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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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• 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|Types of Machine Learning

ML approaches can help identify relationships between variables, detect patterns or trends, and create structure from data, including data classification. Machine learning can be broadly divided into three distinct classes of techniques: supervised learning, unsupervised learning, and deep learning.

In supervised learning, computers learn to model relationships based on labeled training data. In supervised learning, inpurs and outputs are labeled, or identified, for the algorithm. After learning how best to model relationships for the labeled data, the trained algorithms are used to model or predict outcomes for new datasets. Trying to identify the best signal, or variable, to forecast future returns on a stock or trying to predict whether local stock market performance will be up, down, or flat during the next business day are problems that may be approached using supervised learning techniques.

In unsupervised learning, computers are not given labeled data but instead are given only data from which the algorithm seeks to describe the data and their structure. Trying to group companies into peer groups based on their characteristics rather than using standard sector or country groupings is a problem that may be approached using unsupervised learning techniques.
Underlying AI advances have been key developments relating to neural networks. In deep learning, (or deep learning nets), computers use neural networks, often with many hidden layers, to perform multistage, non-linear data processing to identify patterns. Deep learning may use supervised or unsupervised machine learning approaches. By taking a layered or multistage approach to data analysis, deep learning develops an understanding of simple concepts that informs analysis of more complex concepts. Neural networks have existed since 1958 and have been used for many applications, such as forecasting and pattern recognition, since the early $1990 \mathrm{~s}$. Improvements in the algorithms underlying neural networks are providing more accurate models that better incorporate and learn from data. As a result, these algorithms are now far better at such activities as image, pattern, and speech recognition. In many cases, the advanced algorithms require less computing power than the earlier neural networks, and their improved solution enables analysts to discover insights and identify relationships that were previously too difficult or too time consuming to uncover.

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

Data visualization is an important tool for understanding Big Data. Visualization refers to how the data will be formatted, displayed, and summarized in graphical form. Traditional structured data can be visualized using tables, charts, and trends, whereas non-traditional unstructured data require new techniques of data visualization. These visualization tools include, for example, interactive three-dimensional (3D) graphics, where users can focus in on specified data ranges and rotate the data across $3 \mathrm{D}$ axes to help identify trends and uncover relationships. Multidimensional data analysis consisting of more than three variables requires additional data visualization techniques-for example, adding color, shapes, and sizes to the $3 \mathrm{D}$ charts. Further, a wide variety of solutions exists to reflect the structure of the data through the geometry of the visualization, with interactive graphics allowing for especially rich possibilities. Examples include heat maps, tree diagrams, and network graphs.

Another valuable Big Data visualization technique that is applicable to textual data is a “tag cloud,” where words are sized and displayed on the basis of the frequency of the word in the data file. For example, words that appear more often are shown with a larger font, and words that appear less often are shown with a smaller font. A “mind map” is another data visualization technique; it is a variation of the tag cloud, but rather than displaying the frequency of words, a mind map shows how different concepts are related to each other.
Exhibit 3 shows an example of a “tag cloud” based on a section of this chapter. The more frequently a word is found within the text, the larger it becomes in the tag cloud. As shown in the tag cloud, the words appearing most frequently in Section 4 include “data,” “ML,” “learning,” “AI,” “techniques,” “model,” and “relationships.”

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Types of Machine Learning

ML 方法可以帮助识别变量之间的关系，检测模式或趋势，并根据数据创建结构，包括数据分类。机器学习可以大致分为三类不同的技术：监督学习、无监督学习和深度学习。

在监督学习中，计算机学习基于标记的训练数据对关系进行建模。在监督学习中，输入和输出被标记或识别，用于算法。在学习了如何最好地对标记数据的关系进行建模之后，经过训练的算法用于对新数据集的结果进行建模或预测。尝试识别最佳信号或变量以预测股票的未来回报或尝试预测本地股票市场在下一个工作日的表现是上涨、下跌还是持平，这些都是可以使用监督学习技术解决的问题。

在无监督学习中，计算机不会获得标记数据，而是仅给出算法试图描述数据及其结构的数据。尝试根据公司的特征将公司分组为同行组，而不是使用标准的部门或国家分组是一个可以使用无监督学习技术解决的问题。
潜在的人工智能进步是与神经网络相关的关键发展。在深度学习（或深度学习网络）中，计算机使用通常具有许多隐藏层的神经网络来执行多级非线性数据处理以识别模式。深度学习可以使用有监督或无监督的机器学习方法。通过采用分层或多阶段的数据分析方法，深度学习可以加深对简单概念的理解，从而为分析更复杂的概念提供信息。神经网络自 1958 年以来就已经存在，并已用于许多应用，例如预测和模式识别，因为早期1990 s. 神经网络底层算法的改进提供了更准确的模型，可以更好地整合和学习数据。因此，这些算法现在在图像、模式和语音识别等活动上要好得多。在许多情况下，与早期的神经网络相比，高级算法需要更少的计算能力，其改进的解决方案使分析师能够发现洞察力并识别以前难以发现或太耗时而无法发现的关系。

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

数据可视化是理解大数据的重要工具。可视化是指如何以图形形式对数据进行格式化、显示和汇总。传统的结构化数据可以使用表格、图表和趋势进行可视化，而非传统的非结构化数据需要新的数据可视化技术。例如，这些可视化工具包括交互式三维 (3D) 图形，用户可以在其中专注于指定的数据范围并在其中旋转数据3D帮助识别趋势和揭示关系的轴。包含三个以上变量的多维数据分析需要额外的数据可视化技术——例如，将颜色、形状和大小添加到3D图表。此外，存在各种各样的解决方案来通过可视化的几何图形来反映数据的结构，交互式图形允许特别丰富的可能性。示例包括热图、树图和网络图。

另一种适用于文本数据的有价值的大数据可视化技术是“标签云”，其中单词的大小和显示基于数据文件中单词的频率。例如，出现频率较高的单词以较大的字体显示，而出现频率较低的单词则以较小的字体显示。“思维导图”是另一种数据可视化技术。它是标签云的一种变体，但不是显示单词的频率，而是一张思维导图，它显示了不同的概念是如何相互关联的。
图表 3 显示了基于本章部分内容的“标签云”示例。一个词在文本中出现的频率越高，它在标签云中就越大。如标签云所示，第 4 节中出现频率最高的词包括“数据”、“机器学习”、“学习”、“人工智能”、“技术”、“模型”和“关系”。

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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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