在过去十年中,人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。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。在这篇文章中,我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00,即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样,当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。
概述 和Python计算环境中的tushare包一样,在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源,实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景,介绍如何通过quantmod包构
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)。前者不需要时间戳,可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间,因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型,即 ARIMA、GARCH 和 VAR。
最近在看这本书,感觉很不错,理论,算法,实践兼顾,我只放出我感兴趣的部分章节的笔记,本章分会分步更新,关于数据导入和数据预处理就不写了,直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有,我共享到文章结尾处,有需要的同学可以去下载。
因此对于原始数据,我们可以整理成sample数据的格式,然后使用xts包先将其转换成xts格式。
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型,因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产,因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗?在此,比率的“价格”部分仅是股价(每股),比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”,这是公司资产负债表上的项目。
请此图是完全交互式的:当鼠标移到系列上时,将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域(双击缩小)。
在数据分析中,往往会遇到各种复杂的数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。(本章节为R语言入门第二部分总结篇:数据操作)
Hashcat自称是世界上最快的密码破解工具,在2015年之前为私有代码库,但现在作为免费软件发布,适用于Linux,OS X和Windows版本,Hashcat支持的散列算法有Microsoft LM哈希、MD4、MD5、SHA系列、Unix加密、MySQL和Cisco PIX等,Hashcat支持以下计算核心:
通过之前的教程,我们了解如何在Linux和Windows云服务器下挂载和扩容云硬盘,解决了业务存储的性能扩展问题。那么,如何妥善地解决块存储的安全问题呢?这篇我们将一起探索在腾讯云上,为云硬盘做基于dm-crypto/LUKS的块设备加密的方法实践。
有元素的元组,括号内必须要有逗号,有很多的函数以及数据处理后,我们往往只返回的结果是一个元组的形式
前 言 大多数受欢迎的编程语言都有个共同点——他们都是“开源”。开源是一种分散的开发模式,它基于社区参与。社区成员推动这种编程语言的发展,所得成果向所有人开放。 这些开源语言(如 R、C++、,C#、Java、PHP、Python 和 Ruby 等)不断发展和创新的主要原因就是社区参与。在数据科学中,R 就是最受欢迎的语言之一。它受欢迎的主要原因就是数据科学社区 R 语言使用者的不断贡献和支持。他们贡献的包形成了 R 编程语言的基础。 虽然大家在社区内共享了许多关于如何使用 R 解决问题的教程,但是却较少关
作者:唐源 摘自:统计之都(微信ID CapStat) 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 g
本文作者: 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 ggplot 的风格画出好看的图,大大地提高了工
CTX:上下文字符串,是一个唯一的字符串,作为应用的身份。在一个系统中可能有多个应用。多个应用试着建立多个安全密钥。CTX试图将它们区分。
“预测非常困难,特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr)
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
鸿蒙发布在gitee上 https://gitee.com/openHarmony 入门指导,以Hi3516DV300为例
Springboot2.6以后将SpringMVC 默认路径匹配策略从AntPathMatcher 更改为PathPatternParser,所以不加该配置会报错:org.springframework.context.ApplicationContextException: Failed to start bean 'documentationPluginsBootstrapper'; nested exception is java.lang.NullPointerException
作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
CTS 全称 Compatibility Test Suite(兼容性测试),CTS的目的就是让各种Android设备(如手机)开发商能够开发出兼容性更好的Android设备,Google制定了CDD( Compatibility Defination Document)规范,为了达到验证CDD规范的目的,提供了一组CASE给不同平台厂商进行验证,Android设备只有满足CDD的规定并且通过CTS,才能获得Android的商标和享受Android Market的权限,才能使用Android Market ,其中包括了CTS,GTS和CtsVerifier三项测试。
首先我们先看https://xr806.docs.aw-ol.com/ 该文档部分不适应 当前最新gitee
在电商等业务中,系统一般由多个独立的服务组成,如何解决分布式调用时候数据的一致性? 具体业务场景如下,比如一个业务操作,如果同时调用服务 A、B、C,需要满足要么同时成功;要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。 在分布式系统来说,如果不想牺牲一致性,CAP 理论告诉我们只能放弃可用性,这显然不能接受。为了便于讨论问题,先简单介绍下数据一致性的基础理论。 强一致 当更新操作完成之后,任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的,就是用户
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。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 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合,Fama-French三因子(因素)模型的实现和使用。
最近我们被客户要求撰写关于Fama-French三因子模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
严格遵守ACID的分布式事务我们称为刚性事务,而遵循BASE理论(基本可用:在故障出现时保证核心功能可用,软状态:允许中间状态出现,最终一致性:不要求分布式事务打成中时间点数据都是一致性的,但是保证达到某个时间点后,数据就处于了一致性了)的事务我们称为柔性事务,其中TCC编程模式就属于柔性事务,本文我们来阐述其理论。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
R语言拥有完整体系的数据分析工具,为数据分析和可视化提供的强大图形功能,所以对于数据分析师来讲,掌握R语言是非常有必要的,本期开始更新R语言新手教程,内容来源于B站播放量最高的R语言教程的笔记,如果大家没有时间刷视频,可以通过公众号的文章节约时间,快速学习。
jQuery对象是由选择器选择的HTML元素的集合。它是一个类似数组的对象,可以对其进行遍历和操作。通过使用jQuery选择器选择元素后,将返回一个jQuery对象。
作者:张丹(Conan), 程序员Java,R,Javascript 原文:http://blog.fens.me/finance-chase-sell/#comment-4627 久经股市的老股民,通常都会使用一种常见的交易策略,追涨杀跌交易法。追涨杀跌法,是股市操作的一个重要技巧,就是在股市上涨时买入股票,股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段,在中国股市2015年上半年的牛市中,追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 目录 什么是追涨杀跌? 追涨杀跌的建型和实现 模型优化 1. 什么是追涨杀跌?
随着React和其他面向功能的JavaScript实践的兴起,它变得越来越重要,原因有两个:
缺点:设置是针对全局的,在WebDriver实例整个生命周期有效,但并不是所有的元素都需要等待
要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
这篇基础文章其实原本写得很久,内容有点荣誉,因为老想把每句源码都解释清楚,但是写着写着又坚信你们有能力读懂。综合考虑还是对于大部分简单的源码都cv即可,少部分源码再解释。
DOM对象,DOM为文本对象模型,DOM的每一个页面都是一个DOM对象。通过JavaScript方法获取页面元素的对象,就是DOM对象。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。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
迭代器模式是一种行为型模式,让你能在不暴露集合底层表现形式(列表、栈和树等)的情况下遍历集合中所有的元素。
针对一个特定的问题,如果事先不知道需要多少个对象,或者它们的持续时间有多长,那么也不知道如何保存那些对象。既然如此,怎样才能知道那些对象要求多少空间呢?事先上根本无法提前知道,除非进入运行期。
金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。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。
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