最近在学习svg,原来svg这么好用,完全就是只有想不到,只有做不到的动画! 在react中使用svg也是非常方便的,可以直接调用,用react的state来控制动画也很方便,至少比jquery或者原生方便太多了. <svg width='1000' height='400' xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" > <text style={{fontSize:10}} ref={ref => this.textaaa = ref} id="textexa"
帧率（FPS）：描述每秒播放的帧数，单位为 Hz 或者 frame/s （帧/秒）。
最近简直要忙死，所以停更了很久，你们会不会以为我人间蒸发了？ 正文之前，请允许我先跑个题，就是关于忙的问题。 做了Freelance，每天过的比上班还累，这完全不是我想要的生活啊？所以痛定思痛，需要检讨一下自己：
真的，大家相信我，领导也要相信我，昨天下午我下班前运行之后报告还是很完美的，非常好的。
在上一期中，大猫向大家强调了R学习路径中非常重要的一环：数据处理，也就是data.table包的作用。在本期，大猫将向大家介绍数据分析的另外一面：数据可视化的学习路径。
该教程将带领你一步一步地认识这门语言Java 8的新特性。通过简单明了的代码示例，你将会学习到如何使用默认接口方法，Lambda表达式，方法引用和重复注解。看完这篇教程后，你还将对最新推出的API有一定的了解，例如：流控制，函数式接口，map扩展和新的时间日期API等等。 允许在接口中有默认方法实现 Java 8 允许使用default关键字，为接口声明添加非抽象的方法实现。这个特性又被称为扩展方法。下面是例子： 教程的更多内容请点击：《Java 8简明教程 》 一、 JDBC常见面试题集锦(一)
2018年即将过半，前端开发这个行业又进一个台阶了。找来一个现代前端技术图谱看看，真是吓尿了——宝宝心里苦啊！
require.js的相关内容已在我的博文 《requireJs的使用,以canvas绘制星空为例》中描述， 可查看：https://cloud.tencent.com/developer/article/1040858 下面说一下面向对象设计canvas绘制星空的各种对象。 1、静态元素 如背景（Backgound）、土地（Land）、房屋（House）、大树（Tree），这些元素的属性如坐标（x，y）、长度（width）、高度（height）等信息是固定不变，因此我们只用向其绘制函数内传入常量参数就可以
基于Web前端的量化交易应用WebTrader终于开发完成，之前实在是跳票许久。在此首先要感谢下负责开发Web前端的社区成员cccbbbaaab（这名字，怎么说呢~）和他的团队，在短短两周的时间内就完成了后端服务的测试和前端页面的开发工作，效率和质量都杠杠的。 WebTrader WebTrader应用位于examples/WebTrader目录下，使用时需要分别启动： server.py：基于vnpy.rpc模块实现的交易服务器，包含CTP接口和CTA策略模块 run.py：基于Flask实现的Web服务
有的同学对我的学习方式或者说学习观比较感兴趣，所以就整理了下分享给大家。有这么四点：
量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号今年全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。
草草地刷了一遍SHELDON NATENBERG 的《Option Volatility Trading Strategies》，书的内容还是很入门的，从基本的概率论，方差、分布、VaR讲起，没有什么特别高阶的东西。总体来说，入门，或者复习的好书毕竟连GARCH这样的模型都只是提了一下。不过，总体而言，入门知识讲的还是很清楚的。
在金融建模的背景下，随机建模迭代随机变量的连续值，这些值彼此不独立。非独立的意思是虽然变量的值会随机变化，但其起点将取决于其先前的值，因此取决于其先前的值，依此类推；这描述了所谓的随机游走。
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值（VaR）。甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。但是，与证券价格或利率不同，波动不能直接观察到。
来自Zvi Goldstein, Jonathan Levin, Scott Johnsson的研究
导读：先举个例子，体温37.4度vs体温36.5度，只有2.5%的波动，可如果有人在测温点被发现体温37.4度，估计马上就被拉走做核酸。为啥？因为人们不是怕2.5%的波动，而是怕新冠！
本文基于故障定位项目的实践，围绕根因定位算法的原理进行展开介绍。鉴于算法有一定的复杂度，本文通过图文的方式进行说明，希望即使是不懂技术的同学也能理解。
对于某一块业务来说，建立完数据指标体系，整体的业务就得到了监控。当数据发生异动时，通过数据指标体系拆解能够快速定位问题。这篇文章的重点有三，其一，理解数据异动背后的业务意义才是最重要的；其二，数据异动应该如何快速定位问题；其三，数据埋点到数据指标体系再到数据异动分析的闭环思维体系！
本文是对报告《国信证券-单向波动率差值择时》部分内容的复现，个人理解，不保证正确性，欢迎指正！
波动性认知障碍是一种复杂的致残症状，在路易体痴呆和帕金森痴呆中常见，（路易体痴呆(dementia with lewy bodies，DLB)是一种常见于中年晚期及老年的进行性神经系统变性引起的临床表现主要为波动性的认知功能障碍、帕金森综合征及视幻觉的疾病。DLB是仅次于阿尔茨海默病(Alzheimer disease，AD)的第二大变性痴呆性疾病，占人口总数的0-5％、痴呆患者总数的0-30.5％，其年发病率约为0.1％，占年新发痴呆患者总数的3.2％，最近一项基于人口15年的前瞻性研究报道法国西南地区65岁以上老年人中DLB的年发生率为112/10万人。国内DLB的临床研究报道例数很少，30余年间仅有35例临床资料比较详细的报道，DLB是值得人们加强认识和重视的疾病。）的核心诊断症状。
