指数增强策略目录指数增强策略1. 策略原理2. 策略步骤3. 策略代码4. 回测结果和稳健性分析1. 策略原理说到指数增强,就不得不说指数。在进行投资时,有一种分类方式是将投资分为主动型投资和被动型投资。被动型投资是指完全复制指数,跟随指数的投资方式。与被动型投资相反,主动型投资是根据投资者的知识结合经验进行主动选股,不是被动跟随指数。主动型投资者期望获得超越市场的收益,被动型投资者满足于市场            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            以下为借鉴的图像直方图的绘制方法,做此纪录: void calcHist( const Mat* images, int nimages,
                          const int* channels, InputArray mask,
                          OutputArray hist, int dims, const i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (一)增强植被指数(Enhanced Vegetation Index——EVI)1) 特征:EVI常用于LAI值高,即植被茂密区;值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.2-0.8增强植被指数(EVI)算法是遥感专题数据产品中生物物理参数产品中的一个主要算法,可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响,稳定地反应了所测地区植被的情况。基于 MODIS 的 EVI 植被指数具有较高的空间分辨率,可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 增强型植被指数 (EVI) 的应用与实现
增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index, EVI)是遥感领域的一种常用植被指数,它能有效地量化植物的生长状况。EVI 在遥感图像分析中被广泛应用于监测作物生长、生态研究以及气候变化等领域。本篇文章将简单介绍 EVI 的原理,计算方法,并通过 Python 代码进行实现。
## EVI 的原理
EVI 是通过反射光谱数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            高频:图像中变化剧烈的部分。低频:图像灰度值变化缓慢、平坦的部分。根据高低频,可以设置高通和低通滤波器。高通滤波器可以检测变化尖锐、明显的地方,用于边缘检测;低通可以让图像变得平滑,消除噪声,用于图像平滑去噪。一、方框滤波可以用于模糊一张图片。涉及函数:cv2.boxFilter()参数说明:参数1:输入图像参数2:目标图像深度参数3:核大小参数4:normalize属性,true与均值滤波相同,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             The coefficients adopted in the EVI algorithm are, L=1, C1 = 6, C2 = 7.5, and G (gain factor) = 2.5.EVI中输入如的反射率可以是经过对瑞利散射,臭氧吸收等大气校正或部分大气校正,C1和C2是气溶胶阻抗系数,使用蓝波段的数据去校正红波段的气溶剂影响,L是冠层背景调整因子,使得EVI对大多数冠层背景不            
                
         
            
            
            
