并不会使价格瞬间上涨 5%，因为信息传递的时滞性，价格会先涨到3%再涨到5%。 2、市场收益驱动因素的自相关性：特别是一些宏观数据，如利率、通胀，本身就是缓慢的变化。...而不是保持固定的仓位不变。主要原因是相对于收益率的预测，风险（市场波动）的预测来的更为准确。对于仓位的动态管理有利于去根据市场状态控制组合的风险，特别是抵御黑天鹅事件带来的风险。...有一种非常好的方法可以测试这一点，即将趋势分开。以市场为例，假设我使用移动平均线交叉创建了一个趋势信号。我有一些信号告诉我，在某个时刻，如果快速移动平均线高于慢速移动平均线，我就会持有多头头寸。...看看该市场的价格演变。在某个时刻，它会达到项峰。趋势追随者永远不会在高峰时退出。他们需要在退出之前看到价格再次下跌，并且在某个时候，快的价格回到慢的之下，你就退出你的头寸。...假设我们在某个特定时刻持有我们碰巧拥有的最大一组风险敞口，并在整个时间内持有它们。那将是一件相当灾难性的事情。但实际上，系统会动态调整组合的风险。
，但一般的策略都需要明确定义趋势估计量和头寸规模。...首先，仅根据预期收益确定头寸规模没有考虑风险特征——例如预测收益分布的波动性或偏差——这可能在无意中暴露出大幅下跌的信号。...这一点尤其重要，因为在市场恐慌期间，没有足够风险调整的原始动量策略（如波动性扩大）很容易发生大规模崩盘。...盈利交易的比例是一个毫无意义的绩效指标，因为它不能独立于策略的交易风格进行评估。同样，高分类准确性不一定能转化为积极的策略绩效，因为盈利能力也取决于每个类别的收益大小。...此外，我们注意到使用标准回归和分类方法进行趋势估计的模型通常性能不佳。这也暗示了，在选择合适的头寸规模函数以及在不考虑账户风险的情况下，优化模型生成头寸时所面临的困难。
【概述】 决策是一种涵盖了感知、认知、预测，策略生成与评估的复杂活动，其目的是寻找回报最大化的行动方案，其约束条件通常有时间、投入资源，其困难往往在对信息足够的收集、当前准确的认知、未来精确的预测和方案的评估对比...强调一下，这里主要指的是理性的决策，个人认为的理性是有限条件下的最优化决策，而感性的决策往往就很难做到合理准确，感性本身牵扯到人类各种情绪的产生和影响，如害怕、兴奋、紧张等等。...【量化案例】 量化投资的应用案例，举一个量化交易系统的例子，来自于《打开量化投资的黑箱》。 ? 上图展示了一个典型的量化交易系统的框架。...例如，趋势追随者可以选择限制某类资产（如商品）的方向性风险，因为交易者进行操作所依据的预测结果可能都处于同意放行，从而带来过多的风险；风险模型将包含给出这些商品风险敞口水平。...继续讨论前面趋势跟随者的案例，如果预计的趋势不是很强并且只持续很短时间，交易成本模型可能会显示建立头寸和退出头寸的成本会比预期的利润更大。
基于波动率目标（Volatility Targeting）的策略是指在资产的波动率比较低的时候增加头寸，在资产波动了较高的时候降低头寸，调整后组合的波动率到一个固定的目标值。...如果一个组合根据一个固定的波动目标定期调仓，往往能获得更高的风险回报。当资产的波动上升，波动率聚集告诉我们，高波动的状态很可能会持续；杠杆效应告诉我们市场会下跌；此时，波动目标的策略会降低资产的头寸。...当资产的波动下降，波动率聚集告诉我们，低波动的状态很可能会持续；杠杆效应告诉我们市场会上涨；此时，波动目标的策略会增加资产的头寸。...如60%股票及40%债券组合）的机构投资者比较看重的。...如果能够看到未来 波动目标策略的核心问题回到了如何准确预测未来波动的问题上来，这当然超出了本文的范畴，但我们很好奇，如果对于未来的波动，我们能100%准确的预测，策略的表现会如何？
量化交易策略通常涉及以下几个步骤： 数据收集与处理：量化交易的第一步是收集大量的市场数据，包括价格、成交量、持仓量等。这些数据需要经过清洗和标准化处理，以确保后续分析的准确性。...风险管理：通过设定止损点、调整头寸规模和对冲策略，投资者可以控制策略的风险暴露，减少极端市场条件下的潜在损失。 二、量化交易的算法问题 量化交易的算法问题主要集中在策略开发、优化和风险管理等方面。...常见的套利策略包括统计套利、跨市场套利等。 算法优化： 参数调整：量化模型中，参数（如移动均线周期、买卖触发点等）的设定会影响策略的表现。...通过历史数据回测，投资者可以找到最优的参数组合，以提高策略的盈利能力。 风险控制：风险管理是量化交易的重要环节。通过设定止损点、调整头寸规模和对冲策略，投资者可以控制策略的风险暴露。...四、注意事项与进阶分析 数据质量：确保获取的数据是准确和完整的。数据中的缺失值或异常值可能会影响分析结果。 策略多样性：量化交易策略具有多样性，投资者可以根据不同的市场状况和目标制定不同的策略。