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)
最近我们被客户要求撰写关于波动率的研究报告。 波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AM
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 预测已实现的波动率对于交易信号和头寸管理至关重要。诸如GARCH和HAR等计量经济学模型，以相当直观和透明的方式，根据过去的收益预测未来的波动率。然而，递归神经网络已成为一个重要的竞争对手。神经网络是一种自适应机器学习方法
金融市场主要处理时间序列方面的问题，围绕时间序列预测有大量的算法和工具。 今天，我们使用CNN来基于回归进行预测，并与其他一些传统算法进行比较，看看效果如何。
前几日，《Systematic Trading》的作者，在其博客中探讨了这样一个问题，当市场波动加剧时是否应该调整动量策略的参数（从长周期到短周期）？
但在实践中，通常会使用所谓的隐含波动率( implied volatility），该波动率是指通过期权的市场价格、运用B-S模型计算得到的波动率。但比较棘手的问题是，无法直接通过反解看涨期权定价式子或看跌期权定价式子将σ表示为变量c(或p)、S、K、r、T的函数，只能运用迭代方法求解出隐含的σ值。常用的迭代方法包括牛顿迭代法和二分查找法。
现有的有关财务模型的大多数文献都假设资产的波动性是恒定的。然而，这种假设忽略了波动聚类，高峰，厚尾，波动性和均值回复的实际市场回报的特点，不能用恒定的波动模型。资产存在市场制度下，其波动性在不同时间段内会发生显着变化。在2007 - 2008年金融危机是市场波动时期的好例子。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV、GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法 。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP 500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益系列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法。
TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量
我们知道，图像由像素组成。下图是一张 400 x 400 的图片，一共包含了 16 万个像素点。
我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合ARMA-EGARCH，集成预测算法等数值方法
我对图像处理一直很感兴趣，曾经写过好几篇博客（1，2，3，4）。 前几天读到一篇文章，它提到图像其实是一种波，可以用波的算法处理图像。我顿时有一种醍醐灌顶的感觉，从没想到这两个领域是相关的，图像还可以
模式和重构之间有着一种与生俱来的关系。从某种角度来看，设计模式的目的就是为许多重构行为提供目标。
时序动量策略的基础是假设过去的收益对未来的收益有一定程度的预测能力。通常，一个策略是通过在上涨阶段建立多头头寸，在下跌阶段建立空头头寸来实现的。学术文献文献表明，最近过去的资产收益与未来收益正相关。时序动量策略的有效性在多个时期、许多市场和许多资产中得到了证明。例如，Moskowitz, Ooi和Pedersen(2012)发现，在测试了1到12个月的回溯窗口，发现12个月的时序动量策略具有可观的盈利能力。其本质上说明基于较慢信号的策略往往比基于较快信号的策略更能捕捉长期趋势，表现出更好的风险收益曲线。
在InfoQ上，我们定期更新我们的主题图，以显示我们认为不同的主题在技术采用曲线中的位置。当我们这样做的时候，我们会考虑实践的状态，新兴的想法和我们在网络中听到的事情，以及在聚会、会议、分析师活动等等。我们还考虑了网站的流量模式和出席QCon和其他行业会议的人数。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Larry Swedroe CAMP是经济学家提出的第一个正式的资产定价模型，它假定资产的收益与风险成正相关。然而，实证研究表明，收益与风险间可能没有明显的关系，有时候甚至负相关。基于波动率的防守性策略，往往能带来显
大脑区域之间的相互作用随着时间的推移而变化，这可以用时变功能连接(tvFC)来描述。估计tvFC的常用方法使用滑动窗口，并提供有限的时间分辨率。另一种替代方法是使用最近提出的边中心方法，这种方法可以跟踪成对大脑区域之间共同波动模式的每时每刻变化。在这里，我们首先研究了边时间序列的动态特征，并将其与滑动窗口tvFC (sw-tvFC)中的动态特征进行了比较。然后，我们使用边时间序列来比较自闭症谱系障碍(ASD)受试者和健康对照组(CN)。我们的结果表明，相对于sw-tvFC，边时间序列捕获了快速和突发的网络水平波动，这些波动在观看电影期间同步。研究的第二部分的结果表明，在CN和ASD中，大脑区域集体共同波动的峰值振幅的大小(估计为边时间序列的平方根(RSS)是相似的。然而，相对于CN, ASD中RSS信号的波谷到波谷持续时间更长。此外，高振幅共波动的边比较表明，网络内边在CN中表现出更大的幅度波动。我们的研究结果表明，由边时间序列捕获的高振幅共波动提供了有关脑功能动力学中断的细节，这可能被用于开发新的精神障碍生物标志物。
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