【关于国债的一些计算： 理论TF价格1(缴款日前无付息)】的更多相关文章

关于国债的一些计算： 理论TF价格1(缴款日前无付息)

计算 ExpectedTFPrice 是一个比较复杂的计算,我们这里讨论简单的一种情况. 给定一只可交割国债bond(一般为CTD),一个国债期货tf,一个日期t(表示tf的一个交易日期,我们通过t日的bond情况计算TF到tfpay日的理论价格) 已知的值为: tf的缴款日tfpayday(缴款日为国债期货合约最后交易日之后的2个工作日) bond的CF值:cf 设 t日到tfpayday还有n天 外部设置的值: 无风险年利率r 在t日所处的付息周期为TS天(也就是t日之后的一次付息日-t日之…

关于国债的一些计算： 理论TF价格2(缴款日前有付息)

计算 ExpectedTFPrice 是一个比较复杂的计算,我们这里讨论复杂的一种情况. 给定一只可交割国债bond(一般为CTD),一个国债期货tf, 在t日(表示tf的一个交易日期,我们通过bond计算tf到最后tfpayday日的理论价格) 已知的值为: tf的缴款日tfpayday(缴款日为国债期货合约最后交易日之后的2个工作日) bond的CF值:cf bond的付息频率:f bond的票面价值:face bond的票面利率:cop 无风险年利率:r 设 t日到tfpayday还有n天…

计算理论：NFA转DFA的两种方法

本文将以两种方法实现NFA转DFA,并利用C语言实现. 方法二已利用HNU OJ系统验证,方法一迷之WA,但思路应该是对的,自试方案,测试均通过. (主要是思路,AC均浮云,大概又有什么奇怪的Case没想到) ========================================================== 下面的描述以机械工业出版社的<计算理论导引>的第三版35页图为例.该NFA如下图. 思路一:穷举组合状态,构造DFA 该思路接近<计算理论>课本35页思路.…

Marr的视觉计算理论

        Marr的视觉计算理论立足于计算机科学,系统地概括了心理物理学.神经生理学.临床神经病理学等方面已取得的所有重要成果,是迄今为止最为系统的视觉理论.Marr 的视觉计算理论虽然在细节甚至在主导思想方面尚存在大量不完备的方面,许多方面还存有许多争议,但至今为止仍是广大计算视觉研究人员接受的基本框架.计算机视觉这门学科的形成,应该说与这一理论框架有密切的关系,下面我们从几个方面来描述这一理论框架. Marr 从信息处理系统的角度出发,认为视觉系统的研究应分为三个层次,即计算理论层次.…

NDAP 日志

2014.04.29 1.理论债券价格CalculateExpetedBondPrice计算有误差 CalculateLibrary中的计算理论债券价格(计算理论期货价格的反函数)和正确结果有误差(可以通过反函数演算) , 经过查验,发现最后算出理论债券全价后,减去的利息错误, 当时一时疏忽写成了 dirtyPrice - aiPay  (当前全价 - 到期货配对缴款日的利息)  , 实际应该为 dirtyPrice - aiToday (当前全价 - 今日的利息) 写代码认真! 2014.04…

jQuery实现购物车计算价格功能的方法

本文实例讲述了jQuery实现购物车计算价格功能的简易方法,做的比较简单,现分享给大家供大家参考.具体如下: 目的: <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN&quo…

BeanShell计算支付价格

问题:需要获取支付价格,而支付价格是商品价格*折扣 解决:先将商品价格和折扣获取出来,然后使用BeanShell将两个值相乘,获得最后的支付价格 1.使用json提取器提取商品的价格 2.使用正则表达式获取折扣值 3.使用BeanShell计算最终支付价格 float shop_price = Float.parseFloat(vars.get("shop_price")); log.info("===shop_price:"+shop_price); float…

Solr In Action 笔记(2) 之 评分机制(相似性计算)

Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出…

(33)odoo中产品价格字段

打开product.template 和 product.product 模型发现有很多关于价格描述的字段 product.template:        price        list_price        lst_price        standard_price product.product:        price        price_extra        lst_price            price:        这个在product.templa…

