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利息浅谈(五)——我的投资收益率怎么算?

前面讲今天我们想继续分析一个金融和投资里的实战话题,就是我的投资收益率到底该怎么算? 嘻嘻,这又基本是个纯数学问题。 这个问题再有了前面利率的基础知识以后,说难也难,说容易也容易。 我认为这种算法是不考虑复利,投资时间长短情况下,最适合地描述总的投资收益率的方式了。 指数收益率有个好处,就是可以直接相加,log里面是相乘,可以约掉以后,得到: ETWRT = log(Vt / V0) 这里就很明显地忽略了资金进出Ct对本金的影响,甚至连收益可能都是存钱进来的而并不是真的投资收益 好了,以上就是投资收益率计算的相关内容,各个公式各有特点,在实际操作中,我的结论是不考虑时间权重就简单的算现金加权收益就好了,考虑时间因素就用内部收益率,时间较长、收益较高的情况下记得用其复利形式(比如房贷利率就是典型

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    人脸检测算法综述

    经典的人脸检测算法流程是这样的:用大量的人脸和非人脸样本图像进行训练,得到一个解决2类分类问题的分类器,也称为人脸检测模板。 早期算法 我们将整个人脸检测算法分为3个阶段,分别是早期算法,AdaBoost框架,以及深度学习时代,在接下来将分这几部分进行介绍。 我们首先来看FDDB上各种检测算法的ROC曲线,接下来的介绍将按照这些ROC曲线上的算法进行展开。 ? 在2001年Viola和Jones设计了一种人脸检测算法[10]。 此后出现了大量改进方案,在深度学习技术出现之前,一直是人脸检测算法的主流框架。 DMP模型 DPM(Deformable Part Model),正如其名称所述,可变形的组件模型,是一种基于组件的检测算法,其所见即其意。

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    综述行人检测算

    在很多应用场景中,行人非常密集,存在严重的遮挡,我们只能看到人体的一部分,这对检测算法带来了严重的挑战。 背景复杂。 由于是检测问题,因此一般采用滑动窗口的技术,这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”,“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。 针对密集和遮挡场景下的行人检测算法可以阅读文献[15]。 DPM(Deformable Parts Models)算法在SIGAI在之前的文章“基于深度学习的目标检测算法综述”已经提到过。 这是是一种基于组件的检测算法,DPM检测中使用的特征是HOG,针对目标物不同部位的组建进行独立建模。 文献[19]也比较了10年以来的行人检测算法,总结了各种改进措施,并支持了以后的研究方向。

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    【SIGAI综述】行人检测算

    在很多应用场景中,行人非常密集,存在严重的遮挡,我们只能看到人体的一部分,这对检测算法带来了严重的挑战。 背景复杂。 由于是检测问题,因此一般采用滑动窗口的技术,这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”,“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。 针对密集和遮挡场景下的行人检测算法可以阅读文献[15]。 DPM(Deformable Parts Models)算法在SIGAI在之前的文章“基于深度学习的目标检测算法综述”已经提到过。 这是是一种基于组件的检测算法,DPM检测中使用的特征是HOG,针对目标物不同部位的组建进行独立建模。 文献[19]也比较了10年以来的行人检测算法,总结了各种改进措施,并支持了以后的研究方向。

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    异常点检测算法小结

    异常点检测,有时也叫离群点检测,英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法,这里就对异常点检测算法做一个总结。 1.  异常点检测算法使用场景     什么时候我们需要异常点检测算法呢?常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤,防止对归一化等处理的结果产生影响。 三是对有标记输出的特征数据做二分类时,由于某些类别的训练样本非常少,类别严重不平衡,此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。 2.  异常点检测算法常见类别     异常点检测的目的是找出数据集中和大多数数据不同的数据,常用的异常点检测算法一般分为三类。      第三类是基于专门的异常点检测算法来做。

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    异常点检测算法小结

    异常点检测,有时也叫离群点检测,英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法,这里就对异常点检测算法做一个总结。 异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢?常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤,防止对归一化等处理的结果产生影响。 三是对有标记输出的特征数据做二分类时,由于某些类别的训练样本非常少,类别严重不平衡,此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。 异常点检测算法常见类别 异常点检测的目的是找出数据集中和大多数数据不同的数据,常用的异常点检测算法一般分为三类。 来自: 刘建平《异常点检测算法小结》

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