https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102475891 通常交易策略中会融入多个因子协同触发信号，在N日突破择时策略的基础上引入风险管理因子...该因子采用止盈止损机制来管理可能出现的风险，ATR指标则作为止盈止损的基准值。 ATR指标的实现 ATR指标的计算分为以下两步： 第一步为计算真实波幅TR。...触发止盈止损条件为： 当n_winATR值 > (今日收盘价格 - 买入价格)，触发止盈信号，卖出股票 当n_lossATR值 > (买入价格 - 今日收盘价格)，触发止损信号，卖出股票 用根据风险因子...，控制买入卖出 import pandas_datareader as web # 融入风险管理 #股票数据获取及处理接口 import talib def GetStockDatApi(stockName...N日突破择时策略相融合，将多个策略作为因子作用在一起判断走势，可以从不同的维度保证交易的可靠性，从而避免策略的不确定性所带来的交易上的风险。
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点，小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使用代理...数据分析工具介绍 工欲善其事，必先利其器，在此小安向大家介绍一些Python数据分析的“神兵利器“。...你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...数据可视化采用Python上最常用的Matplotlib库 Matplotlib是一个Python的图形框架，也是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和Matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图...我们有了这些“神兵利器“在手，下面小安将带大家用Python这些工具对蜜罐代理数据作一个走马观花式的分析介绍。 1 引入工具–加载数据分析包 启动IPython notebook，加载运行环境： ?
引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第一篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化 信用风险 101 信用风险（credit risk）最终源于交易对手或债务人违约...信用风险无处不在，而且在银行中信用风险通常要比市场风险（market risk）大很多，因此如何计量和管理信用风险对银行来说尤为重要。 信用风险和市场风险有很多不同之处，而且要求的技能也不同。...我在实际咨询工作中主要负责市场风险那块，因此对 Q-Quant 那一套随机微分非常熟悉。但是要具备全面的风险管理技能，信用风险这块儿也要抓，两手都要硬！...1 简介 和市场风险中的实时波动的风险因子不同，信用风险中的违约是个罕见事件（rare event）。...违约相关（default dependence）：描述一个债务人的违约风险取决于另一债务人的违约风险的程度，代表了多个债务人一起违约的风险。
45) label.set_fontsize(10) # 设置标签字体 graph_trade.set_xlabel("") graph_trade.set_title(u'华胜天成 收益与风险度量
称为“结构风险”描述的是模型f的某些性质。 ? 是经验风险，描述的是模型与训练数据的契合程度，C用于对二者进行折中。 经验风险 经验风险针对不同的学习模型有不同的计算方法。...结构风险 ? 又被称为正则化项，C被称为正则化常数，Lp范数是常用正则化项。 正则化项主要是在降低经验风险的同时能够降低最小化训练误差的过拟合风险。...L1范数和L2范数正则化都有助于降低过拟合风险，L1范数比L2范数更容易获得稀疏解，求得的解w会有更少的非零分量。
0 引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第三篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化 信用风险 101 独立模型 - 伯努利模型 独立模型...首先引入所需的 Python 包。...我们可以看出极端损失（VaR, ES）要比 UL 大，因此损失波动率并不是一个可能捕捉注组合风险的好指标。 和上贴【伯努利模型】的蒙特卡洛模拟方法类比，将泊松模型的模拟方法总结在下表。...2 解析法 2.1 理论 推导解析解时需要做进一步模型假设，即假设所有借贷人的违约概率和损失暴露都相等，这只适用于借贷人很多的“大型风险分散”组合。...进一步讲，它们可当为违约风险的下界，在做模型诊断（model diagnostics）中起着重要的作用。
1.11经验风险与结构风险 策略部分： 1.11.1 经验风险 模型f(x)关于训练数据集的平均损失称之为经验风险（emprical risk）或经验损失（empirical loss），记作R(emp...) 期望风险R(emp)是模型关于联合分布的期望损失，经验风险R(emp)是模型关于训练样本集的平均损失。...根据大数定律，当样本容量N趋于无穷时，经验风险R(emp)趋于期望风险R(exp)，所以一个很自然的想法就是利用经验风险估计期望风险。...但是，由于现实中训练样本数目有限甚至很小，所以用经验风险估计期望风险常常不理想，要对经验风险进行一定的矫正，这就是关系到监督学习的两个基本策略：经验风险最小化和结构风险最小化。...1.11.2 经验风险最小化 在损失函数以及训练数据集确定的情况下，经验风险函数式就可以确定，经验风险最小化(emprical risk minimization，EMR)的策略认为，经验风险最小的模型是最优模型
因此，加强数据收集和处理的合规性监管，确保用户数据的合法使用，是防范隐私泄露风险的关键。 其次，大数据的利用过程中存在数据滥用的风险。...二、大数据技术伦理风险 2.1算法安全性、可信赖性及稳定性风险及其应对 算法风险的表现。其一,算法存在泄露风险。其二,可信赖性风险。其三,算法随时可用性。其四，算法漏洞产生的危害后果。...算法风险的危害。给算法所有者和使用者造成损失;对其可靠性带来挑战;产生的人身损害,却无法适用现有法律追责机制。 算法风险的应对。...加强算法保密性，防止泄漏风险；完善应急系统，提高可靠性;加强风险提示,提高算法可解释性和可追责性。 2.2算法的可解释性风险及其应对 算法可解释性风险的内容。...算法可解释性风险的损害。损害算法消费者的知情权利益，模糊主体责任，造成可问责性的困难。 算法可解释性风险的应对。
显然，对于给定的两个站点，关于它们的关键点的个数越多，通信风险越大。 你的任务是：已知网络结构，求两站点之间的通信风险度，即：它们之间的关键点的个数。...最后1行，两个数u,v，代表被询问通信风险度的两个站点。 输出：一个整数，如果询问的两点不连通则输出-1.
