原料液的pH值对反渗透膜分离特性的影响

本文实验研究了反渗透法处理含盐污水,探讨了原料液的pH值对反渗透膜(醋酸纤维素膜)分离特性(渗透性及选择性)的影响。研究表明,当 pH值为5.5～6时,膜的选择性为最大;当pH值为6时,膜的渗透性为最大;当pH值为7～9时,膜的渗透性基本上没有变化。因此得出结论,多组份盐类水溶液在醋酸纤维素膜上进行反渗透脱盐的最佳值为6,此时膜具有最大的渗透性和选择性。     

模糊神经网络在股价预测中的应用

讨论模糊神经网络在股价预测中的应用，模糊神经网络克服模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性，隶属函数的自适应和模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。通过一个股价预测实例验证了该方法的有效性。     

A STUDY ON THE CHAOS MODEL OF LIQUIDITY IN STOCK MARKET

For a Stock Market, the critical problem is the maintenance of its liquidity. Market liquidity can be described in various ways, in particular, in terms of the bid/offer spread and the market depth. Model of market liquidity dynamics has been proposed in Schmidt, A.B.' literate. In our study, we improve his model. On one hand, we think that trading volume is determined by the total number of traders, as well as the relations between the numbers of buyers and sellers, while the model of Schmidt only considers the first, item. On the other hand, Schmidt assumes that the number of "newcomers" in the market is in proportion to the current number of trades. However, we all know that the continual rise or fall of the price will also attract more buyers or sellers, that, is, "newcomers", into the market, which he has not taken for granted. We also prove it, to be a chaos model through analysis of Lyapunov exponent. On the assumption that price variation can be neglected, we discuss the conditions in which chao     

基于极限学习机的上证指数预测与分析

针对证券指数具有随机性、时变、波动性较大、非线性等特点,传统线性预测方法预测精度低等缺陷,提出了一种基于极限学习机的证券指数预测方法。极限学习机克服了BP神经网络的训练速度慢、过拟合、局部极值等缺陷,具有训练速度快、全局最优和泛化能力优异等优点。采用1991~2013年上证指数对算法性能进行训练,2014年数据做测试,对100个测试数据仿真结果表明,复相关系数高达0.9935,极限学习机是一种预测精度高、误差小的证券指数预测算法,预测结果可以为用户提供有价值的参考意见。     

基于实例的上证50ETF期权Fibonacci数列的计算术语学研究

上证50ETF期权的推出丰富了市场交易的对冲机制,拓展了金融衍生品术语研究的领域。本文对期权交易术语的实值期权、平值期权、虚值期权和Fibonacci期权数列进行了基于交易数据的计算研究。通过对七年来期权交易数据的实时跟踪,我们建立了期权交易数据库,并采用计算术语学方法对期权交易进行了计算研究。我们发现:(1)Fibonacci期权数列是非常重要的期权交易术语,其黄金分割点适用于期权交易的波动测算;(2)上证50ETF期权合约涉及到期权交易术语的标准化问题,其交易并不是孤立的市场行为,同时受到新加坡A50指数等相关指数波动的影响;(3)上证50ETF期权交易体系是开放的:新加坡A50指数对我国上证50指数有交易的前瞻效应;上证50指数作为上证50ETF跟踪标的决定上证50ETF走向;上证50ETF作为期权标准合约跟踪标的影响到具体的合约交易;(4)上证50ETF期权交易的核心术语是杠杆波动率;Delta的计算赋值代表了高杠杆特性,其值域扩大将导致Fibonacci期权数列的黄金分割点出现偏差。最后得出结论:上证50ETF期权交易的研究是数据驱动的研究;基于统计的计算语言学方法可对期权术语进行赋值,并有效辅助期权交易;期权的计算术语学研究将促进数据驱动的术语学发展。