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估值调整 - 时间调整

时间调整(Timing Adjustment)在以下情况产生:当一个市场变量 Y 在时点 T 观察到并用 Y(T) 计算支付函数,但支付发生在观察时点 T 后的时点 M (M > T)。...接下来,我们通过非利率产品、和 LIBOR 挂钩的利率产品,和 CMS 挂钩的利率产品来讲解时间调整。...因为 S/P 是鞅,那么漂移项为 0,解得 风险因子 S(T) 在 M 和 T 远期测度下的期望的关系如下,两者的差异就是时间调整。...用 S(t) 代表 Sn,m(t),A(t) 代表 An,m(t),求 S(T) 在 Tp 时点的期望有两个调整项: 凸性调整:从年金测度 QA 到 T 远期测度 时点调整:从 T 远期测度到 Tp 远期测度...4 总结 到目前三种类型的估值调整已经全部讲完,我们总结一下: 凸性调整:在风险中性测度和远期测度下变量的差异 Quanto 调整:在货币一测度和货币二测度下变量的差异 时间调整:在 T1 远期测度和

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时间差异导致数据缺失,如何调整Grafana时间与Prometheus保持同步?

在实际的使用中,有时会遇到这样的问题,k8s集群中的时间比真实时间慢,这个时候,在grafana上查看数据面板的时候,可能会出现数据缺失的情况,那么这个问题如何解决呢?...grafana在查询prometheus数据的时候,时间默认是取的浏览器的时间作为标准时间,即使用本地电脑时间作为标准时间,如下图所示: 电脑时间为10点35,则浏览器时间也是10点35,last 6...hours的时间范围为:04点35~10点35。...如果k8s集群中的时间比电脑本地时间慢10分钟,那么在grafana查询这个时间范围的数据可能就查不到。...改完之后,还需要切换时间范围,使修改生效。 如下图,可以看到时间范围已经减10m了。 然后再点击保存按钮保存当前时间范围的修改。 如下图,勾选将当前时间范围保存为面板默认时间范围。

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DDOS-腾讯云DDOS

腾讯云DDOS又名BGP 高防 IP 是腾讯云面向所有用户推出的抗 DDoS 攻击的付费产品,支持任意源站位置,最高可达 900 Gbps 的 BGP 线路防护,能轻松有效应对 DDoS 、CC 攻击...无论网站是否在腾讯云都可以使用 针对游戏、互联网及金融等业务遭受大流量 DDoS 攻击导致用户服务不可用的情况而推出的付费防护服务。...腾讯云DDOS详情 https://cloud.tencent.com/act 腾讯云ddos防御能力 普通用户可享受 2 Gbps 防护,VIP 用户可享受 10 Gbps 防护。...当云内 CVM 的外网 IP 受到攻击且超过 DDoS 基础防护值时,会触发 IP 封堵,封堵时长普通情况下为 2 小时,大流量攻击情况下封堵时长为 24 ~ 72 小时 除了 DDoS 基础防护外,根据使用场景的不同...清洗模式自定义 开放多套防护等级,提供自定义清洗阈值,用户可根据攻击情况灵活调整,对不同类型的 DDoS 攻击快速响应,充分匹配不同用户不同业务类型。

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DDOS

腾讯云十一月秒杀活动 DDoS攻击是什么?...DDoS 是Distributed Denial of Service的缩写,中文意思为分布式拒绝服务,是指攻击者控制僵尸网络中的大量僵尸主机(肉鸡)向攻击目标发送大流量数据,耗尽攻击目标的系统资源,导致其无法响应正常的服务请求...腾讯云ddos防御能力 普通用户可享受 2 Gbps 防护,VIP 用户可享受 10 Gbps 防护。...当云内 CVM 的外网 IP 受到攻击且超过 DDoS 基础防护值时,会触发 IP 封堵,封堵时长普通情况下为 2 小时,大流量攻击情况下封堵时长为 24 ~ 72 小时 除了 DDoS 基础防护外,根据使用场景的不同...,腾讯云还推出了 BGP 高防包、BGP 高防 IP 和棋牌盾三个防护产品,可满足用户抵御大流量 DDoS 的需求 更多云安全

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EasyNVR切换视频格式播放加载时间过长调整优化

在我们的EasyNVR的最新版本中添加了WebRTC格式的播放格式,也是大家比较期待的更新点之一,因此在使用的过程中会优先关注,据现场反馈我们的新功能播放很流畅,不过在切换的时候加载的时间稍长了。...收到反馈我们非常的重视,第一时间着手测试,发现问题确实存在,在切换到WebRTC格式的视频流时加载时长需要大概八秒左右,这肯定是不合理的。播放过程中我们发现加载会挂起一段时间。...这段时间是等待过程,虽然最后是可以成功播放,但最终的效果没有达到我们的预期,加载完成最终用时7.82S。 我们着手处理这个问题,发现是在配置上出了一些差错导致的。

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估值调整 - Quanto 调整

Quanto 是 quantity-adjusting 的缩写,字面上是变量调整的意思。由于 Quanto 没有好的中文翻译,我们就直接用 Quanto。...XσLσX 对比在 TDOM 和 TQUT 测度下的 LDOM(t, U, T) 的两个 SDE,发现唯一区别就是后者比前者多了个漂移项,±ρL,XσLσX 因此在估值 Quanto 合约时,我们只需调整...因此在估值 Quanto合约时,我们只需调整即期汇率 XFORDOM(T) 的远期值 FFORDOM(0, T),然后直接带入非 Quanto 合约的公式中就行了。 4 总结 一表胜千言。...可写成 两者之间的唯一差异就是 μ,计算 M(U) 在对应的两个测度下的期望,得到 因此定价 Quanto 产品分三步: 首先计算标的资产在到期日 U 的期望值 F(0, U) 接着乘上 Quanto 调整项...exp(μU) 得到 F(0, U) × exp(μU) 最后将其带入已推导出来的非 Quanto 产品定价公式 下帖讲时间调整(Time Adjustment)。

