简介:未来,如何通过大数据构建扎实稳定的程序化购买底层结构,为品牌实现受众全景洞察、营销决策支持、广告投放和营销效果评估的理论支撑,是大数据变革的核心。当全球进入数字化时代以来,由于技术不足导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式。为突破瓶颈,新一轮更激动人心、更值得期待的技术革命风暴已经诞生,它的名字叫做人工智能(ArtificialIntelligence,简称A.I.)。人工智能将成为未来10年乃至更长时间内IT产业与营销领域发展的重点,只有充分释放大数据价值,人工智能才能为"万物互联"之后的应用问题提供最完美的解决方案。
简介:随着国内金融市场的不断发展与完善,程序化交易变得越来越受关注。目前国内大多数程序化交易者并没有建立起一个完备的检测与优化体系,采取的测试方式大多为简单的历史数据回溯测试,这容易导致对历史数据曲线的过度拟合。论文构造出一个较完整的程序化交易系统的检测与优化体系,依次分为六个步骤:设计交易策略,交易策略程式化,验证性检测,交易系统最优化,推进的样本外测试,实战交易。通过此体系可以分析交易模型的风险与收益水平及策略的稳定性,并得出健全的交易策略需具备的特点:获利相对均匀分布、具有相对稳定的盈亏次数比率、具有连续且平滑的最优化参数集、适应不同类型的市场且风险可控。
简介:摘要:电力系统的稳定运行对于现代社会的正常运转至关重要。电力调控员扮演着确保电力系统平稳运行的关键角色。然而,人为失误和技术故障仍然是导致电力系统异常的主要原因之一,其后果可能引发重大事故,对社会和经济造成严重损失。本研究旨在深入探讨电力调控员程序化操作中的人为失误和技术故障,并提出有效的预防策略,以降低潜在风险。人为失误是电力调控员工作中的常见问题,它可能源于操作不当、疲劳、信息不足或其他因素。同时,技术故障也可能由于设备老化、系统脆弱性等原因而发生。本研究将分析人为失误和技术故障的类型、原因和机制,以全面了解它们对电力系统的潜在威胁。在此基础上,本研究将讨论一系列预防策略。