很多时候，我们都需要从工作簿中的各工作表中提取数据信息。如果你在给工作表命名时遵循一定的规则，那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用，以从不同的工作表中提取数据。...假如有一张包含各种客户的销售数据表，并且每个月都会收到一张新的工作表。这里，给工作表选择命名规则时要保持一致。...在汇总表上，我们希望从每个月份工作表中查找给客户XYZ的销售额。假设你在单元格区域B3:D3中输入有日期，包括2020年1月、2020年2月、2020年3月，在单元格A4中输入有客户名称。...每个月销售表的结构是在列A中是客户名称，在列B中是销售额。...当你有多个统一结构的数据源工作表，并需要从中提取数据时，本文介绍的技巧尤其有用。 注：本文整理自vlookupweek.wordpress.com，供有兴趣的朋友参考。 undefined
在研究SNP时，我们有类似1000G，HapMap, Exac 等数据库，提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言，也有存储频率信息的数据库-ANFD。...，其中记录了allel, haplotype, genotype 3种格式的信息，最关键的是，提供了在不同人群中的频率信息。...Allel 在不同人群中的频率 通过该数据库的检索功能，可以查询HLA Allel在不同人群中的频率分布，网址如下 http://www.allelefrequencies.net/hla6006a.asp...2. haplotype 在不同人群中的频率 由于HLA基因簇的紧密连锁性，除了单个Allel的频率外，相关单倍型的频率也是需要关注的。...上述条件的检索结果如下 ? 通过ANFD数据库，我们可以方便的得到HLA的Allel和haplotype在人群中的频率信息，除此之外，官网还提供了许多其他的功能，有待进一步的学习和使用。
关于 ，可以用两种计算方式：1. 简单算术平均；2. 使用股票在买入时的持仓权重。在本文接下来的分析中，主要采用了算术平均的加权方式，且选取 。...前5列使用的月度的所有面板数据计算均值方差；第6和7列计算逻辑是：先计算每个账户在有效期内的RCP均值，再计算每个截面所有账户的RCP均值及标准差；第8和9列计算逻辑是：先计算每个截面所有账户RCP均值...比较第2、7及9列，可以看出，面板数据的波动（标准差）主要来自第7列截面数据的波动，也就是说同一时间不同账户的RCP的差异要大于同一账户不同时间的RCP的差异。...面板汇总统计数据中，我们计算的RCP的平均值为32%，标准差为81%。告诉我们，一般投资者购买的股票过去一年的回报率比市场回报率高32%，这表明他们追逐的平均回报率相当高。...经验是投资者的投资年龄，平均6.4岁。最后，Female是一个表示投资者性别的虚拟变量。 在表3中，列(1)报告了当期RCP与其他投资者特征之间的回归系数。
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...，因为30 * 86400000 = 2592000000，但是计算出来却是：-1702967296。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。
col = sample(2:ncol(X0), 5)从X0数据集中随机选择5个列，将其索引存储在变量col中。这些列将用于构建投资组合。...该模型的核心思想是通过最大化预期回报与最小化投资风险之间的权衡，构建出在给定风险水平下收益最高的投资组合。具体而言，该模型通过计算不同资产在组合中的权重，以及资产之间的相关性，进而确定最优投资组合。...通过将不同资产在投资组合中的权重调整，可以实现在给定风险范围内最大化投资回报。...对第二个类数据集进行分析：读取名为"sample2.csv"的CSV文件，并将其存储在变量X0中。然后，计算X0数据集的行数，并加载了两个R包：fPortfolio和tseries。...col = sample(2:ncol(X0), 5)从X0数据集中随机选择5个列，将这些列的索引存储在变量col中。这些列将用于构建时间序列对象X。