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第七篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 0....信用组合可视化 信用风险 101 独立模型 - 伯努利模型 独立模型 - 泊松模型 混合模型 - 概述 阈值模型 - 概述 阈值模型 - 校正 简介：渐进单风险因子 (asymptotic single...巴塞尔确定最小资本要求的风险权重具备一个特性称为组合不变性 (portfolio invariance)，意味着某个信贷资产，无论它在任何信贷组合中，其风险权重保持不变。...渐进单风险因素 (ASRF)，指每一笔贷款的特质性风险，存在单源的共同冲击。...本贴就从 Vasicek 1991 提出的高斯阈值模型开始，加上若干假设条件推导出 ASRF 模型下损失率的 CDF 和 PDF，给出 Python 代码实现，最后对比 ASRF 解析解和一般高斯阈值模型蒙特卡洛数值解
要区分期望风险、经验风险、结构风险这三个概念，需要先讲一下损失函数L(Y,f(x))的概念。在机器学习中，损失函数主要是用来衡量模型的拟合程度，即表示模型预测值与真实样本值之间的差距。...总结经验风险和期望风险之间的关系： 经验风险是局部的，基于训练集所有样本点损失函数最小化。经验风险是局部最优，是现实的可求的。 期望风险是全局的，基于所有样本点损失函数最小化。...期望风险是全局最优，是理想化的不可求的。 所谓的经验风险最小化，指的是经验风险越小，模型对训练集的拟合程度越好。那么是不是经验风险越小越好呢？...其实并不是的，因为经验风险越小，越有可能出现过拟合，如下图所示： 三、结构风险 所谓的结构风险指的是，在经验风险的基础上，加一个惩罚项(也叫正则化因子)，从而减少模型出现过拟合的风险。...3、结构风险，是在经验风险的基础上加上惩罚项，目的是为了减少经验风险最小化带来的过拟合的风险。 Ps: 期望（或均值）：是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
本文含 1491 字，8 图表截屏 建议阅读 10 分钟 0 引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第四篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化...信用风险 101 独立模型 - 伯努利模型 独立模型 - 泊松模型 混合模型 - 概述 上两贴介绍了独立模型下的二项模型和泊松模型，它们最大的缺点是不能够捕捉到借贷人之间的违约相关。...总而言之，对于大型分散组合，违约比率收敛于 p(Z)，因此如何设计 p(Z) 和 Z 非常重要，比如 p(Z) 必须能够违约相关并捕捉分肥尾风险。
风险概率，每个具体风险发生的可能性 风险影响，风险对项目目标（进度、成本、范围、质量）的潜在影响 上图是《项目管理知识体系指南》给出的，风险对项目目标影响程度的评估量表，可对照量表来计算相应的风险指数，...可通过访谈或会议进行风险概率和影响的评估，参与人员包括： 熟悉相应风险类别的人员 项目外部的经验丰富人员 风险登记册示例： 2 暗礁风险 最大风险，不是那些显而易见的风险，而是暗礁看不见的风险，才最要命...很快你就能扩展自己对暗礁风险的理解。 你识别出的风险越多，项目风险就越低。 3 风险应对措施 你要为识别出的每个风险，制定相应风险应对措施。...项目执行期间，已识别风险会不断变化，新风险也会产生，你要在每周项目状态同步会议，对风险再评估，并通过 周期性的风险审查，识别新风险。...根据风险概率和影响，你需要召集项目组成员完成风险登记册以及风险具体评估，制定相应的风险应对措施及应急预案，同时对冰山下的风险保持敏感。
毕竟，任何事情，任何项目都会有风险，风险是不可避免的，而且无处不在的。 风险 生活中的风险就不必多说了，可以说，只要你活着，就有各种风险面对着你。出门有风险，甚至走路都有可能被楼上的水泼到。...人为风险 由于人的活动而带来的风险，可细分为行为、经济、技术、政治和组织风险 可管理 可管理风险 可以预测，并可采取相应措施加以控制的风险 不可管理风险 不可预测的风险 影响范围 局部风险 影响的范围小...所有人肯定都是希望纯粹风险变成投机风险，而不要让投机风险变成了纯粹风险。另外就是已知、可预测和不可预测风险相关的概念。...风险的分类（二） 除了上面的那些基础的风险分类之外，我们在做信息系统相关的项目时还可以将风险分为：项目风险、技术风险、商业风险三类。...在整个项目中，实施风险应对计划、跟踪已识别风险、检测残余风险、识别新风险和评估风险过程有效性的过程 总结 今天的内容主要就是入门了解一下风险相关的定义，以及风险的分类。
