图1描述了按过去12个月收益排序的动量百分比投资组合的下一个月的收益分布。颜色的梯度表示前一个月的ST百分位。与之前的研究一致，我们发现过去和后续收益（即收益动量）之间存在正线性关系。...此外，ST最高的股票（深绿色）往往会获得较低的后续回报，而ST最低的股票（暗红色）往往会获得较高的后续回报。...我们根据从t-12到t-2的累计收益构建十分位数投资组合，并按顺序排除具有显著收益的股票。...股票收益显著性度量（ST） 我们首先计算第d天股票收益和市场收益之间的距离，如下所示： \sigma\left(r_{i, d}\right)=\frac{\left|r_{i, d}-\bar{r}_...计算每个月内日度的 与收益率的协方差就是该股票当月的ST值。 排除具有极端显著价值的股票，增强了动量策略的收益。
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。...在将各种发达市场股票指数、大宗商品、货币和政府债券期货的回报率按预估波动率进行标准化后，他们发现，从1965年到2009年，过去12个月的回报率可以正向的预测下个月的回报率。...Blitz等人（2011）发现，基于过去12个月的回报（不包括最近一个月）的原始回报动量策略具有时变风格因子暴露。...基于过去t-2至t-12个月原始回报率的传统策略年利润为8.3%，而使用条件因子敞口调整回报率的剩余动量策略仅为4.4%。 第二，股票的风险可能在正收益时增加，在负收益时下降。...投资组合的分类是这样构造的:首先根据股票过去12个月的回报率将它们分成三组，然后根据股票对资产增长类型回报率的贝塔值将每组分成三组。
更具体说，现在动量因子是基于过去t-12至t-2个月股票的累积收益，但是一个聪明的投资者会在t-2之前将更多的权重放在已经在Top组的股票。...比如将更多的权重放在根据t-12到t-5月计算累计收益而排名靠前的股票。如果大家都这么做，最终，反应不足的情况会得到纠正，因此t月的预期动量利润会在早期阶段被吸收。...因此，我们认为，如果动量因子的利润是由于投资者反应不足造成的，那么一些后期的累计回报将预示一个负的动量利润。最重要的是，我们认为累积收益率差的绝对值并不重要。...为了捕捉这种效果,我们定义动量扩散比率（ ）： 其中≥2， 表示根据t-12到t-2个月累计收益率计算的Top组与Bottom组的收益差。...从调整后的R^2也可以看出1994年确实是一个转折点。
当然这是一个近似值,这些计算是以8：2的利润份额为前提的,但最终所传达的信息是一样的，也就是风投者并非投资掉他们所募集的所有基金。 那么，现在风投基金的2千万美元用于投资。...当然大多数风投者们可能不会这样构造其投资组合,而我们只是为了计算的方便。假设他们拥有所投资公司的10%的股份。...公共SAAS公司的估值移动就像任何其他行业一样,在很大程度上取决于其增长率,但为了简单起见我们用过去12个月收入数的5倍来评价。...这意味着为了估值达到10亿美元,上市公司的SAAS业务在前12个月需要有大约2亿美元的收入。 因为大多数风投基金拥有10年的投资寿命,大多数的风投者们正在寻找一个合适的投资流动时间点,至少7年。...原因如下: 1、第一个月的月持续收入是1000美元 2、按照月增长率13%计算 3、7年总共84个月 4、第84个月的月持续收入达到2千5百万美元 5、第7个年头的收入累计达到1.7亿美元，当然还没到2
项目过程中，深入学习并总结了强化学习的理论知识，跨度三个月的时间撰写了一系列关于强化学习的文章。...R: 表示回报函数，从状态s执行动作a。注意这里的回报是立即回报。其中从S状态到A动作的映射，就是行为策略，记为策略π:S→A。 MDP具有马尔科夫性，也就是下一个状态只与当前状态有关，无后效性。...具体来说，对于每个状态，值迭代会计算采取不同动作后的期望回报，并选择使期望回报最大化的动作。这个过程会一直重复，直到价值函数的变化小于某个阈值，表明价值函数已经收敛。...它的状态值函数更新公式为： V(St)←V(St)+α(Gt−V(St)) 其中Gt是每个探索结束后得到的累计回报，α为学习率。...不断的进行探索，每次探索过程中收集状态值，动作值，回报值序列，累计回报使用discount_rewards进行计算。