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...3、自编函数计算各个变量缺失比例 为了计算出每一列变量具体的缺失值比例，可以自编一个简单的函数来实现该功能： > #查看数据集中每一列的缺失比例 > miss.prop <- function(x)...，具体用法下文示例中会详细说明 maxit: 整数，用于控制每个数据框迭代插补的迭代次数，默认为5 seed: 随机数种子，控制随机数水平 在对缺失值插补过程中，非常重要的是为不同的变量选择对应的方法
No.15期 图在计算机中的存储 Mr. 王：还有一个很重要的问题，就是图在计算机中的表示。...虽然我们看到的图边和点等都是非常直观的，可以画成一个圆圈里带一个数字表示顶点，用一条带有数字的线段或者箭头来表示边，但是在计算机中，显然不能用这种方式来存储它。...王：是啊，图已经是对现实世界的一个抽象了，在计算机中我们要对其进行进一步的抽象。你想一想，图由哪两部分组成？ 小可：边的集合和顶点的集合。 Mr....如果这些节点还有权值，那么就记在另一张表中。实际存储在计算机中时，我们会用一个二维数组来表示，其中A,B,C,D,E这些字母用数组下标0,1,2,3,4来表示。 小可：那么如何来表示一条边呢？...在我们的讨论课中，我会给出这些经典算法的大数据版本。当然，在那之前，我会带你复习其经典版本。 内容来源：灯塔大数据
首先我在11g的库中创建了一个数据库实例，使用create database来完成，创建语句类似下面的形式。...11g的实例很快就创建完成了。然后就想直接引用这个现成的脚本，简单修改一下路径，数据库实例名，在10g的环境中创建一个数据库实例。 但是却报出了下面的错误。...在11g中是默认有2个 第二个不同之处是在10g中有一个配置MAXINSTANCES,在11g中缺没有，因为是单实例数据库，是在找不出理由是这个地方的不同引起的问题。...blocksize的不同了，在10g中没有blocksize的字样。...这个值是在数据库的源代码中固定的，与操作系统相关，默认的值为512. 在不同的os中可能会有所不同。 查看blocksize的配置，可以使用基表。
在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。...第一天收益设置为 -prices[0],作为成本(即成本也纳入收益计算) 第 i 天价格为 prices[i] 冷冻期 如果这一天为冷冻期说明为前一天卖出，则这一天的收益为： 前一天持有时的最大收益+卖出的盈利...dp[i-1][持有] + prices[i] 不持有 如果这一天不持有则前一天可能是不持有或者为冷冻期(一定不是持有)，则这一天收益理论上不变沿用前一天的收益，计算收益最大则取两周可能中较大的收益...max(前一天持有时的最大收益, 前一天不持有时的最大收益-今日成本) max(dp[i-1][持有], dp[i-1][不持有]-prices[i]) 示例:[1,2,3,0,2] ?...i 的不同状态收益只需要 i-1 不同状态收益 那可以声明一个中间变量来存贮 i-1 的状态就可以替代 dp 的作用了 /** * @param {number[]} prices * @return
该研究是追溯性的，而不是设计性的实验，因此尽管可以推断出相关性，但不能因果关系。 数据集中的特征既是连续的又是分类的。...由于数据的对数规范版本几乎是正常的单峰数据，因此可以将权重用于推断统计中的后续分析。 女性参加者比男性参加者更多，其幅度大大超过美国的总人口。这可能表明抽样方法在性别抽样方面并非完全随机。...但是，数据样本足够大，可以继续评估健康风险因素。 年龄范围似乎在两端都偏向极端。 在比较年龄和体重时，性别的体重分布似乎确实存在明显差异。男性似乎比女性重。...（变量：性别，X_ageg5yr，weight2，diabete3） 当观察样本中的女性和男性参与者时，报告的糖尿病比率非常相似。...第4部分：结论 从数据的初步探索中可以明显看出，某些功能具有比其他功能更强的相关性。体重与性别有关。性别似乎与体重无关。但是，糖尿病似乎与年龄有关，而与体重密切相关。
但是得到的执行计划中却走了全表扫描，对一个数据量5亿多数据的表走全表扫描，杀伤力是很大的。 但是奇怪的是使用下面两种形式就没有任何问题，索引都能正常启用。...带着这个问题，我在11g的环境中简单模拟了一把。...，在优化器中可能没有很好的支持，查看MOS也没有找到相关的bug....但是在12c的环境中，结果却明显不同，可见再优化器内部对于这种场景已经做了优化。...，新版本中已经做了修复，但是目前来看11g还是主流，所以我们在创建降序索引的时候还是需要注意，避免一些不必要的情况发生。
