设想得很好，在每次波动的极值点进行操作，用买入和卖出价格两个数组记录买入和卖出价格。这样可以保证每个操作都盈利。
1.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述： 问题描述 小明正在利用股票的波动程度来研究股票。...输出格式 输出一个整数，表示这只股票这n天中的最大波动值。...样例输入 6 2 5 5 7 3 5 样例输出 4 样例说明 第四天和第五天之间的波动最大，波动值为|3-7|=4。...解题思路： 这道最大波动的题和前面的那道最小差值的题可以说是用同一个解题套路。...只是这题无需对数组排序，直接比较相邻数字的绝对差值，调用max函数来把俩者间的较大值赋给ans，最后输出的ans就是这个数组的最大波动。
[蓝桥杯][2014年第五届真题]波动数列 时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 64 解决: 16 题目描述 观察这个数列
第12节 EWMA估计日波动率 12.1 简介 12.2 EWMA估计波动率算法 12.3 算法Python代码实现 12.4 计算示例 12.5 参考资料 12.1 简介 EWMA模型...定义 σ n \sigma_n σn 为于第 n − 1 n-1 n−1天末所估计的市场变量在第 n n n天的波动率， σ n 2 \sigma_n^2 σn2为方差率。...即为EWMA模型给出的每天方差率/波动率的估计结果。...,σN+1(λ)，然后假如这些波动率即为对应日期隐含波动率 σ i ∗ \sigma_i^\ast σi∗，就可以计算出 p 2 , p 3 , . . . , p N p_2, p_3, …, p_N...12.2 EWMA估计波动率算法 由已知数据 S 0 , S 1 , . . . , S N S_0, S_1, …, S_N S0,S1,...
2.7 用移动平均减小波动 2.7.1 门店非营业性指出变化图 一般示例： 优化示例： 结论分析：近3年来非营业性支出逐年增加 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
#include<iostream> #include<cmath> #include<algorithm> #include<string> #include...
Future Volatility是未来波动率，确切的说，是未来真正的波动率。...一听就知道，这个肯定没有人知道，而整个期权交易的核心就是如何预测这个未来波动率，包括其他三种波动率，说白了都是为了能够更好的估计未来波动率而努力的。 ...而历史波动率，其实就是通过之前的交易数据计算出来的波动率，这是能够确定的。 ...上面这些所谓预测未来波动率的方法中的最后一种，通过期权的市场价格来计算一个波动率，这个波动率叫做隐含波动了,Implied Volatility。...换句话说，隐含波动了就是全市场投票，共同预测的未来的波动率。
svsample的返回值是svdraws类型的对象，该对象是具有八个元素的命名列表，其中包含（1）参数在para中绘制，（2）潜在的对数波动率，（3）初始潜在的对数波动率绘制latent0，（4）y中提供的数据...0.0063 0.00075 0.0053 0.0063 0.0075 4552sigma^2 0.0044 0.00139 0.0026 0.0042 0.0069 143 （1）volplot：绘制潜在波动率的后分位数...常用的可选可选参数包括n步前波动率预测的预测，x轴上标签的日期以及一些图形参数。下面的代码片段显示了一个典型示例，图3显示了其输出。
早在规模和价值溢价被“发现”之前，低波动率股票的优异表现就已在1972年Fisher Black等人首次在文献中记录下来。低波动性的异常现象已被证明存在于世界各地的股市中。...所以，高波动性本身并不是糟糕的未来回报的指标——换句话说，它不是一个独立的因素。 低波动溢价与市场环境有关 低波动溢价高度依赖于现有的市场环境。...低波动性因子在价值因子中暴露的时间大概为62%，在增长因子暴露的时间为38%。市场经济环境转换行为影响低波动策略的表现。当波动性较低的股票有价值敞口时，它们的表现平均优于大盘2.0%。...然而，当波动性较低的股票有成长型风险敞口时，它们的表现平均落后1.4%。...然而，新的研究表明，低波动异常能够被其他常见的因子所解释（包括流动性风险），而且低波动溢价的高低依赖于当前市场环境是价值还是成长。
所以，指标波动不可怕，指标波动代表的业务场景才可怕！脱离业务场景谈指标波动就是耍流氓。...若能准确地识别异常波动，从而做出波动预警，并及时应对，就能一定程度上保证所关心的业务场景系统的整体稳定性。 01 波动类型 数据波动绕不开时间特性。业务中最常遇到的就是今天的指标是什么样子？...数据+时间构成了波动的两个基本属性。 根据时间的不同特征，常见的波动类型有： 一次性波动：偶发的、突然性的波动。...这样的波动影响时间短，往往几天的时间便会恢复正常波动。举个单量的例子，在大促期间都是单量的爆发期，大促即为一次“偶发事件”，此时单量的波动即为一次性波动。...如在上述的周期性波动的例子中，在11月环比波动都会较大，这时设置同比波动预警会比设置环比波动预警更为合理。于是在波动判别中，需要注意业务实际背景。
专栏介绍 【JQuery】 目前主要更新JQuery，一起学习一起进步。 本期介绍 本期主要介绍JQuery入门——知识点讲解(四) 文章目录 1. 插件简述 2. 插件导入 3. ...插件简述 JQuery 有着大量的功能插件，每种插件都有自己独有的功能。...插件导入 validate 是 jQuery 插件，及必须在 jQuery 的基础上进行运行。...我们将导入 jQuery 库、 validate 库、和国际 化资源库（可选，建议导入） 准备代码： 3.