完整代码和数据 链接：https://pan.baidu.com/s/1FVku6WefSBfhRwWILiaCrw 提取码：vx4p 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第六篇，其实在之前的...Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化 信用风险 101 独立模型 - 伯努利模型 独立模型 - 泊松模型 混合模型 - 概述 阈值模型 - 概述 简介：本贴内容主要分三个部分...比对之前介绍的二项模型（违约独立）和阈值模型（违约相关），通过蒙特卡洛模拟损失分布并计算 VaR 和 ES 来验证是否违约相关会增加组合的尾部风险。 文章 代码 ?
本文含 1845 字，2 图表截屏 建议阅读 10 分钟 引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第五篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化...信用风险 101 独立模型 - 伯努利模型 独立模型 - 泊松模型 混合模型 - 概述 注：由于每次我都是在 word 里写好，然后再在微信公众里编辑。
p=22788 Python计算获得多资产投资组合的风险度量。 关键概念 随着价格的变动，投资经理所持有的市场价值也会发生变化。后者就是所谓的市场风险，衡量它的最流行的方法之一是定义为风险价值。...风险本身被看作是实际收益和期望收益之间的差异，两者可能不同。如果它们相等，投资被认为是无风险的。同时，它不能有违约风险，也不能有再投资风险。...单资产组合VaR 在Python中，单资产组合VaR计算没有那么复杂。...Python确实是一个强大的工具，用于计算和数据可视化。它允许你导入几个不同的预包装库，大大降低了其他代码（如C++）的复杂性。...---- 本文摘选《Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）》
p=17758 什么是风险价值（VaR）？ 风险价值（VaR）用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。...估计投资组合的风险对于长期资本增长和风险管理非常重要，尤其是在大型公司或机构内部。...我们将在下面使用Python逐步进行计算。 在开始之前，请注意，标准VaR计算假定以下条件： 收益的正态分布 -VaR假设投资组合的收益是正态分布。...标准差 cutoff1 = norm.ppf(conf_level1, mean_investment, stdev_investment) 5）通过从步骤4的计算中减去初始投资，估算投资组合的风险价值...n天时间段内的风险价值 如果我们想在更大的时间范围内计算该怎么办？只需获取1天的VaR并将其乘以 时间段的平方根即可 （这是由于股票收益的标准偏差往往随时间的平方根而增加）。
本文含 5120 字，44 图表截屏 建议阅读 39 分钟 0 引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第二篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化...我们首先分析的是最简单但也能挖出价值的信用风险模型 - 伯努利（Bernoulli）模型。 该系列是理论和代码相结合，首先引入所需的 Python 包。...但这么比也不公平，因为结果基于两个不同的组合，一个是每个借贷人一样的 p 和 c（同质组合，风险当然会小）；一个是每个借贷人不同的 p 和 c（异质组合，风险当然会大）。...把上面结果全部整理到一张表里，我们可以得出很清楚的看出，异质组合的风险要比同质组合的风险大很多（高 VaR 和 ES 值）。 那么我们费那么多功夫研究同质组合有什么用呢？...从保守派风险管理者看来，其他所有条件都一样，我们希望将更多的概率分配给极端事件。而这在信用风险尤其重要，因为我们可以完全将注意力集中在极端事件。
该软件预置在多款型号的计算机BIOS芯片中，Computrace软件提供可用于远程控制的网络协议，无任何加密措施或认证就可以被远程服务器控制，该功能随开机启动，常驻用户计算机，有较大的安全风险。
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