            The Suomi National Polar-Orbiting Partnership (S-NPP) NASA Visible Infrared Imaging Rad            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            These Landsat 7 composites are made from Level L1T orthorectified scenes, usi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            哈喽,大家好,我是木头左!
今天,将深入探讨一种特定的指数增强策略,这种策略以0.8为初始权重跟踪沪深300中权重大于0.35%的成份股,并根据个股的表现动态调整权重。让一起启航,探索这一策略如何帮助在波动的市场中稳健前行。
策略概述:权重与表现的舞蹈
在传统的指数跟踪策略中,投资者通常会按照某个指数的成分股权重来分配自己的投资组合。然而,指数增强策略则在此基础上进行了创新。它允许投资者在初始            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、基本问题1、指数概念指数,或称统计指数,是分析社会经济现象数量变化的一种重要统计方法。	指数是测定多项内容数量综合变动的相对数。概念要点:一是指数的实质是测定多项内容,如零售价格指数反映的是零售市场几百种商品价格变化 的整体状况。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、指数的定义 股票指数即股票价格指数。是由证券交易所或金融服务机构编制的表明股票行市变动的一种供参考的指示数字。由于股票价格起伏无常,投资者必然面临市场价格风险。对于具体某一种股票的价格变化,投资者容易了解,而对于多种股票的价格变化,要逐一了解,既不容易,也不胜其烦。为了适应这种情况和需要,一些金融服务机构就利用自己的业务知识和熟悉市场的优势,编制出股票价格指数,公开发布,作为市场价格变动的指标            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这里说的数值类型其实是数字的种类 python一共四种数值类型(Number)整型int
浮点型float
布尔型 bool
复数 complex
然后七种常用运算法则:加(+)减(-)乘(*)除(/)取余(%)取整(//)指数(**)数值类型顾名思义,整型就是整数,浮点型就是小数,布尔型数值只有True和False,为0的就是False,其他都是True接下来说一下几种运算法则加法在python            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            java的基本数据类型/**
         * java中的数字类型默认是int, 当字面量的值处于其类型范围内的时候,编译器默认进行转型,当超出其类型的时候编译期报错
         * byte在java中占1个字节也就是 8位,因为第一位是符号位,所以可以表示的范围是-128---127 byte
         */
        byte b = 1;
        /**            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引 言  FragStats景观格局分析软件 ,简单扼要地说就是景观指数的集成分析环境,不用自己编写相关的算法和读/取文件的开发。根据了解,FragStats(Fragment Statistic)官方定义为“FRAGSTATS is a computer software program designed to compute a wide variety of landscape metri            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python+GEE遥感开发之计算遥感生态指数RSEI0 使用的遥感数据1 植被指数的计算(NDVI)2 湿度指数的计算(WET)2.1 MOD09A1计算WET(GEE代码)2.2 Landsat8计算Wet(Python代码)3 温度指数的计算(LST)3.1 MOD11A1获取LST(GEE代码)3.2 Landsat获取LST(Python代码)4 干度指数的计算(NDBISI)4.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            指数函数的公式如下:y = a^x (a是常数,且a>0,a!=1)指数函数的定义域是(-∞,+∞),指数函数与幂函数不同,底数a是常数,变量x是指数,y是幂的值。区分幂函数和指数函数的关键点是看变量x是指数还是底数,若x是指数,函数为指数函数,否则函数为幂函数。借助于函数图像来理解函数的性质。例1 绘制a=1/3的函数图像# 导入sympy库
from sympy import symbo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.python运算符1.算术运算符 运算符描述实例+加1+1 输出结果为 2-减1 - 1 输出结果为 0*乘2 * 2 输出结果为 4/除10 / 2 输出结果为 5//取整9//输出结果唯一%取余(取模)9%4输出结果为1**幂指数2 ** 4 输出结果为 16,即2的4次方,2 * 2 * 2 * 2()小括号小括号用来提高运算优先级,即 (1 + 2) * 3 输出结果为 9#            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近有任务需要计算探空指数产品,在经历了漫长扒文献、找公式实现公式的过程后,终于是凑齐了所需的指数产品。总结一下这一段的历程,同时提供给可能需要的人,提高效率减少大海中找针的工作量。分类本篇文章中涉及到的指数产品分为三类:一、强对流天气指数;二、高空特征层;三、综合观测探空。强对流天气指数强对流天气指数共有10种,分别是:1、对流有效位能(CAPE)2、A指数3、K指数4、沙氏指数(SI)5、强天            
                
         
            
            
            
             数据类型数据类型是对数据存储在内存中位置的一种抽象表示,java的数据类型总体上分为两大类:基本数据类型和引用数据类型。1、基本数据类型       基本数据类型是语言本身定义的,数据结构上有说基本数据类型表示的是真实的数字和字符,在java中,基本数据类型的数据都是存储在栈内存中,基本数据类型包含四类八种,介绍如下。                
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            math类包含完成基本数学函数所需的方法。这些方法基本可以分为三类:三角函数方法、指数函数方法和服务方法。在math类中定义了PI和E两个double型常量,PI就是π的值,而E即e指数底的值,分别是:3.141592653589793和2.718281828459045;三角函数方法  math类包含下面的三角函数方法:Math.toDegrees这个方法是将-π/2到π/2之间的弧度值转化为度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-22 09:56:28
                            
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