上篇我们统计并演算了沪深300指数历史各季度的涨跌概率和幅度，分析第四季度上涨概率66.67%和平均收益6.89%，位居首位，并结合A股财报周期解释其发生的原因，如需阅读请点击：《择时系列（2）| 指数季节效应》。
七夕来临，熊猫虽然已经是有妇之夫了，但并不妨碍老夫老妻过七夕。众所周知，理工男的浪漫真的是来的措不及防，而对于万NAS的我来说，没有什么会比用NAS搭建告白网页更加浪漫的事情了，如果有那就再在网页上加上各种你们相知相识的元素。
美东时间周三下午，美联储批准加息25个基点，这是 17 个月内的第 11 次加息，使联邦基准借贷成本升至 22 年来的最高水平。
可计算给定区间的时间差，即两者之间共包含几个月。然后由第一个月(开始时间)逐渐累积，最后得到给定时间区间所有月份的清单。
股市涨涨跌跌，如潮起潮落，千千万万人前赴后继试图寻求股市涨跌的规律，破解投资和财富增值的密码，然而大多数人都无功而返。获得投资经验有四种方法：实践、历史、理论和统计。大多数人是通过第一种，即实际操作，这是最重要的经验获取方法。但是实际操作经验存在时代背景偏差，且经验积累非常有限，特别是对于经历少于一两轮股市周期的交易者而言。好的投资策略一定是历史和逻辑的统一，通过多层次、多维度的思考，综合利用理论、统计和历史研究方法，通过在实践中检验，不断优化自己的投资哲学和策略。今天为大家分享如何运用Python编程语言，实现对A股历史走势、涨跌频率和“月份效应”的量化分析和统计检验，试图从历史数据中挖掘有用的信息。尽管交易市场是人性的复杂博弈场，其涨跌规律难以准确度量，但历史总是惊人的相似，正如《圣经》所言：“已有的事，后必再有。已行的事，后必再行，日光之下并无新事”。
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问，究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题，但是不够全面和完整。从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。今日的推文，是编辑部人员对国内的所有券商金工团队做的机器学习的研究报告做了一个系统性的整理。希望大家有所收获。 获取本推文所有研报请看文章末端 系列文章（点击即可查看） 机器学习该如何应用到量化投资系列（一） 机器学习该如何应用到量化投资系列（二） 2010年08月1
投资经积极定投，非常怕的一件事是坐上过山车，在熊市向牛市转化的过程当中，自己第一位拿到的筹码却没有在牛市卖掉，而是等着暴跌之后才在一个并不高的位置出手，看着经历了熊牛转换，也经历了较长时间的持续投资，但收益并不理想，那基金定投如何止盈呢？
知乎用户@谢熊猫君 一篇关于人工智能即将来临，并彻底改变人类历史进程的文章引发巨大争议。本文选自另一位知乎用户@Summer Clover的一篇回应，在后者看来，@谢熊猫君的那篇译文“论据不堪一击，结论却言之凿凿”。 以下是原文： 我的评价：论据不堪一击，结论却言之凿凿。读起来的感觉就是一篇以煽动为目的的文章。 我十分怀疑这篇文章的原作者并不真的关心他的结论对不对，而只关心这种言论给他带来的利益有多少。 （甚至可能只是硅谷为人工智能相关企业的炒高估值，吸引投资？） 毕竟，小孩子才看对错，大人只关心利弊嘛。
本文介绍了对月销售订单历史记录的汇总统计，包括对订单金额、订单数量、产品信息、客户信息、销售员信息的统计，并分析了汇总数据的趋势变化。同时，本文还提供了对历史记录进行查询和过滤的方法，以及导出到Excel表格的示例代码。
每次当黑白橙三色组成的封面图出现在你眼中，还没等看清楚标题写的什么内容，你的手就会控制不住地点开它，就像这篇文章一样。
有一张销售记录表 t_sales，它记录了公司在某个年份的销售记录。由于一些原因，目前只能看到两个字段：month 和 quantity，它们分别对应的中文描述是月份和售额。
本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。
上个月，Python再次摘得年度编程语言宝座，这是Python第五次获得这个奖，其他四次分别是2007年、2010年、2018年和2020年。那么在2月份，各大编程语言又有哪些新变化呢？
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又到了“一周一度”的疯狂星期四（dddd，狗头）。 这两天科技圈的大事一波接着一波，谷歌、微软两个死对头也是“打”得不可开交。 围观之余，也给咱科技圈其他新鲜事儿分点注意力。 百度计划全线接入类ChatGPT产品，京东网易也将入局ChatGPT 前天，百度刚刚对外官宣了它的类ChatGPT项目——“文心一言”，现在又有新消息了。 据新浪科技消息，百度CEO李彦宏将其2023年一季度关键任务（OKR）设置为： 引领搜索体验的代际变革。 外界猜测李彦宏
