摘要：运用在线理论研究多支股票算法交易策略。在El-Yaniv等人研究基础上,构造了单支股票买入问题的在线策略,证明该策略为最优在线策略;将构造的单支股票交易策略应用到多支股票交易策略问题中,设计了多支股票交易策略算法,并以每支股票收益加权进行投资组合;最后选择上证A股二十支股票从2009年到2012年的交易时间价格数据验证本文所提策略有效性。将20支股票随机抽取10支组成一组,选4组分别进行验证,结果表明本文所给策略对于任意选择的多支股票有较好收益。对交易周期分别选取10个偶数长度进行验证,发现交易周期为18天时平均收益最大,平均收益率为5.2%。

摘要：由于所得税在企业租赁和购买设备时影响成本的方式不同导致实际设备使用费发生变化,因此,需要在市场环境下考虑所得税对企业设备赁购行为决策的影响。将所得税概念引入经典在线租赁问题,提出了基于所得税的在线设备赁购问题。给出了该问题的离线最优解,设计了在线赁购策略RBS和租赁策略RS并进行竞争分析得到策略竞争比和问题下界。当设备寿命期内一直租赁费用与设备购置费用比值小于与所得税税率相关的函数值时,证明了策略RS是最优在线策略。最后,通过算例,结合实际中一般居民企业、小型微利企业和高新技术企业等3种不同类型企业缴纳的不同所得税税率,证实了所得税税率高低会影响企业的在线设备赁购决策和技术更新行为。

摘要：为实现每个出行者出行费用尽可能少的目标,针对城市交通路网起始节点择路到目的地节点的交通流实时分配问题,选取适用于预测不确定交通流的非参数回归模型、Kalman滤波模型和神经网络模型,建立基于交通大数据的贝叶斯组合预测模型预测未来长度为T时间段内的交通流量,研究采用在线理论与方法,设计BOUE策略,将当前时间段到达出发节点的实际交通流量和下一时间段到达出发节点的预测交通流量一起分配到交通网络上。研究结果表明该策略在路段通行能力受限时不同形式路阻函数下的执行效果较好,可为交通管理部门指挥交通流和出行者出行提供有效理论依据。