那些没有贡献但仍然存在开放风险的头寸被减少了。在这一关键时刻，从这项练习中有两个重要的收获。 在这个练习中，权重被减少了。它也可以增加。它可以在一边增加，在另一边减少。...记录所有交易，按策略、方向和证券分类。例如，它可能是 ABC 股票，长期趋势跟踪。这样，你就能够计算出按策略、方向和股票分类的统计数据，如盈利预期和命中率。 这些统计数据对评估你的系统很有用。...使用你的成本、止损和风险预算来计算你的头寸规模。 为每个策略的每个多/空侧保留单独的风险预算。尊重你的止损并尊重你的策略。保持一个干净的交易日志。在路上完善你的授权。...投资组合内的相关性很难消除。坦率地说，我不知道如何在实践中做到这一点。迄今为止，我也没有遇到成功的方法。...在你的视野之外，嵌入你的交易规则。这可以是表格最右侧的列，Excel 中的宏，以及 Python 中的脚本。你只需要你盘子上的香肠，而不是整个烹饪过程的视觉。
二者的不同之处在于隐藏层是否存在虚线，在循环神经网络模型中，这个虚线的功能就是维护一个状态，使得这个状态可以作为下一时刻的输入。...也就是说，当前时刻的输入不仅与当前时刻的输入 X 有关，而且还与上一时刻的隐藏状态有关。 深度循环神经网络 深度循环神经网络即有多个隐藏层的循环神经网络。...0.5 则在当日结束时持多头头寸并在第二日结束时平仓，反之则持空头头寸并在第二日进行平仓。...最后让本文制定的交易策略（策略一）的累计收益与在今天结束时持有多头头寸并在第二天结束时平仓（策略二）这样一个策略的累计收益进行对比。...然而，该模型仍有进一步改进的空间，例如优化超参数选择、引入更多的特征工程等，以提高股票预测的准确性和稳定性。
Python 模块） 向加载的策略传递参数 请参阅下面关于脚本的使用。...使用内置策略 backtrader 将逐渐包含样例（教科书）策略。与 bt-run.py 脚本一起，一个标准的简单移动平均线交叉策略已经包含在内。...模式下执行挑战 我们的测试脚本（请查看底部获取完整源代码）将打开这 100 个文件，并使用默认的backtrader配置处理它们。...无论如何，它仍然表现出色，并且在内存消耗方面有重要的改进 运行完整的交易 该脚本可以创建指标（移动平均线）并在 100 个数据源上执行多空策略，使用移动平均线的交叉。...backtrader 进行回测，尽可能准确地验证，可能已将大型数据集缩减为对于常规 RAM 场景更易处理的内容。
nginxwebui:3.4.8 docker images docker run -d -p 8080:8080 172b6946cdb0 启动后，用netstat -anltp 查看8080端口是否打开...，打开后即可访问 0x05 漏洞复现 利用POC进行检测 url地址 + /AdminPage/conf/runCmd?...cmd=命令%26%26echo%20nginx 此时证明漏洞存在，测试下能否执行命令回显： PS:特殊字符需URL编码 利用EXP脚本实现命令行攻击 漏洞利用工具下载地址 https://github.com...建议如非必要，不要将该系统暴露在互联网上。 升级修复方案 官方已发布了新版本修复了权限绕过漏洞，并且在一定程度上缓解了远程命令执行的风险。...参考链接 https://mp.weixin.qq.com/s/5N89pINE9SmpMFUoVJlgbA https://mp.weixin.qq.com/s/ho-xdGahg9kcUl1dYmDZGQ