最近在做一个sem百度广告投放以及相关的数据分析，SEM是一项非常系统的工作，需要在理解业务的基础上，做好关键词筛选和创意制作、转化页面设计等等工作，从15年操作金融项目开始至今也做了5个项目和产品的
其实我六七月份的时候就聊过这个问题，也给过预警，当时给了一个建议就是不要All in Java后端，Java选手可以试试测开岗，特别是一些代码能力不太强的小伙伴。
（五）进阶技术 15. 累积的度量 本篇说明如何实现累积月底金额，并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的，而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。 可加、半可加、不可加事实 事实表中的数字度量可划分为三类。最灵活、最有用的度量是完全可加的，可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加度量，除了时间维度外，它们可以跨所有维度进行加法操作。另外，一些度量是完全不可加的，例如比率。 修改模式 建立一个新叫做month_end_balance_fact的事实表，用来存储销售订单金额的月底累积值。month_end_balance_fact表在模式中构成了另一个星型模式。新的星型模式除了包括这个新的事实表，还包括两个其它星型模式中已有的维度表，即product_dim和month_dim。图（五）- 15-1显示了新的模式。注意这里只显示了相关的表。
假设我有一个问题，我想根据一些人的身高和体重来判断性别。 我有一个数据表，数据里面有三个男的三个女的，我有他们体重身高的数据。现在有一个人性别不知道，我们怎么推算他是男的还是女的？ 如果用空间预测的方
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
一个大型的前端项目在发布时，都会采取灰度策略。第一次听同事说灰度的时候，还是停留在疑惑阶段，对这个词不了解，后续做了一些功课，才明白灰度的意义。
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截止目前，Rust已经连续5年被Stackoverflow的用户评为“最受喜爱的编程语言”。
晚饭后习惯性的进入百家号后台才发现竟然收到了百家号新手期通过审核的通知，哈哈。自从二月份百家号指数超过 500 后一直都在申请终于通过了，真是有志者事竟成呀！今天借着发个博客文章纪念的机会顺便也给大家分享一下百家号通过新手期的经验和心得。
首先，C 现在非常接近 Java，排在 Java 后指数仅差 0.2％，预计年底之前 C 会再次冲上第一位；
今年2月以来，美股出现自金融危机以来最大跌幅。标准普尔500指数在五个交易日内暴跌11% ，美国道琼斯工业平均指数指数跌至6月份以来的最低点，美国股市市值蒸发了近3万亿美元。再加上世界卫生组织提高了新冠肺炎的全球风险级别，大家的日子都有点难过！
在 9 月份的 TIOBE 编程语言排行榜中，Python 超越 C++，首次进入排行榜 TOP 3。事实上，无论在工业界还是学术界，Python 的使用者越来越多，尤其是近年来 —— 乃至可以预见的未来，在 AI 和数据分析这些热门的领域，Python 都将会有大展拳脚的天地。所以反映在 TIOBE 排行榜上就是逐渐上升的排名。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。
这个错误是因为在你的循环中，你在每次迭代时都试图将'年月'列设置为索引。然而，一旦你在第一次迭代中将'年月'列设置为索引，它就不再是数据框的一部分，所以在后续的迭代中，你不能再次将它设置为索引。
毫无疑问，2022年对各个市场来说都是艰难的一年。投资者不得不与通胀和熊市作斗争，而传统的策略已被证明严重不足。纳斯达克（NASDAQ）和高收益债券，这些昔日的宠儿，如今已失宠，鲜有例外。美国国债是最常见的对冲股市波动的工具，但它遭遇了至少70年来最严重的下跌（而且还远不止如此）：
近日，TIOBE 公布了 12 月份编程语言指数排行榜。其中，Python、C、Java 依旧分列前三甲，而 PHP 已遗憾跌出前十，C# 或将有望冲击“TIOBE 年度编程语言奖”。
今日看点：元宇宙硬件领域投融资活跃，全球VR/AR企业今年融资额已达82亿元;中国邮政携手小度将文化邮筒赋能创作为数字藏品，并取名“国宝熊猫邮筒”系列数字藏品进行限量发售。