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估值调整 - 凸性调整

- 凸性调整 价值调整 - 时间调整 价值调整 - Quanto 调整 价值调整 - CVA 价值调整 - DVA 价值调整 - FVA 价值调整 - MVA 价值调整 - KVA 金融产品的估值调整分两类...: 和远期变量有关:凸性调整时间调整和 Quanto 调整 XVA 系列:CVA、DVA、FVA、MVA 和 KVA 本帖讲凸性调整,先介绍什么是凸性,再定性分析得到远期和期货之间的差异,最后定量分析计算各类期货的凸性调整项...弄清了凸性偏差产生的原因后,接着就要调整凸性,即做凸性调整(convexity adjustment),有定性(qualitive)和定量(quantitative)两种方法。...3 定量方法 3.1 理论推导 定性方法可以大概分析出不同资产类别下面的凸性调整项(CA 项)的符号,要精确计算其值还需要定量方法。...这时推出 x(t) 的随机微分方程如下: 推导出 HW 模型下的零息债价格 P(t,T) 为 上面结果是 Piterbarg 和 Andersen在【1】推导出来的,注意模型参数是和时间相关的。

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通过遗传算法进行超参数调整和自动时间序列建模

在以前的文章中我们介绍过一些基于遗传算法的知识,本篇文章将使用遗传算法处理机器学习模型和时间序列数据。...超参数调整(TPOT ) 自动机器学习(Auto ML)通过自动化整个机器学习过程,帮我们找到最适合预测的模型,对于机器学习模型来说Auto ML可能更多的意味着超参数的调整和优化。...periodic_checkpoint_folder=None, early_stop=None verbosity=0 disable_update_check=False 我们看看有哪些超参数可以进行调整...因为对于AutoML来说,最大的问题就是训练的时间,所以为了节省时间,population_size、max_time_mins 等值都使用了最小的设置。...简而言之遗传算法由 3 种常见行为组成:选择、交叉、突变 下面我们看看它对处理时间序列的模型有什么帮助 时间序列数据建模(AutoTS) 在Python中有一个名叫 AutoTS 的包可以处理时间序列数据

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网络ddos和应用层ddos区别

一、DDoS概述 DDoS攻击是由DoS攻击发展而来的,根据攻击原理和方式的区别,可以把DDoS攻击分为两个阶段,即从传统的基于网络层的DDoS攻击和现阶段较为常见的基于应用层的DDoS攻击,这两类攻击方式各有特点...四、应用层DDoS攻击原理及方式 传统上的攻击DDoS是指发生在网络层的DDoS攻击,如本章上文所指的DDoS攻击一般就是指代的网络层DDoS攻击。...另一方面CC攻击还利用了代理服务器的缓存特性,即当客户端断开连接得时候,代理服务器还能保持和服务器的一段时间的连接,这个特性可以保障CC攻击的发起者无需关心由服务器发回的响应,而继续保持对服务器的持续交互...1.两者实现的层次不同 网络层DDoS攻击发生在低层,而应用层DDoS攻击利用了高层协议实现。...从这点上来看,应用层的DDoS攻击远比网络层DDoS攻击来的复杂,它可以实现更多的功能。因此,应用层DDoS攻击可以产生更大的破坏力。

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TOP-K问题和向上调整算法和向下调整算法的时间复杂度问题的分析

[123] = 100000 + 3; a[456] = 100000 + 4; a[789] = 100000 + 5; int k = 5; top_k(a, 1000, k); } 向上调整算法和向下调整算法的时间复杂度...因为堆是完全二叉树,而满二叉树也是完全二叉树,此处为了简化使用满二叉树来证明(时间复杂度本来看的就是近似值,多几个节点不影响最终结果): 我们令高度为h,节点个数n就等于2^(h)-1个 那么在向上调整算法中...: 最坏情况下,最后一层的节点需要向上移动h-1次,依次类推,就得到总次数的表达式,然后再用错位相减法和n和h的关系就能求出时间复杂度f(n)了 在向下调整算法中: 最坏情况下,倒数第二层节点向下只移动一次...,第一层最多移动h-1次 总结下来我们就会发现,向上调整算法中是多节点乘多层数的关系,而向下调整算法则是多节点乘少层数的关系,我们进行比较就会发现其实向下调整算法的效率更高,所以在平常的排序和建堆中我们...最常用的还是向下调整算法 向上调整算法的时间复杂度为: n*log(n) 向下调整算法的时间复杂度为: log(n) 因此,向下调整算法的效率是远大于向上调整算法的!

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原创好文:什么是Dos、DDoS?如何防范DDoS

这种大流量攻击虽然也可以去排查或者校验,但是往往花费的时间很长,所以等到站长或者管理员意识到问题所在的时候已经晚了。 DoS攻击出现的背景?...看到这里,大家注意到DDoS关键词出现了! 什么是DDoS攻击?...DDoS攻击属于DoS攻击的一种。 有一种,肯定还有其他种类的DoS攻击: 应用层泛洪DoS攻击 无意识的DoS攻击 当然了主要的攻击还是以DDoS攻击,下面我们来比较一下DoS攻击和DDoS攻击。...3、攻击源追踪 DoS因为攻击源有限,在较短或者有限的时间内很容易追踪到。...不过这种办法也不是没有可用性的,在大多数情况下,还是可以缓冲DDoS攻击,这种也可以留出大部分时间给安全人员去对抗。

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