因为是面试，与面试官沟通后，发现是渠道C与公司合作到期，使得周一~周五波动不大，周末销售额大幅下滑。所以得出结论假设2成立。...与业务人员沟通后发现，是竞争对手在周末有促销活动，导致公司本周末老用户都跑到竞争对手那边了，从而导致销售额波动幅度大。所有，假设3成立。
价格波动带（PriceBanding） 炒过股票的读者估计都知道涨跌停板的概念，为了能够控制交易日当天的风险而引入的一个价格控制的措施。...在交易过程中，为了能平滑价格波动幅度，控制瞬时的风险，市场上还存在着价格波动带的概念，可以理解成为实时的迷你涨跌停价格限制，也就是说当报单时，价格会被限制在一个比较小的范围内，超出这个价格范围的，会被系统拒绝的...image.png 说它迷你，是因为它的价格限定范围会比较窄，如规定，当价格在2000-5000点时的价格波动带1%。...那如果当前价格是3456.8的话，价格波动带的范围有是多少呢？...舍入、舍出算法： 在关于波动带和涨跌停板价格计算中的舍入算法，简单来说就是，当原始计算价格落在两个tick中间的话，最终价格取离基准价格更近的那个tick。
标普500高贝塔指数（高贝塔）和标普500低波动指数（低波动）是2020年第二季度值得注意的异常值。尽管较高的Beta指数强势反弹，但较低的波动性滞后于市场，是表现最差的因子。...鉴于高贝塔和低波动性已接近历史表现的极端水平，这些策略的长期表现如何？资本资产定价模型告诉我们证券的收益应该与它的风险成比例。然而，高贝塔的历史表现一直令人失望，见下图。...另一方面，低波动性尽管它的绝对收益表现平平，却拥有较高的风险调整收益。...低波动性的力量始终来自于它的低收益离散度——在较小的资金撤出情况下，这个因子在经历一段艰难时期后的收益要小于较大资金撤出情况下的收益。 高贝塔系数和低波动性之间的长期收益差异是惊人的，见下图。...尽管2020年第二季度由于许多因子都带来了意想不到的收益，但高贝塔和低波动性的反常表现应该会让追逐短期业绩的市场参与者歇歇吧！
jQuery快速入门 jQuery jQuery介绍 jQuery是一个轻量级的、兼容多浏览器的JavaScript库。...丰富的DOM选择器,jQuery的选择器用起来很方便，比如要找到某个DOM对象的相邻元素，JS可能要写好几行代码，而jQuery一行代码就搞定了，再比如要将一个表格的隔行变色，jQuery也是一行代码搞定...jQuery内容： 选择器 筛选器 样式操作 文本操作 属性操作 文档处理 事件 动画效果 插件 each、data、Ajax 下载链接：jQuery官网 中文文档：jQuery AP中文文档 jQuery...jQuery对象 jQuery对象就是通过jQuery包装DOM对象后产生的对象。jQuery对象是 jQuery独有的。...jQuery的原型，以提供新的jQuery实例方法。
╮(╯▽╰)╭ ▌二、陷入细节，纠结每一天波动。 看过活跃率、活跃人数指标的同学都知道，这玩意日常波动太多了。几乎大事小事都会对活跃率产生影响。有时间分析活跃率下跌的报告还没交，丫自己就涨回来了。...找到一些明显的规律后，可以用来做定性预测，根据未来要发生的时间，预计指标波动变化。也可以用来做解释。比如发生指标波动的时候，如果有对应事件发生+对应波动形态，那八成就是规律性变化。...▌查异常的常用办法 遭遇异常，要关注： 1、幅度：单日波动是否足够大 2、持续性：是否有持续增大、持续回落的走势 3、规律性：是否是有规律的、计划内的波动 4、关联性：关联的注册、付费指标是否同样波动...注意，不是所有的波动都值得追击，大幅度、持续性、非规律、波及其他指标的优先处理。偶尔的波动一下很正常，但是要记录发生时间，观察走势，当问题出现恶化时容易溯源。...▌追原因的常用办法 确认是异常波动，常见的形态有三种 1、事件型：一次性的，大幅度下跌 2、持续型：从某一节点开始，持续下跌 3、系统型：自身波动小，但始终比竞品差 ? 先判断是哪一型的问题再追原因。
一、动画jQuery提供了一些列的动画基本方法，同时也提供了自定动画方案.animate()。.show()当提供一个 duration（持续时间）参数，.show()成为一个动画方法。....出了上述时间，还可以自定时间，接受毫秒为参数jQuery默认只提供两个缓冲效果：调用 swing, 在一个恒定的速度进行；调用 linear.
p=22360 在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。...价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性。...我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。...，或者说是模拟了波动率峰值回落到长期平均水平的路径。...由于所有的计量经济学模型都是用过去的数值来预测当前的数值，所以它无法预见波动率最初上升的情况。 ---- 本文摘选《R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率》
概要 问题描述 小明正在利用股票的波动程度来研究股票。...小明拿到了一只股票每天收盘时的价格，他想知道，这只股票连续几天的最大波动值是多少，即在这几天中某天收盘价格与前一天收盘价格之差的绝对值最大是多少。...输出格式 输出一个整数，表示这只股票这n天中的最大波动值。 样例输入 6 2 5 5 7 3 5 样例输出 4 样例说明 第四天和第五天之间的波动最大，波动值为|3-7|=4。
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