不知道大家有没有发现，最近这一个月内微软在Windows 10的补丁推送方面更加频繁了，仅小编个人统计整个9月份就收到过KB4576947补丁、KB4577062补丁、KB4576484补丁、KB4574727补丁、KB4571756补丁和KB890830补丁，微软如此频繁的更新补丁真的是让人有点慌，毕竟单推送一个补丁就有可能含有Bug，一次性推送这么多补丁，没有Bug谁信？
大家好，今天我们来聊聊2021年的编程语言排行榜，大家看看自己使用的语言，在不在榜首呢？我想说的是，语言意味着趋势，依然非常关键，需要引起重视。
IEEE Spectrum 发布了 2021 年编程语言排行榜，官方的标题是：Python 在新技术领域依然是主导地位。
TIOBE 公布了 6 月编程语言指数排名榜，此次榜单的焦点在于 TypeScript 成功跻身前100名，以及 C 语言指数再度暴涨。
大家好，我是东哥。本篇继续分享风控的内容，关于如何用python实现vintage报表及可视化图的实战。
TIOBE 发布了 9 月份的编程语言排行榜，上个月 Python 与第 3 名擦肩而过，而指数稳步上升的它在本月终于打败 C++，成功探花。
随着2018 年最后一个月的到来，看着一年编程语言的起起伏伏。日前， TIOBE 公布了 12 月编程语言排行榜，前五名依次是：Java、C、Python、C++ 和 Visual Basic.NET。
所有数据来自【CSDN指数】 mysql、sqlserver、redis、oracle数据库使用率对比 从以下数据可得，最抢手的数据库依然是【mysql】，但是每年的【11】月份【oracle】的使用率会突然增高，说明很多国有企业年底查数据的时候都会对数据做一次大清洗。总体的【oracle】使用率应该也不低，实际上【mysql】活跃率是最高的。 在【双11】的时候，【Redis】的使用率也高出很多。 超级推荐啊，【CSDN指数】帮助你做未来规划。 目录 最近一个月数据： 最近半年： 最近一年数据：
作为全球最大的开源社区，GitHub 对于程序员群体而言像是空气般重要的存在，从代码托管、项目管理到面试加成，可以说贯穿了程序员的职场生涯。
互联网、电商的快速发展，造就了“双11”、“618”这样的网购狂欢。消费者的消费行为也慢慢从线下扩展到线上，这带来的一个结果是：以往难以被收集的消费数据开始更多地被线上商家留存。这些数据有什么用？该如何用？在近期的数据侠线上实验室中，大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满，本文为其分享实录。
随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投资者为了在股票交易中取得更多的收益，就需要有合理有效的投资策略，因素模型的基础上发展出众多量化研究模型。对于这些模型的研究能够帮助投资者有效的跟踪市场的变化，为得出更好的投资策略而提供帮助。Logistic选股模型正是这些众多模型中的一个。
随着国内疫情防控向好形势持续巩固，企业复商复市步伐加快，居民生活秩序明显恢复。特别是在扩大内需、促进消费等多项政策促进下，居民消费持续改善。
AI对冲基金们最近的业绩不太好。上个月，在交易中使用人工智能和机器学习技术的对冲基金创下了2011年以来的最差业绩。
接上一道题目大数据面试SQL044-统计每个用户累计访问次数我们再进一步探查sum()聚合函数使用over()开窗后有order by和没有order by的区别。
大家好，我们前几天给大家推送过利用SEER数据库数据构建预测模型的文章，今天继续和大家分享一篇类似套路的文章，2020年2月发表在Cancer Med杂志上，影响因子3.357。文章基于seer数据库，重点研究早期子宫乳头状浆液性癌。
互联网技术人才招聘分析报告——什么语言的程序员最受CEO青睐？ 对每个创业CEO而言，都会花大量的时间寻找支撑业务发展的优秀人才，那到底什么语言的程序员“最抢手”，而招聘什么语言程序员“性价比”最高呢
频繁更新代码的项目有可能正处于构建和完善中，而停止更新代码的项目，要么没有进展，要么太完美，不需要更多的更新工作了，但这是一种极为罕见的现象。
发生在热带太平洋上的厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象是地球上最强、最显著的年际气候信号。通过大气或海洋遥相关过程，经常会引发洪涝、干旱、高温、雪灾等极端事件，对全球的天气、气候以及粮食产量具有重要的影响。准确预测ENSO，是提高东亚和全球气候预测水平和防灾减灾的关键。
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