获取最佳阅读体验请访问：https://zhangyue.xin 如何在 Raspberry Pi 的 Raspbian 上构建使用 GPIO 引脚的 IoT 程序？...并且目前仅支持部分 Raspberry Pi 、 Pine64 和 Hummingboard 的板子。...（不管是 3B 还是 3B+ ，Raspbian 的内核都为 32 位，部分 ASP.NET Core 常用的 NuGet 包并不支持 arm32） 打开菜单中的 Raspberry Pi 配置，获取必要的硬件接口的访问权限...打开 Visual Studio 的设置，在 NuGet 包管理器设置下，添加 .NET Core Lab 的程序包源：https://dotnet.myget.org/F/dotnet-corefxlab...你也可以使用 -o 来指定发布路径，如：-o D:\BlinkPublish ，这将会发布在 D 盘的 BlinkPublish 文件夹下。
如何在 Raspberry Pi 的 Raspbian 上构建使用 GPIO 引脚的 IoT 程序？你可能会回答使用 C++ 或 Python 去访问 Raspberry Pi 的引脚。...并且目前仅支持部分 Raspberry Pi 、 Pine64 和 Hummingboard 的板子。...（不管是 3B 还是 3B+ ，Raspbian 的内核都为 32 位，部分 ASP.NET Core 常用的 NuGet 包并不支持 arm32） 打开菜单中的 Raspberry Pi 配置...打开 Visual Studio 的设置，在 NuGet 包管理器设置下，添加 .NET Core Lab 的程序包源：https://dotnet.myget.org/F/dotnet-corefxlab...你也可以使用 -o 来指定发布路径，如：-o D:\BlinkPublish ，这将会发布在 D 盘的 BlinkPublish 文件夹下。
目前有几种定价模型，如布莱克-斯科尔斯-默顿模型、二叉树模型和蒙特卡洛模型。它们都提供了资产在预定义的时间范围内的定价估计。通常IV(隐含波动率)夸大了市场的恐惧。但有时恐惧是真实的。...被花哨的Spark工作、Lambda表达式和漂亮的Jupyter notebook所笼罩，实际上赚的钱却更少了。事实上，一开始我使用简单的多线程流和几个简单的脚本来计算Alpha值。...虽然凯利标准是重要的考虑因素，少投注总是比多投注好。风险评估和仓位调整是你成功的关键。拥有一个高胜率的策略与正确的头寸规模和保证金要求，是同样重要。...这是最重要的时刻。进出交易是强制性的。我所有的亏损交易都是低流动性资产和糟糕的基本面，现在需要花很少时间去评估。 佣金 在我遭受重大损失之前，我过去每个月都会赚取4％的ROC。佣金似乎无关紧要。...重新评估和补充你的策略是很重要的。
基于如库存动态、工业生产增长及工业景气等指标构建对工业评价的综合指标，基于该指标构建的简单交易策略在过去28年取得了显著的收益。...为此，我们首先将所有每个商品期货的回报标准化到具有10%（年化）波动目标的头寸。（根据指数移动平均的历史标准差进行计算）。每个月底头寸都会重新平衡。...综合指标对于有色金属期货下个月的价格变动方向的预测准确率有54.8%，而且相关性将近10%，且与全部有色金融期货的相关性均为正。 这种持续有效的预测价值体现在相关交易策略的表现上。...我们以综合指标作为唯一的信号，模拟了两种简单策略。一种策略的仓位与得分成比例，另一种策略的仓位大小不变，但与得分变动的方向一致。每月第一个交易日进行调仓。不考虑交易成本。...多空策略的表现略好。虽然策略的表现并不是非常亮眼，但考虑到输入到信号的数据是非常基本的，而且信号的有效性持续了非常长的时间。
本文将介绍如何在Python中设置和优化Selenium定时爬虫的执行时间，以及一些优化策略和注意事项。什么是定时爬虫？定时爬虫是指能够按照预设的时间周期性地执行网络爬取任务的程序。...这种类型的爬虫通常用于需要定期更新数据的场景，比如新闻网站、股票信息等。使用定时爬虫可以减轻人工操作的负担，保证数据的及时性和准确性。...使用Python和Selenium构建定时爬虫的基本原理使用Python和Selenium构建定时爬虫的基本原理是通过编写Python脚本来模拟用户在浏览器中的操作，实现自动化的网页数据获取。...然后，编写Python脚本，使用Selenium库来控制浏览器打开目标网页，模拟用户操作进行数据的获取和解析。...在定时爬虫中，可以利用Python中的定时任务模块（如APScheduler）或操作系统的定时任务工具（如crontab）来实现定时执行爬虫任务的功能。爬取腾讯新闻案例分析1.