自动机理论、语言和计算导论 by John E. Hopcroft

计算理论是计算机应用的基础,理论和应用缺一而不可. ---- 目录 ---- C01 自动机 C02 有穷自动机 C03 正则表达式与正则语言 C04 正则语言的性质 C05 上下文无关文法及上下文无关语言 C06 下推自动机 C07 上下文无关语言的性质 C08 图灵机 C09 不可判定性 C10 难解问题 C11 其他问题类   ---- C01 自动机 ---- 有穷自动机(FA)的两个重要因素是状态和跳转,状态是数据/环境,跳转是函数/响应. 自动机的结构表示法有两种,一种是正则表达式,…

Octopus系列之系统中的价格

系统中的价格 产品原价格  计算=Round(数据库数值[默认USD]*汇率)[Round的意思说:对价格做小数位的截取]产品原价格  展示=Currency(产品原价格  计算)[给大家说明一下什么意思:Currency代码我系统中的一个函数,用来对价格格式化显示处理] 产品售价 计算=Round(数据库数值[默认USD]*汇率*打折率)产品售价 展示=Currency(产品售价 计算) 单个产品节省价格 计算 Round(原价--售价) 单个产品节省价格 展示 Currency(单个产品节省…

Tensorflow计算模型 —— 计算图

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用 在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图…

深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

03 使用Tensorflow做计算题

我们使用Tensorflow,计算((a+b)*c)^2/a,然后求平方根.看代码: import tensorflow as tf # 输入储存容器 a = tf.placeholder(tf.float16) b = tf.placeholder(tf.float16) c = tf.placeholder(tf.float16) # 计算 d = tf.add(a, b) #加法 e = tf.multiply(d, c) #乘法 f = tf.pow(e, 2) #平方 g = tf.d…

淡旺季机票的价格问题（switch语句与if-else语句嵌套）

项目背景 淡旺季机票的价格,原价机票价格为5000元, 淡季头等舱打5折,经济舱打4折 旺季头等舱打9折,经济舱打8折 要求 编写程序实现: 输入任意的月份与舱位来计算机票的价格 1代表头等舱,2代表经济舱 4-10月为旺季,其他月份为淡季 package com.summer.cn; import java.util.Scanner; /** * @author Summer * 淡旺季机票的价格,原价机票价格为5000元, * 淡季头等舱打5折,经济舱打4折 * 旺季头等舱打9折,经济舱打8…

深度学习原理与框架-CNN在文本分类的应用 1.tf.nn.embedding_lookup(根据索引数据从数据中取出数据) 2.saver.restore(加载sess参数)

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

深度学习原理与框架-Tensorboard可视化展示(代码) 1.tf.reuse_default_graph(进行结构图的重置) 2.tf.summary.FileWriter(writer实例化) 3. write.add_graph(graph的写入) 4. tf.summary.merge_all(将summary进行合并) 5.write.add_summary(将所有summary)

1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的graph写入 参数说明:path表示路径 3.writer.add_graph(sess.graph) 将当前参数的graph写入到tensorboard中 参数说明:sess.graph当前的网络结构图 4. summ = tf.summary.merge_all() # 将所有的summary都添加…

TensorFlow 计算模型 -- 计算图

TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算机的编程系统 TensorFlow程序一般分为两个阶段,第一个阶段需要定义计算图中所有的计算(变量) 第二个阶段为执行计算 如以下代码 import tensorflow as tf # 第一阶段定义所有的计算 a = tf.constant([1, 2], name='a') b = tf.constant([1, 2], name=b') result = a + b # 第二阶段,执行计算 # 创建一个会话 sess = tf.Sessio…

TOP100summit：【分享实录-途牛】价格中心系统的优化之路

本篇文章内容来自2016年TOP100summit途牛旅游网高级架构师,技术委员会开发组长赵国光的案例分享.编辑:Cynthia 导读:价格中心系统是途牛网众多系统中很重要的一个,几乎所有的售卖价格计算都由此系统产生.初期由于缺乏合理设计,无法及时满足业务高速增长的需求,出现价格计算速度慢.系统不稳定.增加功能困难等问题,系统面临巨大压力,在这种情况下我们启动了系统优化.经过优化系统的稳定性得到巨大提升,特殊场景下的性能提升为原来的几十倍,平均性能提升为原来的几倍.本文将就途牛价格中心系统的优化…

tf中计算图 执行流程学习【转载】

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028003 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/70500166 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1930490 1.计算图 Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow…

