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公众号：千千小屋grow
背景
背景市场交易员经常买卖波动性资产，其目标是使其总回报最大化。每一次买卖通常都有一笔手续费。其中两种资产是黄金和比特币。C题是典型的预测+规划问题，涉及到一些量化投资的知识。背景中交代了有关策略制定的目标函数是：max总回报变量由黄金和比特币的每日交易量可以涉及到的算法可以有：时间序列的算法（比如ARIMA）或者循环神经网络（比如LSTM NN）和其他算法如支持向量机（SVM）和卡尔曼滤波（Kalman filter）。在后面要求中会给出具体可行的算法和思路本研究的难点主要在于数据处理的时间空间复杂度较大。模型建立前要进行数据预处理，如检查缺失值、重复值、对数据进行归一化、时间戳处理等，若想提高训练速度可以用matlab，或python中采用多线程（可调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程）。
要求
要求交易员要求您开发一个模型，该模型仅使用迄今为止过去的每日价格流来确定交易员每天是否应该购买、持有或出售其投资组合中的资产。题目中强调了模型中只能使用迄今为止的每日价格数据，那么在模型中就不能用到其他数据，也不能使用每日之后的数据。已经给出了充分的数据并限制两个数据文件为解决问题时使用的唯一数据，最后给出的结果应该是一个分别标出了黄金和比特币何时买入何时卖出的时间轴。（最好可以画图表示：价格曲线图加上标出买/卖时间点的图可以更直观地呈现结果。）同时交易员每天操作的唯一判断依据就是过去的价格流，这个信息比较好地提示了建模的依据。
【数学建模|2022数学建模美赛C思路】后续可看链接：
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