我有三张表,分别是美国、亚洲和欧洲股市。在我的场景中,所有这三只股票中的唯一一只股票是苹果。下面的代码是有效的。
Select * from USA_Stock
Where Name='Apple (AAPL)'
但我想同时展示这三者,但当我尝试这个
Select * from USA_Stock, Europe_Stock, ASIA_Stock
Where Name='Apple (AAPL)';
它给出了以下错误
ORA-00918:列模糊定义的
问题是:在前面的轨道上,按国家计算加权平均(而不是平均)平均收益率(收益率定义为股利除以价格,并按百分比报告)。加权平均数包括作为权重的股票数量。但我不知道如何找到加权平均值。
我已经有了一些代码,用来计算收益率的平均值(百分比)。但我很难计算加权平均值。我和一些同学谈过,他们说他们试图使用公式:和(x*w)/sum(W),其中w是重量。但是我在代码中实现这个问题时遇到了困难
SELECT Nations.nationName,
AVG(dividend/price) AS Yield
FROM Shares, Nations
WHERE Shares.nationID=Nations.ID
我试图使用scipy minimize函数进行以下优化:
V = np.matrix(pd.read_csv('V.csv'))`
R = np.matrix(pd.read_csv('R.csv', index_col = 'Ticker'))`
w0= list()
for i in range(0, 84):
w0.append(1/84)
def calculate_portfolio_var(w,V):
w = np.matrix(w)
return (w*V*w.T)[0,0]
cons = ({
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
tickers_list = ['AAPL', 'TSLA', 'AMD']
df = yf.download(tickers_list,'2022-1-1')['Adj Close']
def percentChange(start,current):
return((current-start)/start)*100
for column in df.columns:
sta
我正在尝试使用scipy minimize函数进行以下优化:
V = np.matrix(pd.read_csv('V.csv'))`
R = np.matrix(pd.read_csv('R.csv', index_col = 'Ticker'))`
w0= list()
for i in range(0, 84):
w0.append(1/84)
def calculate_portfolio_var(w,V):
w = np.matrix(w)
return (w*V*w.T)[0,0]
cons = ({&
我每秒都会将传感器数据写入到influxdb数据库中。在grafana中显示每周、每月或每年的摘要相当慢,因为它需要查询数千个值。 为了加快速度,我正在考虑使用一个cron作业来运行如下查询 select mean(sensor1) into data_avg_1h from data where time > start and time <= end group by time(1h)
select mean(sensor1) into data_avg_1d from data where time > start and time <= end group
我的桌子上列出了乔治·R·马丁(GeorgeR.R.Martin)目前出版的“冰与火之歌”中所有5部小说中的每一个角色。每行包含一个记录,说明该字符来自哪一本书(编号1-5),并包含一个字母表示该字符的性别(M/F)。例如:
A B C
1 Character Book Gender
------------------------------
2 Arya Stark - 1 - F
3 Eddard Stark - 1 - M
4 Davos Seaworth -