自学tensorflow——2.使用tensorflow计算线性回归模型

废话不多说,直接开始 1.首先,导入所需的模块: import numpy as np import os import tensorflow as tf 关闭tensorflow输出的一大堆硬件信息 os.environ[' 2.写一个函数generate_data(),用来生成我们所需要的数据,这里使用的线性函数是y = 0.1*x + 0.3,具体解释见注释 def generate_data():#随机生成测试数据 num_points = 1000 vector_set = [] fo…

超计算（Hyper computation）模型

超计算(Hyper computation)模型 作者:Xyan Xcllet链接:https://www.zhihu.com/question/21579465/answer/106995708来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 超计算,是一个研究比图灵机计算能力更强的计算能力的计算机器的理论计算机科学分支. 主要有以下部分模型: A.谕示机.带“黑箱”的图灵机.由图灵本人亲自提出,“黑箱”就是一个谕示,经过一个谕示就可以得到一个问题的判定结果.所有…

TensorFlow计算模型—计算图

TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统.其中的Tnesor,代表它的数据结构,而Flow代表它的计算模型.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系. 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图. 除了默认的计算图,TensorFlow也支持通过tf.Graph函数来生成新的计算图.不同的计算图上的张量和运算不会共享.如下示例:…

Linux快速计算MD5和Sha1命令

Linux计算MD5和Sha1的命令 MD5 MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法 5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的杂凑算法之一(又译摘要算法.哈希算法),主流编程语言普遍已有MD5实现. Sha1 安全散列算法(英语:Secure Hash Algorithm)是一种能计算出一个数位讯息所对应到的,长度固定的字串(又称讯息摘要)的算法.且若输入的讯息不同,它们对应到不同字串的机率很高:而SHA是FIPS所认证的五种安全散列算法.这些算法…

计算科学（转自wiki）

计算科学(也称科学计算 scientific computation 或 SC)是一个快速增长的多学科领域,使用先进的计算能力来理解和解决复杂的问题. 计算科学包括三个不同的方面: 1. 开发用于解决科学(例如生物,物理和社会).工程.人文问题的算法(数值和非数值),或建模软件,或仿真软件:    2. 计算机和信息科学,开发和优化高级系统硬件,软件,网络和数据管理组件,解决计算要求严苛的问题:    3. 计算基础设施,支持科学和工程问题解决.发展计算机和信息科学: 在实际使用中,通常是从数值…

流式计算新贵Kafka Stream设计详解--转

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653162822&idx=1&sn=8c46114360b98b621b166d41d8e01d74&chksm=8b493028bc3eb93e8376d85c7d1f9b2a699888b7f0f52e4556bb8543ebebd5e102e91ea23355#rd 本文介绍了 Kafka Stream 的背景,如 Kafka Stream 是什么…

Nor Flash的理论性能

简介 为了评估Nor性能优化空间,我需要根据Spec计算出极限情况下,Nor Flash的性能理论值. 在全志的R**相关项目中分别支持ESMT.MXIC.Winbond.GD这4个厂家的Nor Flash,具体型号不方便透露,其规格书参数如下: 厂家 写(ms) 4K擦除(ms) 32K擦除(ms) 64K擦除(ms) 全盘擦除(s) MXIC 0.33~1.2 25~120 140~650 250~650 26~60 Winbond 0.7~3 45~400 120~1600 150~200…

（一）tensorflow-gpu2.0学习笔记之开篇（cpu和gpu计算速度比较）

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t…

关于天线长度及LC值的计算

一.天线长度与波长 1.天线最佳长度计算 理论和实践证明,当天线的长度为无线电信号波长的1/4时,天线的发射和接收转换效率最高.因此,天线的长度将根据所发射和接收信号的频率即波长来决定.只要知道对应发射和接收的中心频率就可以用下面的公式算出对应的无线电信号的波长,再将算出的波长除以4就是对应的最佳天线长度.频率与波长的换算公式为:波长=30万公里/频率=300000000米/频率 (得到的单位为米))例:求业余无线电台的天线长度已知业余无线电台使用的信号频率为435MHz附近,其波长为:波长=…

神经网络高维互信息计算Python实现（MINE）

论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. " Mutual information neural estimation ."  International Conference on Machine Learning . 2018. 利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计,上述论文提出了Mutual Information Neural Estimator (MINE).NN在维度和样本量上都是线性可伸缩的,MI的计算可以通…