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大家或许知道，Python 为了提高内存的利用效率，采用了一套共用对象内存的分配策略。
北京时间10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2018年诺贝尔经济学奖授予美国学者威廉·诺德豪斯（William D. Nordhaus）和保罗·罗默（Paul M. Romer）。
在之前的文章中，我们已经详细介绍了主成分分析的原理，并用Python基于主成分分析的客户信贷评级进行实战。
这几天想统计一下《中国人文社会科学期刊 AMI 综合评价报告（2018 年）：A 刊评价报告》中的期刊，但是只找到了该报告的PDF版，对于表格的编辑不太方便，于是想到用Python将表格转成Excel格式。
Python的出现让计算机编程语言不再是生僻的专业技能，而是常人都能学习和使用的万金油。
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告。结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。
之前经常有童鞋在后台/群里问量化如何入门这个问题，这种问题一般都是没有人回答的，因为这是一个到处都可以找得到答案的问题，所以也推荐大家
我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场，并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
当地时间10月8日，瑞典皇家科学院将2018年诺贝尔经济学奖颁给了两位在经济学上有着突出贡献的学者，一位是62岁的美国经济学教授保罗·罗默（Paul M.Romer），另一位是另一位美国经济学家威廉·诺德豪斯（William D.Nordhaus），由此表彰两位在其经济增长方面做出的接触贡献。
补充知识：python之cur.fetchall与cur.fetchone提取数据并统计处理
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
最新的 GitHub 创新图显示，JavaScript 和 Python 在 GitHub 平台上排名最高，是使用最多的编程语言。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较
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。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
大家好！新一期的大猫课堂又和大家见面啦。这次开篇先和大家说两件事：首先是感谢各位老板的打赏（好多天饭钱T_T）。大猫一开始只是对打赏这个功能很好奇，于是自己先打赏了自己一次，想看看微信后台是如何运行的。没想到后来竟然有好多老板跟着也打赏了大猫，大猫简直惊讶得合不拢嘴——只能在心里一遍遍感谢各位恩主……
这两天，天猫双十一交易额造假的事情持续发酵，因为曲线过于完美，所以受到了很多人的质疑。甚至有些人还用 Python 进行了拟合运算，最终的拟合结果和天猫发布的数据非常吻合，进而甚至已经预测出了明年双十一的预期交易金额，这可真的是出其不意，天外飞瓜啊！
Substrate并不完全适合每一个用例、digitacollection应用程序或项目。然而，如果你想建立一个区块链，那么Substrate可能是一个完美的选择。
最近这一两年，股市虽谈不上大牛市，倒也稳步向上，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，今年年初也一路高歌，迈过了3500点。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “在如今的大数据时代，至今还完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金几乎不存在了。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。” 自20世纪50年代以来，资产定价在金融领域已经成为一个理论和实践紧密联系、相互交融的典型代表。 而擅长处理高维问题和非线性关系等高度复杂性系统的机器学习方法无疑又为资产定价领域注入了鲜活的血液。 二者的结合也在悄然改变资本市场的策略和逻辑：更具吸引力、成本优势、竞争关键优势。 机器学习与资产定价如何
接上篇，我们已经爬下来了所有的基金年报。这篇我们来说明怎么通过python批量获取全部基金经理的观点，用到的数据就是所有的基金年报，还没爬或者还不知道怎么爬的可以看看上一篇。
调研发现，数字经济为工业物联网、智能交通以及智慧医疗等场景提出了新的解决方案。工程师利用传感器+边缘网关+云服务器的系统架构，通过大数据及人工智能算法进行辅助决策，最终为工业设备赋能，提高加工生产效率。近年来，数字经济与实体经济的结合程度逐渐升高，本文章通过拉伸机展示了数字化在科研设备的应用实例。
随着数据科学和可视化的迅速发展，地图动画成为了展示地理数据变化的有力工具。Python作为一种强大的编程语言，有着丰富的地理可视化库，如Basemap、Cartopy、Folium等，可以帮助我们创建各种类型的地图动画。本文将介绍如何使用Python的地理可视化库来制作地图动画，并通过代码实例来演示。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
来源：计量经济学服务中心 本文约2700字，建议阅读8分钟 本文为你介绍了因果推断书籍的代码合集。 1、Causal Inference: The Mixtape 来源： https://mixtape.scunning.com/index.html 简介 这是《Causal Inference: The Mixtape》的在线版本，因果推理包括一些工具，让社会科学家能够确定什么导致什么。在一个混乱的世界里，因果推理有助于确定所研究行为的因果关系——例如，提高最低工资对就业的影响(或缺乏影响)，幼儿教育对
BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python，提供策略自动生成器
数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。
《 开发者经济学：开发者国家现状 》第15版已发布，它提供了一些非常有趣的见解。
最近我们被客户要求撰写关于MARKOV REGIME SWITCHING的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型VAR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自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
if理解成“如果”的意思，当条件满足时，执行下面的语句。以订单信息表为例，如果订单信息大于5000元。输出高潜客户。
早在 2009 年，Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力，结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势，并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言，以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单，是吧？这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会：工程师们为了在数据分析中获得速
早在 2009 年，Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力，结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势，并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言，以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单，是吧？这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会：工程师们为了在数据分析中获
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
众所周知，中文NLP领域缺乏高质量的中文语料。作者徐亮（实在智能算法专家) 创建了一个中文自然语言处理语料库项目：nlp_chinese_corpus ，初步贡献了几个已经预处理好的中文语料，包括维基、新闻和百科语料。希望大家一起为该项目贡献语料，感兴趣的同学可以直接关注该项目github地址，和作者直接联系，点击文末"阅读原文"直达github链接，可下载相关语料：
【导语】：今天我们来聊聊地摊经济，Python技术部分请看第四部分。公众号后台，回复关键字“地摊”获取完整数据。
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器。
数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有
Visual Studio Code 是一个免费的开发工具，比较轻量，很多人都会用。
我测试了加法的功能，完美，当然让他做出图形化的界面也是可以的，只需要正确的提问引导就可以了。妥妥的编程小能手呀！
在互联网上，有很多Python科学和数据分析相关的社区(Community)，用来解决相关的问题通常是非常有帮助的。下面的列表列出了常用的社区：
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。
随着2018年的到来，数据对组织的重要性日益增长，已经成为组织最大的资产之一。随着大数据和数据分析技术的不断发展，未来将会有更多的企业比以往更容易受到数据的驱动，大数据将影响世界的每一个角落。
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