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P/E比率也称作市盈率,是市场法中应用最多的比率。收益指标为上一年度收益时,称为现期的P/E乘数(Current 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 P/E);收益指标为最近四个季度的收益时,称为近期的P/E乘数(Trailing P/E);收益指标为预期的下一年度收益时,称为未来的P/E乘数(Forward P/E)。在实际应用中,收益指标一般采取营业收益(Operating Income)或利息、税收、折旧和摊销前的收益(EBITDA)。
2.权益价格/净资产账面价值(Price t oBook Value,P/B)比率
P/B比率也称作市净率,比较适用于周期性较强的行业,拥有大量固定资产并且账面价值相对较为稳定的企业,适用于银行、保险和其他流动资产比例高的企业。当采用企业资产的重置成本(Replacement Cost of Assets)代替企业资产的账面价值时的P/B比又称作托宾Q(Tobin’s Q)。
3.权益价格/销售收入(Price to 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 Sales,P/S)比率
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CN103500417A - 基于互连网的程序化交易策略的管理系统及其管理方法 - Google Patents
Publication number CN103500417A CN103500417A CN201310491278.9A CN201310491278A CN103500417A CN 103500417 A CN103500417 A CN 103500417A CN 201310491278 A CN201310491278 A CN 201310491278A CN 103500417 A CN103500417 A CN 103500417A Authority CN China Prior art keywords strategy tactful data service trading strategies Prior art date 2013-10-18 Legal status (The legal status is an 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.) Pending Application number CN201310491278.9A Other languages English ( en ) Inventor 白介宇 Current Assignee (The listed 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.) R & D (shanghai) Information Technology Co Ltd Original Assignee R & D (shanghai) Information Technology Co Ltd Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.) 2013-10-18 Filing date 2013-10-18 Publication date 2014-01-08 2013-10-18 Application filed by 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 R & D (shanghai) Information Technology Co Ltd filed Critical R & D (shanghai) Information Technology Co Ltd 2013-10-18 Priority to CN201310491278.9A priority Critical patent/CN103500417A/zh 2014-01-08 Publication of CN103500417A publication Critical patent/CN103500417A/zh Status Pending legal-status Critical Current
四川轻化工大学学报(自然科学版)
摘要: 文章由两部分构成.第一部分主要研究了复平面C上向量值Doubling Fock空间F2?上以L(H)-值正算子值函数G(z)为符号的Teoplitz算子,其中?为次调和函数,且dν=Δ?dA为非零加倍测度,Δ??1/ρ2,通过得到的满足Carleson条件以及消失Carleson条件的几个等价刻画,并且利用Carleson条件刻画了具有L(H)-值正算子值函数符号G(z)的Toeplitz算子的有界性与紧性的几个等价条件.第二部分研究了单位圆盘D上正规权Bergman空间A2β上符号在L∞上的Toeplitz算子的本性范数,算子A的本性范数表示为‖A‖e=infB∈K(D)<‖A-B‖>,其中K(D)是A2β上的紧算子空间,β为正规权,程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 用β ∈R表示,Hilbert空间A2β是L 2β的闭子空间,程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 利用Toeplitz算子与紧算子集的距离以及本性范数的定义,得到了非紧Toeplitz算子本性范数的逼近公式.‖A-B‖>
摘要: 采用简单的牺牲模板法在不锈钢网上构筑稳定的超疏水薄膜.首先通过浸泡沉积在不锈钢网上制备出分布均匀的ZIF-L(Co)纳米片阵列结构(ZIF-NFA),然后以此为牺牲模板,在室温下制备出微纳米尺寸的钴氢氧化物纳米片状阵列(Co LDH-NFA),最后通过浸泡硅烷降低其表面能.通过油水分离、溅射试验、抗污试验和耐酸碱试验,分别评价其油水分离效率、疏水性能、抗污性能和耐蚀性,并通过接触角测试、扫描电子显微镜(SEM)以及X-射线衍射(XRD)对不锈钢网表面的疏水程度以及表面结构进行分析.结果表明共沉积后的不锈钢网表面呈现3D多孔蜂巢状微纳结构.接触角测试表明,所制备的薄膜呈现良好的超疏水性能,静态接触角达157.3°,其油水分离效率均大于95%,具有一定的耐腐蚀性能且具有良好的抗污性.因此通过牺牲模板法构筑的蜂巢状微纳结构不仅具备超疏水特点,同时具备ZIFs材料的高稳定性,且该方法技术简单、反应条件温和、价格低廉、易于批量化生产,为MOFs在制备超疏水材料方面的应用提供了一个新的思路.
摘要: 彩灯灯组采用静态方式控制光源,在光源的光通量调节、颜色变化和发光时间长短控制、距离控制等方面,难以准确实现彩灯艺术设计的原始意图.针对彩灯艺术对灯光的需求,基于CC2530构建ZigBee局域网,以树莓派为协调器,设计开发一种无线分布式彩灯控制系统.控制系统顶层为Internet网络层,连接客户端与协调器,通过客户端程序控制协调器工作;中间层为ZigBee网络层,为协调器与终端节点群的通信提供信道;底层为硬件工作层,执行光源控制任务,终端节点采取"分段接收,队列存储"机制,程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 以提高ZigBee网络的稳定性.建立的彩灯控制系统测试结果表明,该系统能实现光源光通量以30 lm为单元进行裁剪并在0~255范围内按需调节,程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 能实现光源0.2 s内颜色切换,发光时间任意设置,能控制255个终端节点在100 m范围内同时工作.
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吴晓兵;童百利; | 2021年第005期
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陈俑志;马玉婷; | 2021年第005期
摘要: 针对单一模型在超级电容整个工作区段内无法持续保持最优的问题,依托Rint模型、Thevenin模型和GNL模型,提出了1种基于端电压残差科学切换模型函数的超级电容融合建模方法.为了更加精确地建立3个基础模型,基于HPPC(Hybrid Pulse Power Characteristic)实验数据,采用遗传算法分别对这3个模型进行了离线参数辨识,在UDDS(Urban Dynamometer Driving Schedule)标准工况下,获得3个模型的端电压残差数据集.然后在每一时刻对3个模型的端电压残差进行对比,选择最优模型作为当前时刻的模型,以此获得融合模型.再对融合模型和3个基础模型之间的最大误差、平均误差和均方根误差进行对比研究.结果表明,提出的融合建模方法精度和可靠性更高,有利于车载电源系统的优化控制.
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郭兴众;王昊; | 2021年第005期
摘要: 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 程序化交易中常用的趋势指标及交易方法 针对大规模电动汽车无序接入电网给电力系统带来的负荷压力问题,提出一种含不确定性电源的电动汽车有序充放电控制策略.首先,采用电动汽车与电网(V2G,Vehicle-to-grid)互动模式解决电网中光伏发电和风力发电的不稳定性与易波动性.其次,在分时电价策略的引导下,以降低电网等效日负荷波动与减少电动汽车充放电成本为目标函数,建立一个考虑风光发电与电动汽车协调优化的多目标调度模型.最后,采用基于帕累托(Pareto)最优解集的多目标粒子群算法(MOPSO,multi-objective particle swarm optimization)对该模型进行求解.通过算例对比分析表明,该模型不仅能平抑负荷波动,而且能降低用户成本,使电网与用户互利共赢.