Algorithm代做编程辅导：CS406 Greed Algorithm
Greedy Algorithm，也就是贪心算法，局部最优化的算法
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Python代做编程辅导：ECM1414 Data Structures and Algorithms
Insert Sort和Merge Sort是排序算法中两个最基础的算法，虽然实际中很难用到，但是作为排序的启蒙还是不错的。
R代做编程辅导：CSC120 Predicting Future Values Of A Time Sequence
UT的R语言作业，比起上次的A1，这次的作业竟然要求画56张图
Database代做编程辅导：CS5200 Database Management
Database Management的大作业，根据现有代码片段以及架构图
Database代做编程辅导：ECS165A Normal Form/BCNF/3NF/4NF
Normal From是数据库理论里面最恶心的问题，从1NF到6NF，加上BCNF，DKNF以及UF。
PHP代做编程辅导：CPT270 Cinemas
Web的裸写大作业，做一个Cinemas，包括Image Gallery，Movies Selection，Movies Reservation，Shopping Cart等等功能页面
R代做编程辅导：CSC120 Euclidean Minimum Weight Matching
WeChat Tencent QQ email print 由LE PHUONG撰写 一共写6个函数，运行后需
JavaScript代做编程辅导：CSE6242 D3 Graphs and Visualization
WeChat Tencent QQ email print 由LE PHUONG撰写 D3总体来说还是不错的，
Java代做编程辅导：CS415 Blackjack
一个21点的扑克牌游戏，作业提供了框架以及游戏引擎，不过UI库是学校内部的，需要学习成本。
Hadoop代做编程辅导：CA675 TF-IDF
大数据作业，利用Hadoop去跑数据集，先是几个基本的MapReduce简单问题
PHP辅导代做编程：CS353 Database System
Prior to beginning tis assignment, please download the studentsdb.sql, studentdb.pdf and the Index.php file from the course web site.
Python代做：CSC411 Digit Classification
In this assignment, you will compare the characteristics and performance of different classifiers,
Python辅导代码编写：COMP1001 More Text Processing
用Python的一个优势便是十分适合Text processing，由于Python内建了许多函数，对于文字、字符的处理十分便捷
Python编程辅导： CSC120H Simulating Canadian Elections
高大上的Elections，特别是在大选中，投票往往会采用电子选箱，也就是智能选举系统。
SQL代做：CS420 Database Design
Database design最简单的设计模型就是E-R模型，E-R建模工具有很多，最简单方便的当属Microsoft Office Visio。
R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226
我们将利用每日数据制定简单的交易策略 我们将涵盖以下内容。
C++编程辅导：CSCI104 Stack Implementation
Implement a templated Stack class. It must implement the following interface (abstract class)
为什么你需要编程assignment指导帮助？
为什么你需要编程assignment指导帮助？
Java代码编写：CS335 Space Racing Simulator
This final project is a group project, each group should have two people.
Java代码编写：CS110 Circle
In this Assignment, you should write a class that, given a circle’s radius, has methods that return the circle’s area, diameter, and circumference.
C编程辅导：CS101 Binary Arithmetic
In this Assignment, you should write a program that allows the user to perform simple arithmetic in binary.
C编程辅导：ECE222 Vectors And Matrices
In this lab, each student is to write a program that allows the user to manipulate the entries in vector, or in a matrix.
Java代码编写：CS455 Random Walk
In this assignment you will write a graphics-based program to do a random walk, sometimes also known as a drunkard’s walk.
Python代码编写：CSC108H Tic-Tac-Toe
Tic-tac-toe is a two-player game that children often play to pass the time.
Matlab代做assignment分享相关写作技巧
当美国大学的老师布置Matlab程序（编程assignment）让我们完成时，有不少的留学生们都会感到迷茫，在思考着Matlab assignment要怎么写，其实Matlab的主要功能就是算法开发以及数据可视化，是一款非常强大的数学软件，那么当我们不会写Matlab编程assignment时，我们应该怎么办呢？
Python用分子模拟动态促进DF Theory理论对二进制硬盘系统的适用性
WeChat Tencent QQ email print 由Lawrence Xi撰写 系统激发态密度与系统
R语言VaR市场风险计算方法与回测、用Logit逻辑回归、Probit模型信用风险与分类模型
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。
Python用ARIMA ，ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据
本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。
Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 在我
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和Gumbel族可视化理论概念和文献计量使用情况
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。
Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化
时序数据的聚类方法
Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测
该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化
Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。
R语言多变量广义正交GARCH（GO-GARCH）模型对股市高维波动率时间序列拟合预测
在多变量波动率预测中，我们有时会看到对少数主成分驱动的协方差矩阵建模，而不是完整的股票。
R语言样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据
一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动。
R语言用有限混合模型(FMM,finite mixture model)创建衰退指标对股市SPY、ETF收益聚类和双坐标图可视化
从广义上讲，我们可以将金融市场状况分为两类：牛市和熊市。
R语言ARIMA、ARIMAX、 动态回归和OLS 回归预测多元时间序列
当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。
R语言ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列
对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。
R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化
当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。
R语言模拟ARCH过程模型分析时间序列平稳性、波动性
在事物的发展过程中，常表现出复杂的波动情况，即时而波动的幅度较缓，而又时常出现波动集聚性(VolatilitY clustering),在风险研究中经常遇到这种情况。
R语言Copula估计边缘分布模拟基金收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。
Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率SV模型、序列蒙特卡罗SMC、Metropolis Hastings采样分析时间序列数据
在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。
R语言Garch建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化
我们研究波动聚集，以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。
Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化
时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。
R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
递归神经网络被用来分析序列数据。
R语言可视化渐近正态性、收敛性：大数定律、中心极限定理、经验累积分布函数
在我们的数理统计课程中，已经看到了大数定律（这在概率课程中已经被证明），证明
python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化
简单地说，copulas是具有均匀边际的联合分布函数。
R语言Keras用RNN、双向RNNs递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。
R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量股市波动率预测
当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素。
R语言时变波动率和ARCH，GARCH，GARCH-in-mean模型分析股市收益率时间序列
自回归条件异方差（ARCH）模型涉及具有时变异方差的时间序列，其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。
R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素
本文与以下两个问题有关。你应该如何在回归中添加虚拟变量？你应该如何解释结果？
R语言资产配置策略量化模型：改进的移动平均线策略动态回测
定量战术资产配置策略（QATAA）模型是使用10个月的移动平均线作为过滤器。
R语言量化：合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)
本文目标是创建合成波动率指数
R语言逻辑回归logistic模型预测泰坦尼克titanic 数据集生还情况
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。
Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR）
VaR是 “风险价值 “的缩写，是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具。风险值是为公司的投资而计算的，也可能是为检查银行或公司所管理的投资组合的风险水平。
Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）
Python计算获得多资产投资组合的风险度量。
R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测
虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑，但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。
R语言计算资本资产定价模型(CAPM)中的Beta值和可视化
今天我们将计算投资组合收益的CAPM贝塔。这需要拟合一个线性模型，得到可视化，从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。
R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列
简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。
R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率
在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。
Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列
本文学习创建时间序列预测的步骤，关注Dickey-Fuller检验、指数加权平均(EWMA)和ARIMA（自回归移动平均）模型，从理论上学习这些概念以及它们在python和R中的实现。
Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测
预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。
R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性、周期性
本文从实践角度讨论了季节性单位根。