首先，每个月，计算过去一段时期，即回顾期（通常在3到12个月之间）的累计股票收益率。其次，利用这些收益将股票分成十分位数的投资组合，并计算持有期间的等权重投资组合回报。...在面板回归中，β对过去的收益是正的，且具有统计学意义，t统计量超过5。在过去收益为正（负）时做多（做空）的交易策略，在58种资产中有52种产生统计上为正的平均收益。...尽管投资者在面对新证据时，会向正确的方向更新他们的后验，但他们的更新程度与理性贝叶斯基准的更新程度不同。随后对股票内在价值的价格调整产生正的自协方差，从而在股票回报中形成动量。...然而，研究表明，1个月的回顾期和1个月的持有期是最有利可图的行业动量。 Hoberg和Phillips（2018）依赖于基于文本的网络行业分类（TNIC），而不是固定的行业分类。...改进包括从因子敞口中分离特定公司的回报，用事前波动率的来调整头寸，或延迟形成期来计算过去的回报。然而，动量的起源仍然存在争议。
除此之外，为了后续检验结果在统计上有效，数据还需要排除【存续时间少于36个月】的基金、【资产规模在5千万美元以下】和【CAPM R^2值低于0.6】的基金，因为R^2的值如果太低，则用CAPM模型不能有效解释收益来源...TNA_i,t：基金i在t时刻的基金总净值(total net asset) M_i,t：由于并购而导致的总净值增长 r_t：基金t 时刻的当月收益率 当期基金资金流入为正时，资金流动分布以负值展示。...而资金权重收益率通过IRR 的方式来计算,将初始总净值定义负值作为初始值，定义最新的总净值为终值： ? ? 不同风格的因子基金投资者的真实年化收益 ?...但需要注意的是,上表中的"Buy and hold"并不是单纯地买入持有就不管了，而是每个月要将投资组合再平衡到目标权重，这种操作有机会会使投资组合获得额外的再平衡收益。...关于共同基金是否能够获取超额收益，学术界上有不同的见解。
测试该策略从现在开始，我们将重复使用实用工具脚本 "utilities.R "中的函数。在这种情况下，我们将使用。- getLogReturns(prices)，从调整后的价格中计算出对数回报。...- getEquityLog(log_ret,pos)，从对数收益和仓位向量中计算出股权曲线。...BBands函数TTR quantmod在chartSeries中结合了xts和TTR功能策略代码我们将使用与相同的循环、收益和权益曲线计算改变的是位置向量的计算pos <- long + short...当且仅当持有期过后，我们退出交易 通过在计数小于持有期时留在交易中来实现。... - 数据集的漂移可能导致良好的参数组合在样本内和样本外期间有所不同 最受欢迎的见解1.R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略2.R语言改进的股票配对交易策略分析SPY—TLT
我们还使用了早停机制来防止模型过拟合，并进行了数据预处理和输入数据的调整，以提高模型的性能。 3.4 训练数据 训练长度设置为20年，交易期为5年，这导致两个连续的训练期共计25年。...在这20年的训练数据中，我们将最后4年用作验证集，以计算在保留样本上的验证准确率。为了进行训练，我们选择那些至少有20年历史记录的股票。...由于这些规则的存在，我们在第一个训练期中可以选择的股票数量为306只，在第二个训练期中为334只。 由于缩小了股票选择范围，相对于持有整个指数的替代方案，我们的数据集可能会有一些偏差。...实际上，随机抽样分布的平均每日收益低于市场收益，这意味着通过从我们的样本集中随机选择股票，平均而言无法超过基准指数的表现。...上图提供了不同再平衡频率（每日、每周、每月）和选定股票数量（1、2、3）的累积收益概述，不计算交易成本。
col = sample(2:ncol(X0), 5) 从X0数据集中随机选择5个列，将其索引存储在变量col中。这些列将用于构建投资组合。...该模型的核心思想是通过最大化预期回报与最小化投资风险之间的权衡，构建出在给定风险水平下收益最高的投资组合。 具体而言，该模型通过计算不同资产在组合中的权重，以及资产之间的相关性，进而确定最优投资组合。...通过将不同资产在投资组合中的权重调整，可以实现在给定风险范围内最大化投资回报。...对第二个类数据集进行分析： 读取名为"sample2.csv"的CSV文件，并将其存储在变量X0中。然后，计算X0数据集的行数，并加载了两个R包：fPortfolio和tseries。...col = sample(2:ncol(X0), 5) 从X0数据集中随机选择5个列，将这些列的索引存储在变量col中。这些列将用于构建时间序列对象X。