最近几个月大家可以看到多个o1复现框架开源。再次奉上经典pipline图：先回顾通过pretrain和SFT后我们得到了什么。...Critic Model(评论家模型)：用于预测策略生成token的累计回报。...因为critic和actor的输入一致，所以可以和Actor Model共享参数，然后增加一层value head作为预测累计回报值。...# 这里解释下，由于rewardmodel训练是基于input+response一起的分类模型，所以分类结果最为最后一个时刻的奖励R，其他时刻是没有R。...+gamma*下时刻的累计回报- t时刻累计回报 delta = rewards[:, t] + args.gamma * nextvalues - values[:, t]
监督学习和非监督学习是没有序列依赖关系的，而强化学习的奖励计算是有序列依赖关系的，它是一个延时回报。 马尔科夫决策过程（MDP） 下面我们先了解MDP，他是强化学习的一个理论基础。...MDP 的动态过程如下图：智能体从状态s_1，采用动作a_1，进入状态s_2，同时得到回报r_1。然后从状态s_2采取动作a_2进入状态s_3，得到回报r_2.......}r^{k}R_{t+k+1} 其中 称为折合因子，表明了未来的回报相对于当前回报的重要程度。...V(S_{t+1})] = \sum_a\pi(a|S_{t})\sum_{s',r}p(s',r|S_t,a)[r+\gamma V(s')] 通过公式看出DP计算值函数用到了当前状态 的所有...V(S_{t+1})-V(S_t)) 其中 和MC中的 对应，不需要使用状态转移函数的模型，同时它不需要执行到终态得到累计回报，而是使用下一个时刻的即刻回报和值函数，类似DP的bootstapping
统计数据是根据季度总收益数据计算出来的。偏度和峰度的置信区间（95%）显示在括号中。该表显示，在过去32年里，管理期货平均产生了正回报，波动率约为全球股市的一半。...下图绘制了样本期内BTOP50和比较资产的累计回报率。一些有趣的观察引人注目。...下面的图表分别详细说明了BTOP50指数与其他五种资产类别之间12个月的滚动相关性。每个图中的黑色实线显示了整个观察期间的平均相关性。...最左侧的图显示了巴克莱BTOP50指数和MSCI全球指数在整个样本期内的平均12个月滚动回报率。自1990年以来，MSCI全球指数的平均回报率约为9.75%，而BTOP50指数的回报率约为5.80%。...第三个图显示在MSCI的“良好”回报期间（34%），管理期货的平均回报率只有7%左右。第二个图表显示的是在MSCI的“糟糕”回报期间（-24%），而管理期货的平均回报率为正12%。
哪怕12个月，也太久。 所以，我更喜欢将12个月变成一个月，去看新交付客户本月活跃率。就这极大地提高了做事情的迭代速度。 接下来，我们讲商业模式，重点聊收费模式和现金流模式。...也就是说： 累计投资回报率 = 历年利润的总和÷投资金额 x 100% 复合年均增长率CAGR = - 100% 按复利计算，17为投资年限。...经营模型表（累计投资回报率） 最终17年净利合计为：137,110万元（即13.7亿），我们简单计算公司累计价值就是13.7亿。...固定研发费用增速之外的参数 研发等固定费用增速与 17年累计投资回报率关系曲线 肉眼就可以看到，研发费用增速超过18%之后，累计投资回报率加速下滑；研发费用增速达到27%时，累计投资回报率接近于0。...由此得到一条累计投资回报率与续费率间的关系曲线： 续费率与 17年累计投资回报率关系曲线 注：此处点上的数值为“倍数”而不是百分比 当续费率（含增购）超过85%之后，回报率则会呈现加速增长。
