假设我想证明1d12 (十二边模)服从矩形分布,2d6服从正态分布。
快速和肮脏的方法是统计大约1000个随机生成的数字,将它们放在一个数组中,然后从那里计算平均值和期望值。
但是,如果我想通过使用运行的总计而不是1000个成员数组来节省内存呢?
我可以这样做吗?
for (i =0; i < 1000; i++){
x = Math.Random(1,6);
runningTotal += x;
}
mean = runningTotal / 1000;
我有一个问题,一个插件是如何在一个变量选择后,在一个可变的产品页面上显示融资价格。
原始代码:
if (is_product())
{
/**
* Calculate and display installmentes for each child in variation product
*/
add_action('woocommerce_before_single_variation', array($this, 'fswp_variable_installment_calculation'), 99);
}
正
我正试图用几何布朗运动来定价一种杠杆式低价(LDAO)障碍看涨期权。
我的python脚本在下面。我不知道如何正确地模拟当股票价格上涨时增长的障碍B和杠杆因素,这些因素会使收益倍增。
该选项的特点如下。
LDAO的“杠杆”部分如下所示。当你买入买入期权时,你只需支付基础资产现货价格S0的一部分。卖方提供融资F0,以购买其余的。换句话说,期权的买入价格是:P = S -/- F.As a buyer,您支付利息i关于融资水平的F.The“下落不明”部分的结构如下。当基础资产的价格S跌破壁垒B时,期权被取消,标的资产以活跃的市场价格出售。当现货价格S1低于融资F时,您的最终价值为零。如果现货价格高
我需要查询谷歌金融的高股价,因为在整个期间,一个特定的股票已经持有。2000年购买的一只股票可以不包括在内。其余的投资组合购买都是从12-31到2004年至今。对于下面的脚本,结果集似乎太大了。
是否有一种方法可以将其分解为单独的API调用,从而使结果集更小,但仍然提供回到12-31-2004的历史数据?
function stockHigh(ticker, startDate, endDate) {
//returns https://developers.google.com/apps-script/class_financeresult
var financeResult = Fi