【2】随着计算机技术的不断突破,分位数回归软件包现已是主流统计软件R、SAS等中的座上客了,分位数回归也就自然而然地成为经济、医学、教育等领域的常用分析工具。...查看数据 读取数据 head(data) σ收敛的检验 从变异系数的变化趋势来看，在06年以后，波动趋势变小，因此参数逐渐收敛。...基于面板数据的分位数回归分析——浙江省GDP的影响因素[J]. 财经纵览_财政金融 （2015年10期）. [3]李育安. 分位数回归及应用简介[J]....用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析 R使用LASSO回归预测股票收益 金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 时间序列分析模型...SV）模型对股票价格时间序列建模 R语言回测交易：根据历史信号/交易创建股票收益曲线 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化 R语言
然后聚合返回，并为每个可能的子窗口计算年化收益。 为了便于说明，我们将研究来自Kenneth R....French的数据，在分析中，我们将研究因子收益（价值，规模和动量），并假设我们的假想投资者可以获得多头头寸但不能卖空。因此，我们计算因子返回的代理为： ? ?...在下面的代码中，我们将动量因子加入到三个经典的Fama-French因子中，并计算本文中使用的四个不同因子收益序列（市值，价值，规模和动量）。 ?...本文中的所有公式，尤其是索引，都将参考上三角图。 如果人们对整个投资期的更精细的粒度感兴趣，则可以调整重采样规则。例如，在图4中，在我们考虑了2009年至2019年之间的季度投资期。...收益三角形可用于显示不同持有期间和不同开始和结束日期的策略或资产的性能。此外，收益三角形还可用于执行不同策略或资产的成对比较。为了研究不同投资视野的风险度量，我们引入了最大下降和波动三角形。
下表1给出了不同模型基于不同处理方法的结果，其中括号外的数值表示基于预测值做多指数（预测为负时持有现金）的策略的夏普比率，括号里的百分比为预测的准确度。...会计数据可以被修改，而且它们可能会出现重大的报告延迟。因此，我们从信息集中剔除了收益变量、账面市值比变量和通货膨胀数据。...下表3给出了测试结果，最后一行Average是四个模型的复合模型的测试结果。在本数据集中，Lag从1到4增加，模型效果越来越好，说明大部分数据并不能在数据标注的日期真正的获得。...模型解释变量的稳定性 使用滚动窗口，不同时期的同一个变量的解释性也在不断的变化。 本次回测所选变量的换手率为37%。在26%的月份中，股息收益率是被选择的变量。...在19%的月份中，国债收益率是被选择的变量。在17%的月份中，一年期股票风险溢价是被选择的变量。仅使用二次判别分析对股息收益率进行预测，使用一天的滞后，准确率为58.0%，年化夏普比率为0.827。
图片图计算和图数据库在实际应用中存在以下限制和挑战：1. 处理大规模图数据的挑战： 大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。...因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。2. 数据一致性和完整性的问题： 图数据库中的数据通常是动态变化的，对于并发写入操作，需要确保数据的一致性和完整性。...这需要在图数据库设计和实现中引入一致性协议和事务机制，以保证数据的正确性。3. 复杂查询和算法的支持： 图数据库需要支持复杂的图查询和算法，例如最短路径、社区发现等。...数据的可视化和可理解性： 图数据库中的数据通常是以网络图的形式表示，对于用户来说，直接理解和分析图数据可能会存在困难。...分布式处理和存储： 设计和实现具有高可扩展性和并行处理能力的图计算和图数据库系统，利用分布式计算和存储技术，以支持大规模图数据的处理和查询。2.
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