智能RGV的周期性移动研究

研究RGV智能加工系统中物料的加工时间对于RGV最优移动策略的影响.首先证明了RGV在2号CNC前的等待时间和3号CNC等待RGV上下料的时间是影响计算结果的关键因素,在此基础上研究了一道工序时物料的加工时间对RGV周期性移动规律的影响,证明了任意的加工时间RGV移动路径都存在稳定循环,且随加工时间增大,循环阶数增大;并给出加工时间与需要开启CNC数量之间的关系,得到详细对照表格,用元胞自动机做仿真验证,结果与理论推导完全一致;最后,讨论了CNC可能发生故障时企业的应对策略.     

大额资产清仓的自动化交易策略

市场的机构投资者经常需要清仓手中持有的大额资产, 因此清仓的交易策略成为了关心的问题. 以工商银行的股票为例,给出适用于计算机执行的自动化清仓策略. 首先将高频的工商银行股票历史数据在每个交易日分别划分出48个交易期, 将问题简化为处理每个交易日交易期的数据. 在此基础上, 综合考虑用神经网络模拟预测清仓时股票价格随时间下降的风险和用信息流理论模型衡量的价格冲击和交易时刻, 并通过优化模型得到清仓持续的交易日天数. 此后, 再制定出每个交易日的具体自动化交易策略.在制定日内交易策略 时, 首先用神经网络对交易时刻做出预测, 然后综合考虑使用 VWAP 预测出的交易量和通过 Kalman 滤波方法修正过的期权定价公式预测出的各时刻股票的初始价格, 最终给出详细的交易策略及交易的成本.