国际建筑硕士作品集：求职与实习申请

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"《Work Application Portfolio_Kuangyi Tao.pdf》是一份由Kuangyi Tao提交的应聘建筑师职位的申请材料，该文档展示了他在建筑领域的专业背景和实践经验。作为一名即将在2012年5月从德克萨斯农工大学（Texas A&M University）获得硕士学位的优秀毕业生，Kuangyi具有广泛的项目经验，包括医疗保健、文化、体育、城市规划、住宅和酒店业的设计，以及对历史遗迹保护的设计工作。他的教育背景不仅限于学术成就，他还持有LEED GA（ Leadership in Energy and Environmental Design，绿色建筑认证）资格，这表明他对可持续建筑设计有深入的理解。 Kuangyi的简历强调了他的软件技能，包括熟练掌握多种设计软件，这在当今数字化的工作环境中非常重要。他的图形交流能力、学习能力和工作效率也得到了肯定，这些都是建筑师在实际工作中不可或缺的素质。此外，他还获得了健康系统与设计中心（CHSD）的认可，持有该中心的证书，这可能意味着他有对医疗环境设计的专业知识。 在求学期间，Kuangyi曾获得东南大学（SOUTHEAST UNIVERSITY, NANJING, CHINA）的五年制建筑学士学位，并且凭借优异的成绩（GPR 3.5），他还是CHSD编程奖学金的获得者。这些经历表明他具备扎实的理论基础和实践能力。 Kuangyi表达出对实习机会的热情，并期待有机会进一步讨论他的简历，展示如何能为贵公司团队做出贡献。他的求职信礼貌而专业，显示出他对未来职业发展的积极态度和对工作的热忱。 这份作品集展示了Kuangyi Tao作为一位有潜力的建筑师，不仅拥有丰富的设计经验和专业知识，而且具备良好的学习能力和适应性，适合在竞争激烈的建筑设计行业中脱颖而出。"

巴克莱Global-Portfolio-Manager-s-Digest-Who-Has-the-Power-.pdf

2024-08-05 上传
【巴克莱】Global_Portfolio_Manager_s_Digest_Who_Has_the_Power_.pdf【巴克莱】Global_Portfolio_Manager_s_Digest_Who_Has_the_Power_.pdf【巴克莱】Global_Portfolio_Manager_s_Digest_Who_Has_the_Power_.pdf...

online_portfolio_selection.pdf

2020-11-19 上传
在线投资组合选择（Online Portfolio Selection，OPS）是计算金融领域中的一个基础问题，深受金融、统计、人工智能、机器学习和数据挖掘等多个研究社区的关注。这篇由BIN LI和STEVEN C. H. HOI撰写的论文旨在对已...

cumulative_returns =(1 + portfolio_returns).cumprod() - 1 typeerror: unsuppo

2023-08-11 上传
根据错误信息显示，portfolio_returns这个变量的类型不支持.cumprod()这个方法。 要解决这个问题，首先需要确认portfolio_returns的数据类型。cumprod()方法只能应用于支持数值计算的数据类型，如列表、数组或...

portfolio_industry = portfolio_industry.sort_values(ascending=False)如何将数据放入列表

2023-06-09 上传
如果你想将 `portfolio_industry` 中的数据放入一个列表中，你可以使用 `tolist()` 方法。示例如下： ``` import pandas as pd # 假设 portfolio_industry 是一个 Pandas 数据框 portfolio_industry = pd....

file C:\Users\Crystal\Desktop\xiaoqilaoshi夹\结果\结果\1.row data\基金投组-股票投资明细表21-23\Fund_Portfolio_Stock1.xlsx not Stata format报错什么意思

2023-04-22 上传
该错误指出尝试将文件 C:\Users\Crystal\Desktop\xiaoqilaoshi夹\结果\结果\1.row data\基金投组-股票投资明细表21-23\Fund_Portfolio_Stock1.xlsx 作为 Stata 格式文件打开，但该文件不是 Stata 格式的文件，因此...

基于投资组合的日收益率表，组合基准收益率表，债券信息表，写一个SQL语句，计算出以下指标： 组合夏普比率,组合收益波动率(%),VaR/MTM（%）,债券久期,最大回撤率(%),贝塔,Alpha 。 需要用建表语句先声明这些表的结构。

2023-05-27 上传
SELECT STDDEV(portfolio_daily_returns.daily_return) * SQRT(252) * 100 AS portfolio_volatility FROM portfolio_daily_returns WHERE portfolio_id = 1; -- 计算VaR/MTM（%） SELECT (SELECT SUM(portfolio_...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

2023-05-26 上传
current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') ...

import jqdata # 初始化聚宽账号密码 def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close']) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date() # 判断是否满足卖出条件 if current_date - buy_date >= 3: # 判断是否亏损超过5% if (context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05: return True return False def sell_stock(stock, context): # 卖出股票 order_target(stock, 0)当中buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date()报错'NoneType' object has no attribute 'date'

2023-07-10 上传
这个错误是因为在`check_sell_condition`函数中，`context.portfolio.positions[stock].init_time`返回了`None`，没有日期属性。这可能是因为你在买入股票之前没有设置买入日期。你可以在买入股票时设置买入日期，...

请帮我测试下列代码是否能正常运行，并告知我下列代码的作用：class Trade: def __init__(self, symbol, quantity, price): self.symbol = symbol self.quantity = quantity self.price = price class TradeManager: def __init__(self): self.trades = [] def add_trade(self, symbol, quantity, price): trade = Trade(symbol, quantity, price) self.trades.append(trade) def get_trades(self): return self.trades def calculate_portfolio_value(self): total_value = 0 for trade in self.trades: total_value += trade.quantity * trade.price return total_value # 示例用法 trade_manager = TradeManager() trade_manager.add_trade("AAPL", 10, 150.0) trade_manager.add_trade("GOOG", 5, 2000.0) trades = trade_manager.get_trades() for trade in trades: print(f"Symbol: {trade.symbol}, Quantity: {trade.quantity}, Price: {trade.price}") portfolio_value = trade_manager.calculate_portfolio_value() print(f"Portfolio Value: {portfolio_value}")

2023-07-16 上传
- `calculate_portfolio_value`：计算并返回整个投资组合的价值，即所有交易的数量乘以价格的总和。 示例用法部分创建了一个`TradeManager`对象，并使用`add_trade`方法添加了两笔交易。然后，通过调用`get_trades`...

使用所有在上交所交易股票1990年1月至2010年4月的月度收益率。以1990年1月至2009年12月作为投资组合构造期，在每一个月，首先，计算过去 1个月、3个月、6个月和12个月的累积收益率；然后，在每个月的月末，根据过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率，由低到高分别将所有股票排序，根据排序构造5个等权重投资组合；接下来将这5个组合持有1个月、3个月、6个月或12个月；最后计算每个组合的平均持有期收益率。给出上述过程的python代码。

2023-06-06 上传
portfolios = [portfolio_1, portfolio_2, portfolio_3, portfolio_4, portfolio_5] portfolio_list.append(portfolios) # 计算各组合的平均持有期收益率 hold_periods = [1, 3, 6, 12] hold_returns = {} for i ...
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