然后，计算了每个月度数据点之间的百分比变化，以显示aapl的月度增长或下降。接下来，对原始时间序列重新采样，以计算四个月的平均值，创建了名为quarter的新时间序列。...最后，计算了每个四个月期间的平均值之间的百分比变化，表示了每个四个月期间的比例增加或减少。需要进一步编写代码才能存储或输出这些计算结果。...，并将其重新采样以计算每月的平均累计收益。...在重新采样过程中，每日收益的频率被更改为每月，并计算每个月的平均每日收益。最终结果将打印出每月平均收益。...该代码还计算头寸差异，更新“持股”和“现金”列，计算投资组合在一段时间内的总回报。本质上，该代码根据给定的信号模拟“AAPL”的股票交易。
也就是说： 累计投资回报率 = 历年利润的总和 ÷ 投资金额 x 100% 年均投资回报率（ROI）= 年均利润 ÷ 投资总额 x 100% 本例中，ROI = - 100% （按复利计算，17为投资年限...最终17年净利合计为：137,110万元（即13.7亿），我们简单计算公司累计价值就是13.7亿。...则累计投资回报率为：13.711亿元 ÷ 1.011亿元 = 1356%，按复利计算ROI为16.6%（即，平均每年投资收益为16.6%）。 如果只看最后的ROI，这可以算是一笔不错的投资。...2.1 新购增速的影响 在以上参数固定的情况下，我们观察平均“新购增速”与17年累计投资回报率之间的关系。 平均新购增速不到23%的情况下，投资回报率为负数。...肉眼就可以看到，研发费用增速超过18%之后，累计投资回报率加速下滑；研发费用增速达到27%时，累计投资回报率接近于0。
写一个Python程序，读取Excel，计算单元格某个年月后面6个月销售额累计值，用指数平滑的时间序列预测某个年月后面6个月销售额累计值。...将年月、本年月销售额、后6个月销售额累计值、预测6个月销售额累计值记录到新Excel表格。...wb = Workbook() ws = wb.active # 写入标题行 ws.append(['日期', '本月销售额', '后6个月销售额累计值', '预测6个月销售额累计值']) # 指数平滑预测模型...(df, df_prophet): # 计算后6个月销售额累计值 df['后6个月销售额累计值'] = df['sales'].rolling(window=7).sum().shift...(数据框, 数据框_prophet): # 使用pandas的rolling方法计算后6个月销售额累计值 数据框['后6个月销售额累计值'] = 数据框['sales'].rolling
季度代理指标计算当前季度相对过去四个季度平均值得增长度。月度代理指标计算的增长率估计消费者活动在最近的三个月期间的平均相对过去的12个月均值的增长率。增长率是用对数差来计算的。...具体来说，t月的销售代理是根据过去12个月期间最近3个月期间的消费者活动增长率估算出来的。以t月的销售代理为基础形成五等分组合，计算t + 1、t + 2、t + 3个月组合的平均超额收益率。...Panel A显示IN-STORE显著预测了形成期后三个月的等权重投资组合回报。多空投资组合回报和alpha不仅在统计上是显著的，而且在经济上也是相当可观的。...例如，IN-STORE多空组合在t + 1月和t + 2月的平均回报率约为1.9%(每年分别为22.7%和23.2%)。相反，BRAND和WEB上形成的投资组合在t + 1个月没有提供强劲的回报。...与等权的投资组合结果类似，IN-STORE市值加权的投资组合在三个月内提供显著的正回报。然而，与Panel A不同，BRAND强烈预测t+1和t+2月份的投资组合回报。
以下命令允许我们从雅虎财经下载价格信息并计算每月日志回报为了确定我在开始时所做的观点，我们将比较回报分布与正态分布。...要查看两个方法的执行情况，我们计算模拟序列的回报并将它们的分布与经验分布进行比较。...计算回报和应用约束非常简单。对结果进行调整并不容易。...好吧，如果Generali使用正态分布来预测回报并相应地重新投保，他们会...... mean（S1）-mean（S2） ...低估了累计回报率约0.6％。 结论和局限 那么我们从中学到了什么呢？...因此，我们假设回报中没有自相关，这是维纳过程的第二个条件，但这是否代表了基础数据？ acf（eu.r） ?
