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NMath應用教程：在財務投資與預測中的應用

原創|其它|編輯：郝浩|2012-12-07 14:16:03.000|閱讀 307 次

概述：NMath是.Net框架下唯一一款高性能的數學與統計學的商業算法庫，能夠幫助開發者擺脫復雜的數學算法，面向對象的創建財務，工程和科學相關的Microsoft.NET平臺的應用程序。

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　　NMath是.Net框架下唯一一款高性能的數學與統計學的商業算法庫，能夠幫助開發者擺脫復雜的數學算法，面向對象的創建財務，工程和科學相關的Microsoft.NET平臺的應用程序。NMath中包含許多通用的計算工具包，在多個行業具有廣泛的應用。接下來為大家介紹幾個有代表性的應用。

財務投資應用——主成分分析（PCA）

　　主成分分析（PCA）也是一個比較常用的多元統計分析方法，在財務投資分析中經常用于對數據集進行降維處理，找出致使某一結果，如凈收率下降的主要影響因素。NMath的PCA功能能夠從原始數據集中通過運算最大方差，以找出一套比較小的綜合變量集，該變量集即為影響力較大的變量因素集合，然后在按影響大小對變量進行排序，真正實現了主成分分析。

實例：某世界50強投資銀行

　　在未使用NMath之前，對89支該銀行投資股票進行分析，結果為影響這些股票的的變量為12個。而在使用了NMath的PCA功能進行主成分相互對抗后，將影響變量從12維減少為了2維。這2個變量在通常情況下的作用力，占變化因素總和的50%以上。

　　再結合NMath的k-means聚類算法，便能對所有股票區分為4個分類。

預測分析應用——假設檢驗

　　假設檢驗在現實中經常用到，通常用于計劃階段，預測計劃的實施效果。不過NMath的Kolmogorov-Smirnov測試在NMath能夠提供的眾多假設檢驗相關功能中非常有特色。該功能可以確定一組數據點是否以某個確定的參考因素而分布的，這是很多算法庫都沒有的功能。

實例：Strands

　　在籌辦每年度的“5K run”之前，都會用他們專門的預測分析工具，對這個國際性的跑步比賽進行結果預測。其中值得一提的是，“5K run”吸引得比較多的是所謂“平均值”選手，所以該比賽的結果可能不是常規的正態分布。固在其預測分析工具中使用了NMath的Kolmogorov-Smirnov測試，確定了比賽結果應該為Weibull分布，增加了比賽預測的準確性。