如何评价2018美赛C题?

1、美赛C题，我与队友们共同参与。初时选择A题，后调整至C题。C题虽基于大数据，却在数据筛选上易于处理。算法层面并不复杂，因此被指导老师誉为当年最简单的题目。然而，9号晚的补充中，section 7被命名为“total”，暗示我们应遵循其分类。分类细分为五类，我与队友将其中两类剔除。

2023年美赛C题思路+模型+代码汇总!

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应用场景：不同优化模型适用于不同问题，如背包问题、运输问题、分割问题、动态规划中的背包问题等，适用于路径规划、*流问题、最小生成树问题以及排队论模型。点击加入2023美赛思路群，群号710517962，获取实时更新的参考思路和模型代码。

数据集成，合并数据源，形成完整数据集，如数据仓库。 数据归约（消减），通过聚集、删除冗余属性或聚类等方法压缩数据。 数据变换（转换），如归一化，将数据缩放到指定范围。数据预处理后进行分类，分类模型中，第三问涉及过拟合，推荐使用神经网络，容易过拟合但可通过调整避免。

如何评价2022美赛c题?

美赛C题的解题思路涉及到时间序列模型的应用，尤其是ARIMA模型。此题仅提供了两种可供投资的资产——黄金与比特币。题目要求基于已有价格数据，开发出一种每日交易策略，以初始1000美元投资，于2021年10月9日评估投资价值。

年美赛C题的交易策略思路解析：面对2022年MCM问题C，交易员需开发一个模型，通过时间序列分析预测每日资产价格变动，以决定买入、持有或卖出投资组合中的黄金和比特币。模型需基于LBMA-GOLD.csv和BCHAIN-MKPRU.csv数据集，考虑交易时间表、佣金成本以及不同资产的交易规则。

C题核心为分类问题，是导师指导下的任务。首先进行数据预处理，因为题目提供的数据量级和单位不一，不预处理可能导致结果不准确。预处理包括： 数据清理（清洗），去除噪声，纠正不一致。 数据集成，合并数据源，形成完整数据集，如数据仓库。

年美赛C题交易策略思路解析 市场交易员在买入和卖出不稳定资产时，追求总回报*化，同时面临佣金成本。此题涉及黄金与比特币资产，使用ARIMA算法等时间序列分析方法。目标包括*化投资效用与最小化风险价值。题目要求开发一个模型，基于历史价格数据决定每日交易策略。

2022年美赛C题思路

1、年美赛C题的交易策略思路解析：面对2022年MCM问题C，交易员需开发一个模型，通过时间序列分析预测每日资产价格变动，以决定买入、持有或卖出投资组合中的黄金和比特币。模型需基于LBMA-GOLD.csv和BCHAIN-MKPRU.csv数据集，考虑交易时间表、佣金成本以及不同资产的交易规则。

2、针对2022年美赛C题的交易策略思路，可以总结如下：核心任务： 构建三个关键模型：投资风险模型、牛熊市判断模型和时间序列预测模型。这些模型将共同决定交易策略的制定。

3、美赛C题的解题思路涉及到时间序列模型的应用，尤其是ARIMA模型。此题仅提供了两种可供投资的资产——黄金与比特币。题目要求基于已有价格数据，开发出一种每日交易策略，以初始1000美元投资，于2021年10月9日评估投资价值。

美赛中大学生组可以选C题与D题吗?

当然可以参加C题与D题，它们分别属于ICM（交叉建模）部分。C题通常是复杂网络相关的题目，这类题目的模型往往比较复杂，但获奖的机会相对较高。而D题则相对较少有人提及，似乎需要提交一段视频作为解题的一部分，具体情况还需进一步了解。

当然可以，属于MCM（数学建模）的是A和B题，属于ICM（交叉建模）的是C和D题，一般来讲，A题和B题中，一题为连续型的题目，需要较好的数学基础，包括一些公式的推导什么的。另外一题为离散型的，两种题都需要很发散型的思维。通过一个方面进行切入进行解题就行。

题目中关于C题的数据量大，要求参赛队熟悉数据处理，模型、方法可能集中在统计、模式识别等。D题如果为网络科学问题，有特定的模型、算法、软件，选择时可关注。E题环境科学涉及环境污染、可持续发展等，范围广泛，模型、方法不明显。

C题和D题具有相对具体的特点。MCM的C题与数据处理相关，虽然不算是大数据，但数据量较大，需熟悉数据处理方法，并掌握编程技能或相关软件。模型和方法方面，可能集中在统计、模式识别等方向。D题若涉及网络科学问题，使用的模型、算法和软件相对集中，有章可循。