同时也是过去18个月以来，中企赴美上市的最大IPO。据招股书披露，截至目前，禾赛科技累计交付了超10万台激光雷达。...值得注意的是，禾赛科技曾于2021年向科创板递交招股书，但是两个月后主动撤回申报材料，并于2023年1月17日正式向美国证监会提交招股书。...由此，禾赛科技也累计完成了超10万台激光雷达的交付，并成为全球首家月交付过万的车载激光雷达公司。...据悉，光速中国自2018年起连续参与了禾赛科技5轮融资，累计投资额超过1亿美元。按照禾赛科技上市首日收盘价计算，光速中国持有市值已达4.25亿美元，投资回报率高达325%。...根据招股书披露，禾赛科技D轮融资每股价格约16.5美元，按照上市首日收盘价21.05美元计算，禾赛科技最后一轮投资者投资回报率已达28%。 编辑：芯智讯-浪客剑
, size和value因子进行回归后取残差，再除以近36个月的波动率。...下图给出了三种因子累计收益的比较，可以看出industry-relative STR和Residul STR明显优于传统STR，且在最近依然有效。...行业动量为其在相同的GICS第3级行业的同行的前一个月平均收益，不包括股票本身。因子动量时间序列是通过做多上个月表现最好的因子，做空表现最差的因子来构建的。...此外，回归的r平方从不到10%急剧上升到60%左右。控制这些因子会大幅提升反转因子的Alpha，这比该因子的原始回报高得多。这说明，只要能够防止不利的风险敞口，就可以获得短期反转溢价。...两种增强的STR因子，它们的原始回报要高得多，而且它们对短期动量因子的事后敏感性要小得多。这也反映在这些回归的r平方值上，只有20%左右。
------ 1、有一个excel如下，写一个python程序，计算每个年月的后面6个月的销售额的累计值，保存在新excel中，包含年月、销售额、后面6个月的销售额的累计值 2、 好的，可以使用 Pandas...然后，我们按年月排序，以确保计算后6个月销售额累计值时的顺序是正确的。...接下来，我们使用 Pandas 库的 `rolling` 函数计算每个年月后面6个月的销售额的累计值，并使用 `shift` 函数将结果向上移动6行，以确保每个年月的累计值对应的是后面6个月的销售额。...3、后面6个月的销售额的累计值，不包括本月销售额，重新修改代码 4、有一个excel，文件名为销售数据.xlsx,A列为年月、B列为销售额，如下，写一个python程序，计算每个年月的后面6个月的销售额的累计值...接下来，我们使用 `rolling` 函数计算每个年月后面6个月的销售额的累计值。
选择策略的目标是按照这个策略执行后，在各个时刻的累计回报值最大化，即未来的预期回报最大。按照某一策略执行的累计回报定义为： ? 这里使用了带衰减系数的回报和。...这里假设状态转移概率以及每个时刻的回报是已知的，算法要寻找最佳策略来最大化上面的累计回报。 如果每次执行一个动作进入的下一个状态是确定的，则可以直接用上面的累计回报计算公式。...为此定义状态价值函数的概念，它是在某个状态s下，按照策略π执行动作，累计回报的数学期望，衡量的是按照某一策略执行之后的累计回报。状态价值函数的计算公式为： ?...在状态s时执行动作π(s)，下一时刻的状态s'是不确定的，进入每个状态的概率为pπ(s)(s,s'),当前获得的回报是Rπ(s)(s,s')，因此需要对下一时刻所有状态计算数学期望即概率意义上的均值，而总的回报包括当前的回报...在这里R(s)表示当前时刻获得的回报。如果是非确定性策略，还要考虑所有的动作，这种情况的状态价值函数计算公式为： ? 对于终止状态，无论使用什么策略函数，其状态价值函数为0。
以下命令允许我们从雅虎财经下载价格信息并计算每月日志回报为了确定我在开始时所做的观点，我们将比较回报分布与正态分布。...要查看两个方法的执行情况，我们计算模拟序列的回报并将它们的分布与经验分布进行比较。...计算回报和应用约束非常简单。对结果进行调整并不容易。...mean（S1）-mean（S2） ...低估了累计回报率约0.6％。...因此，我们假设回报中没有自相关，这是维纳过程的第二个条件，但这是否代表了基础数据？ acf（eu.r） ?
running_reward' not in globals(): running_reward = ep_rs_sum else: # 累计每次探索的回报值..., ] self.tf_acts = tf.placeholder(tf.int32, [None, ], name="actions_num") # 累计回报值...is to minimize -(log_p * R), and the tf only have minimize(loss) # 目标是最大化（log_p * R） 等价于优化器最小化...(r) def learn(self): """ 每次探索获取数据后，进行学习更新策略网络参数 """ # 计算一次探索的累计折扣回报...""" discounted_ep_rs = np.zeros_like(self.ep_rs) running_add = 0 # 由于要考虑长期的累计
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