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二位 用的是 两种不同的 数学理论；
技术员，用的是与自然法则有关的工具，
实证， 用的是貌似DMD之类的数学方法，
用好了，都能称霸江湖： 拳打国内基金券商机构无敌手。。。脚踢海外索罗斯西蒙斯直求饶。。。
有空偶来当面拜访，，，
先别过。
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我的博士论文常以数量模型实证，但那是十年前流行数量模型的时候
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不错。虽然俺看不懂。但也要赞一个。大道至简。大盘细节怎么运行，这个不知道，可能需要波浪来辅助。细节和波浪这两个。俺都不会。但就整个大的框架来说：他一定要回归到他应该去的点位。
[引用原文已无法访问]
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一般人绝对是看不懂的
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去学术厅，或许有些看头，但估计价值不大，因为这种数模我以前经常做，没什么实际用途。
看好大盘以此攻击2444
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这里我发表的“牛市早期信号图模型”，已经完全超越了上面18天解决的那道建模题，
超越的还不是一点点的问题。
所以即使我说出来指标计算方法，也没有几个人能看懂。
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数学建模 难度级别
下面这道题目可以区分数学建模难度级别：
共有三个问题需要解答，封闭考试，只有一台电脑，电脑中配有MATLAB函数说明书，
也可以带MATLAB使用说明书、慨率教科书、最优化教科书，其它书不得带入。
那么三个问题的难度为：
1、第一问3天内正确解答出来符合要求
2、第二问9天内正确解答出来符合要求
3、第三问6天内正确解答出来符合要求
三个问题合计18天内须全部正确解答出来
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题目：
一道工序用自动化车床连续加工某种零件，由于刀具损坏等原因该工序会出现故障，其中刀具损坏故障占95%, 其它故障仅占5%。工序出现故障是完全随机的, 假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同。工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。现积累有100次刀具故障记录，故障出现时该刀具完成的零件数如附表。现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。
已知生产工序的费用参数如下：
故障时产出的零件损失费用 f=200元/件；
进行检查的费用 t=10元/次；
发现故障进行调节使恢复正常的平均费用 d=3000元/次(包括刀具费)；
未发现故障时更换一把新刀具的费用 k=1000元/次。
1)假定工序故障时产出的零件均为不合格品，正常时产出的零件均为合格品, 试对该工序设计效益最好的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更换策略。
2)如果该工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。工序正常而误认有故障仃机产生的损失费用为1500元/次。对该工序设计效益最好的检查间隔和刀具更换策略。
3）在2)的情况, 可否改进检查方式获得更高的效益。
附:100次刀具故障记录(完成的零件数)
459 362 624 542 509 584 433 748 815 505
612 452 434 982 640 742 565 706 593 680
926 653 164 487 734 608 428 1153 593 844
527 552 513 781 474 388 824 538 862 659
775 859 755 649 697 515 628 954 771 609
402 960 885 610 292 837 473 677 358 638
699 634 555 570 84 416 606 1062 484 120
447 654 564 339 280 246 687 539 790 581
621 724 531 512 577 496 468 499 544 645
764 558 378 765 666 763 217 715 310 851
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[引用原文已无法访问]
这里的两张图主要是用于对行情性质的“定性”，
对于行情细节上的判断是另外一套技术，
关于“展示这个系统对当前行情的判断，并且要持续一段时间”，
实际上2011年以来，我在论坛上发表的对于行情的大量判断，都是来源于我这些指标图的解读。
关于“指标的计算过程”，实际上计算原理非常复杂，下面我给出一道慨率题来说明复杂程度。
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看到就要顶的帖子！
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其实，不说也好。但能点化一下。让大家去悟也不错。
[引用原文已无法访问]
技术员
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