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投资组合是由投资人或金融机构所持有的股票、债券、金融衍生产品等组成的集合。目的是分散风险。投资组合可以看成几个层面上的组合。

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我们提供的投资组合Investment Portfolio及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Sources of Big Data

Big Data, therefore, encompasses data generated by:

• financial markets (e.g., equity, fixed income, futures, options, and other derivatives),
• businesses (e.g., corporate financials, commercial transactions, and credit card purchases),
• governments (e.g., trade, economic, employment, and payroll data),

• individuals (e.g., credit card purchases, product reviews, internet search logs, and social media posts),
• sensors (e.g., satellite imagery, shipping cargo information, and traffic patterns), and, in particular,
• the Internet of Things, or IoT (e.g., data generated by “smart” buildings, where the building is providing a steady stream of information about climate control, energy consumption, security, and other operational details).

In gathering business intelligence, historically, analysts have tended to draw on traditional data sources, employing statistical methods to measure performance, predict future growth, and analyze sector and market trends. In contrast, the analysis of Big Data incorporates the use of alternative data sources.

From retail sales data to social media sentiment to satellite imagery that may reveal information about agriculture, shipping, and oil rigs, alternative datasets may provide additional insights about consumer behavior, firm performance, trends, and other factors important for investment-related activities. Such information is having a significant effect on the way that professional investors, particularly quantitative investors, approach financial analysis and decision-making processes.
There are three main sources of alternative data:

• data generated by individuals,
• data generated by business processes, and
• data generated by sensors.

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Big Data Challenges

Big Data poses several challenges when it is used in investment analysis, including the quality, volume, and appropriateness of the data. Key issues revolve around the following questions, among others: Does the dataset have selection bias, missing data, or data outliers? Is the volume of collected data sufficient? Is the dataset well suited for the type of analysis? In most instances, the data must be sourced, cleansed, and organized before analysis can occur. This process can be extremely difficult with alternative data owing to the unstructured characteristics of the data involved, which are more often qualitative (e.g., texts, photos, and videos) than quantitative in nature.

Given the size and complexity of alternative datasets, traditional analytical methods cannot always be used to interpret and evaluate these datasets. To address this challenge, artificial intelligence and machine learning techniques have emerged that support work on such large and complex sources of information.

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Sources of Big Data

因此，大数据包含由以下各项生成的数据：

• 金融市场（例如，股票、固定收益、期货、期权和其他衍生品），
• 业务（例如，公司财务、商业交易和信用卡购买），
• 政府（例如，贸易、经济、就业和工资数据），

• 个人（例如，信用卡购买、产品评论、互联网搜索日志和社交媒体帖子），
• 传感器（例如，卫星图像、运输货物信息和交通模式），特别是，
• 物联网或物联网（例如，由“智能”建筑物生成的数据，其中建筑物提供有关气候控制、能源消耗、安全和其他运营细节的稳定信息流）。

从历史上看，在收集商业情报时，分析师倾向于利用传统数据源，采用统计方法来衡量绩效、预测未来增长以及分析行业和市场趋势。相比之下，大数据分析结合了替代数据源的使用。

从零售销售数据到社交媒体情绪，再到可能揭示有关农业、航运和石油钻井平台信息的卫星图像，替代数据集可以提供有关消费者行为、公司业绩、趋势和其他对投资相关活动重要的因素的额外见解。此类信息对专业投资者，尤其是量化投资者进行财务分析和决策过程的方式产生了重大影响。
替代数据的三个主要来源：

• 个人生成的数据，
• 业务流程生成的数据，以及
• 传感器产生的数据。

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Big Data Challenges

大数据在用于投资分析时会带来一些挑战，包括数据的质量、数量和适当性。关键问题围绕以下问题，其中包括：数据集是否存在选择偏差、缺失数据或数据异常值？收集的数据量是否足够？数据集是否非常适合分析类型？在大多数情况下，必须先对数据进行来源、清理和组织，然后才能进行分析。由于所涉及数据的非结构化特征，替代数据的这一过程可能非常困难，这些特征通常是定性的（例如，文本、照片和视频）而不是定量的。

鉴于替代数据集的规模和复杂性，传统的分析方法不能总是用于解释和评估这些数据集。为了应对这一挑战，出现了人工智能和机器学习技术，以支持对如此庞大而复杂的信息源的工作。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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