基于关联规则分析和灰色预测模型的贸易策略研究

随着投资市场的扩大,具有一定风险的投资不再是专业投资者所独有的,而是逐渐开始进入普通人的视野。本文利用黄金和比特币历时五年的历史价格数据,通过对黄金和比特币连续上涨和下跌天数频繁集的研究,基于关联规则算法、先验算法和曲线拟合,开发了一个具有较强稳定性和灵活性的交易策略模型,并补充了灰色预测模型作为模型风险评估的标准,旨在开发一种适用于大多数金融市场的交易策略模型,帮助更多普通人完成合理的决策,获得更低的风险和更高的回报。由于模型是基于大量价格数据构建的,偶尔的突然飙升或暴跌不会对模型产生太大影响,并且模型具有很强的抗干扰性。投资策略的简单逻辑是,下跌时买入,上涨时卖出,长期持有黄金并短期持有比特币,最后用预测曲线补充以完成投资决策。根据引入的投资公式,可以精确计算出不同情况下要买卖的不同产品的数量,可以多批小额买卖,回报稳定增长,价格波动小,风险低。

乳腺癌代谢相关基因识别与预后模型构建

目的探讨代谢相关基因表达在乳腺癌发生发展中的作用及预后价值。方法从京都基因和基因组百科全书(KEGG)中获取代谢相关基因。EdgeR软件包用于鉴定癌症基因组图谱(TCGA)中乳腺癌的差异表达基因(DEGs)。通过单变量Cox和Lasso-penalized Cox回归分析建立预后模型。通过基因表达综合数据库(GEO)建立有效的预测模型。利用列线图和受试者操作特征(ROC)曲线验证模型的准确性。定量实时PCR检测乳腺癌组织中关键基因表达。结果在乳腺癌中鉴定出与代谢相关的178个DEGs,并构建了一个包含14个基因的预后模型。在TCGA预后模型和GEO验证模型中将患者分为高风险组和低风险组,结果显示高风险组预后较差,进一步验证预测模型具有较高的准确性。乳腺癌组织中TSTA3、MTHFD2、P4HA1和SEPHS2表达上调(均P<0.001),INPP1表达下调(P=0.026)。结论本研究构建了一个与乳腺癌代谢基因相关的预后评估模型并验证了其可行性和准确性。该模型有助于更精准地评估不同患者对于代谢相关治疗的反应性,预测抗肿瘤疗效,为乳腺癌患者个体化治疗提供参考。