基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值.     

药用植物资源与天然药物化学教育部重点实验室建设项目顺利通过验收

2007年5月28日，教育部科技司组织专家组对我校药用植物资源与天然药物化学教育部重点实验室建设项目进行了验收。专家组由第四军医大学杨安钢教授、北京中医药大学王文全教授、北京大学饶光远教授等7人组成，杨安钢教授任专家组组长。我校副校长萧正洪、科技处处长刘昭铁、生命科学学院王拮之院长等参加了验收会。验收会由教育部科技司张中民同志主持。     

栗瘿蜂与中华长尾小蜂的消长规律

栗瘿蜂在定区域内呈周期性发生，十年左右暴发一次，大发生持续２～３年，可自然“消退”。影响栗瘿蜂发生的计导因素是奇生性天敌，中华长尾小蜂是最主要的天故种群，两者相辅助相承、相互制约。它们之比称益害比，益害比低时，栗瘿蜂虫直线上升，址对大发生；益害比１ⅱ：５左右时，可抑制栗瘿蜂大发生，仍造成一定的为害；益害比在１：５以上时，可控制栗瘿蜂的发生。益害比可作为栗瘿蜂发生预测指标。     

《混凝土结构》课程考试改革与实践

对于《混凝土结构》课程考试我校进行了改革，具体做法是：在授课过程中进行考核；在完成课程设计后进行面试；期末进行开卷考试。通过这些措施，实践证明取得了很好的教学效果。     

海啸与泰国旅游业

本文将着重探讨海啸后泰国政府采取的措施及重建过程中的相关问题。     

沥青混凝土拌和站燃料选用中的成本分析

通过对几种燃料的成本分析,比如煤粉、水煤浆和燃油,指出混凝土拌和站在选型过程中应结合自身实际情况选配适合的燃料。