测证券的价格和进行证券的交易,并从中获取超额收益,是系统工程在金融投资领域的重要应用.本文设计了一套基于机器学习和技术指标的量化投资算法ML-TEA(machine learning and technical analysis).该模型以技术指标作为输入变量,再分别通过不同的机器学习算法来预测股票数日之后的涨跌方向,并根据预测的方向来构建投资组合.实证结果显示:第一,三种模型的年化收益率都在25%以上,远超大盘指数的10.60%、买入持有策略的3%以及现有策略.从风险调节绩效(夏普比率、特雷纳比率和詹森绩效)来看,三种策略也都远超基准策略和现有策略.以夏普比率为例,三种策略均在1.50以上,而市场指数的夏普比率为0.38.第二,Ada-TEA和SVM-TEA都可以容忍远高于市场实际成本的交易成本.     

剖析高铁路基施工中预应力管桩施工技术

近几年我国高速铁路迅猛发展,与普速铁路相比,高速铁路对路基工后沉降控制提出了更高的要求,特别是深厚层软土地基上的高速铁路路基,这就需要采用更加科学、有效的处理措施?,?预应力管桩就是一种很好的地基处理的方法,管桩施工技术自日本引入,经过20多年的发展,产品已经相对成熟,现已大量的应用于高速铁路施工中,但由于地域、环境、气候、水土等条件的影响,存在很多区域性地质、水文等特性,给管桩施工带来了很大的困难。通过描述济青高铁潍坊北站管桩施工的方法及内容以及施工过程中的心得及采取的措施,为以后遇到此类工程问题积累经验。     

能量法计算线弹性结构位移

通过改进简单的功能原理,推导出用于计算线弹性结构位移的公式,形式与卡氏第二定理、单位力法完全相同.文中给出的具体授课内容表明,本文方法使材料力学能量法教学过程得以整合,且与结构力学图乘法自然衔接.大大简化推导过程的同时也有利于学生掌握理解.     

互联网环境下高校育人途径探析

互联网技术的普及,使得我们的社会环境处于互联网环境之中。互联网环境下,西方的价值观念和文化观念对大学生产生了不小的冲击。面对这种冲击,要充分利用互联网的优势,克服互联网给大学生带来的困惑、迷茫和文化不自信,加强网上思想阵地建设,创新思想政治理论课的教学手段和方法,弘扬主旋律,增强文化自信,培育社会主义核心价值观,积极培养大学生成才。     

静动联合混样器的设计与仿真

针对阿拉山口计量站对于石油混样的要求,结合现有静态混样器和搅拌式混样器的作业特点提出一种静动联合混样装置,该装置利用油液流动的残余压力驱动搅拌叶片对样液二次混合。本文将传统计算方法与Flow Simulation相结合对一次混样、二次混样装置的关键参数进行了确定,通过试验应用混合度评价指标对两种混样装置进行了对比,试验表明该静动联合混样器具有更高的混合效率,符合预期结果.     

材料与载荷随机性影响下管路结构振动疲劳可靠性分析方法

为应对振动环境下管路结构高可靠性寿命评估问题，建立材料、载荷等底层因素随机性模型，并考虑随机性传递、综合作用，获得管路结构振动疲劳寿命可靠性分析模型。以典型材料试验结果及单自由度时域系统，证明了随机性模型的适用性及寿命模型的高效性。以液体火箭发动机典型管路结构为分析对象，评估其高可靠性寿命。分析结果表明：在试车振动载荷作用下，管路结构振动疲劳寿命符合对数正态分布，且寿命存在较大的分散性；所考虑的随机因素中，材料疲劳性能对寿命分散性的影响较大；对管路结构，在确定性寿命的基础上，应考虑至少不小于5倍的寿命缩减系数，以覆盖载荷及材料的随机性影响而获得其高可靠度振动疲劳寿命。该研究为液体火箭发动机可重复使用技术发展提供重要技术支撑。     

求解一维下料问题的改进混合遗传算法

针对一维下料问题,设计了一种局部搜索方法,并将其与遗传算法结合构造了新的混合遗传算法.大量实验表明,该算法求解一维下料问题是行之有效的.     

高层深基坑土方开挖技术浅谈

在工程项目投标时,投标标书是关系到施工单位能否中标的关键,文章主要对标书的编制进行了分析探讨。     

钢管混凝土格构式风力发电机塔架可靠性分析

本文对钢管混凝土格构式风力发电机塔架的构件抗力和体系所受荷载进行了统计分析,利用荷载增量最小准则法判别塔架体系的主要失效路径,并计算出塔架的可靠度.     

应用高分子材料整治铁路桥梁支座病害

分析了铁路桥梁支座病害的成因,介绍了应用高分子材料整治桥梁支座病害的施工工艺和取得的效果.