Brinson理论的框架 象限1基金基准：在此，我们将根据其长期投资基准确定投资组合的基准收益率。 一个基金的基准收益是所采用的投资基准的结果。投资基准确定长期资产配置计划(包括资产类别和标准权重)，用于控制总体风险和满足投资组合目标。 简而言之,基准确定整个计划的投资组合的标准。要计算策略基准收益率，我们需要：(1)预先说明所有资产类别的权重，以及(2)分配在每种资产类别上的被动(或基准)
逐步回归流程：（1）初始模型不包含任何自变量引入变量过程：（2）对每一个未被引入的自变量，将该自变量引入原模型，视作新模型；（3）对新模型和原模 型进行 F 检验，如果 p 值低于变量被保留的 p 值阈值，则能提高模型的解释能力，引入该自变量。（4）当步骤（3）中有多个自变量均满足该条件时，取其中p最小的自变量（5）重复步骤（2）、（3）、（4）直到没有符合条件的自变量，得到包含多个自变量的新模型
CVXOPT是一个用于解决凸优化问题的Python库，包括线性、二次和半定规划问题。二次规划问题是一种特殊类型的凸优化问题，其目标函数是二次的，约束条件是线性的。二次规划问题的标准形式如下：最小化：f(x) = x^T Q x + r^T x约束：A x ≤ b其中，Q是一个对称矩阵，r和b是向量，A是一个系数矩阵。CVXOPT库中解决二次规划问题的主要函数。这个函数使用内点法（Interior
原因：回归算法将使用您提供的时间窗口中的值作为样本，以最大程度地减少误差。假设您正在尝试预测时间t的值。输入是以前的收盘价，即t-20到t-1的最后20个输入的时间序列窗口（假设样本输入的timestamp是20）。回归算法可能会学习在时间t-1或t-2处的值作为预测值，因为这样不需要做什么就可以达到优化的误差之内了。这样想：如果在t-1值 6340，那么预测 t时刻为6340或在t + 1时为6
LSTM 使用门结构实现信息选择性的通过，主要是通过一个 sigmoid 的神经层 和一个逐点相乘的操作来实现的。门结构： sigmoid 层输出（是一个向量）的每个元素都是一个在 0 和 1 之间的实数，表示让对应信息通过的权重（或者占比）。比如， 0 表示“不让任何信息通过”， 1 表示“让所有信息通过”。LSTM通过三个这样的本结构来实现信息的保护和控制。这三个门分别输入门、遗忘
1、Cloud Image Retrieval for Sea Fog Recognition (CIR-SFR) Using Double Branch Residual Neural Network （JSTARS）propose a cloud image retrieval method for sea fog recognition (CIR-SFR) The feature extra
1、多种分割网络优缺点对比全卷积神经网络FCN的优点是将分类网改写为用于分割的像素点分类网。具体的改动包括两个方面，即将全连接层改写为卷积层，并且使用反卷积完成上采样的过程；同时使用跳跃连接的结构，将深的粗糙的信息与浅的精细的信息相结合，产生准确和精细的分割。但是缺点也很明显：分割结果不够精细。进行8倍上采样虽然比32倍的效果好了很多，但是上采样的结果还是比较模糊和平滑，对图像中的细节不敏感；对各
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