1、市场----买卖什么 2、头寸规模----买卖多少 3、入市----何时买入 4、止损----何时退出亏损的头寸 5、止盈----何时退出盈利的头寸 6、离市----何时离市 简单的示例 买卖A股...当持有头寸亏损超过3%，平仓 当日跌幅大于3%或者三个连续阴线 分析: 这个交易策略其实只有在行情以波浪形状向上的行情时候才能获利，如果是盘整的情况下，怕是会亏的很惨。...这里之所以写的这么简单粗暴是为了后面策略测试撸代码简单。...mail段落 依次输入用户名及密码以及收件人的邮箱 position段落 当前持仓的股票以及其持仓成本。 如持有京东方A(000725)以5.76的股价。...使用方法参考该脚本的readme https://github.com/youerning/UserPyScript/blob/master/monitor/README.md PS:很难过的是英文水平不好还用因为注释
智能算法期（21世纪-） 深度学习：LSTM神经网络预测英超比赛结果准确率达72%（Opta数据）。 复杂系统：元胞自动机模拟球迷情绪传染对赔率的影响。...常用算法： 随机森林：处理高维非线性关系（英超预测准确率68%）。 XGBoost：通过特征重要性筛选关键变量（如预期进球xG）。 LSTM神经网络：捕捉时间序列依赖（连胜/连败动量效应）。...世界杯"章鱼保罗"（随机性伪装的幸存者偏差）。 科学预测的边界与伦理 可预测性极限 足球比赛结果预测准确率天花板约75%（混沌理论证明）。...核心逻辑 风险对冲：通过建立相反头寸（如买涨+买跌）或关联性资产组合，使一方的损失被另一方的收益部分或全部抵消。 锁定收益/损失：将不确定的浮动盈亏转化为确定的固定结果。 2....三、金融市场的经典对冲策略 1. Delta对冲（期权交易） 目标：消除标的资产价格变动对期权头寸的影响。
这个示例展示了如何在Python中以特定编码（这里是GBK，作为ANSI编码的一个示例）打开和写入文件，同时也展示了如何读取并打印文件内容。...这种方法适用于你不确定文件编码的情况。但请注意，自动检测可能不是100%准确。...ignore'参数会忽略无法编码的字符，可能会导致数据丢失 # 更好的做法是使用错误处理策略，如'replace'来替换无法编码的字符 # 将转换后的内容写入新文件（如果需要） with open...file.write(content_gbk_str)3.4 自动化脚本和工具编写自动化脚本来批量处理文件编码的转换。...如果需要处理编码转换，可以考虑使用编码转换工具、编程实现编码转换或编写自动化脚本来处理。同时，请确保了解你的文件实际使用的编码，并在处理编码时采取适当的错误处理策略。
2 PagedAttention 和 Prefix Caching 的关系 PagedAttention 主要解决 KV Cache 如何在 GPU 显存中“按需分配”，通过分页机制让 KV Cache...步骤(8)：服务器收到来自第一个对话会话的新消息。由于使用 LRU 策略，第二个对话的所有节点（如 “g” 和 “h”）被淘汰。...因此序列末尾的块通常包含特定于当前请求的内容，复用价值较低 序列开头的块（如系统提示）更可能在不同请求间共享。...Gateway API Inference Extension EPP（End-point Picker） 通过模拟模型服务器的缓存淘汰策略（如 LRU）构建一张所有后端服务器的近似前缀缓存索引表，用于指导后续请求的智能路由...步骤3：结合花的象征意义和花卉的实际情况（如价格、季节性等），给出推荐。
1、市场----买卖什么 2、头寸规模----买卖多少 3、入市----何时买入 4、止损----何时退出亏损的头寸 5、止盈----何时退出盈利的头寸 6、离市----何时离市 简单的示例...当持有头寸亏损超过3%，平仓 当日跌幅大于3%或者三个连续阴线 分析: 这个交易策略其实只有在行情以波浪形状向上的行情时候才能获利，如果是盘整的情况下，怕是会亏的很惨。...这里之所以写的这么简单粗暴是为了后面策略测试撸代码简单。...mail段落 依次输入用户名及密码以及收件人的邮箱 position段落 当前持仓的股票以及其持仓成本。 如持有京东方A(000725)以5.76的股价。...使用方法参考该脚本的readme https://github.com/youerning/UserPyScript/blob/master/monitor/README.md ==PS:很难过的是英文水平不好还用因为注释
来自RavenPack的数据集包括来自各种来源的新闻标题，如主要新闻机构、财经新闻网站和社交媒体平台。...使用的数据抽样窗口特意选在2021年10月份到2022年12月份之间，以避免导致数据泄露，从而可以对其预测能力进行更准确的评估。...图1：投资1美元的累积回报率（不包括交易成本） 这个图展示了不考虑交易费用的不同交易策略的结果。我们假定如果一条新闻在市场收盘前披露，我们会在市场收盘价买入（或卖空）一个头寸。...如果一条新闻在市场收盘后公布，我们假定我们会在第二天开盘价买入（或卖空）一个头寸。所有策略都每日重新平衡。黑线“All-news”表示前一日有新闻的所有公司等权重组成的组合。...随着AI驱动的金融业务的发展，可以设计更复杂的模型来提高金融决策过程的准确性和效率。 其次，未来的研究应该集中于理解LLMs获得其预测能力的机制。
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