如何利用var来调资产类别的权重

利用VAR模型科学管理仓位，提升策略效率

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 期货行情瞬息万变,保证金体系决定了期货交易的杠杆属性.保证金放多了,资金利用率低,放少了,可能在大幅度的行情波动中造成强平的结果,甚至成为最终盈利和亏损的界限.所以,需要有一个衡量标准,为我们的仓位设置提供参考,VaR模型是科学管理仓位,提升策略效率的一个不错的选择. VaR模型简述在我们决定仓位的时候,我们其实需要考虑两个重要变量,一个是可能发生的亏损金额,另一个是发生亏损的可能性.用通俗的语言来

利用站点ip引导提高站点权重的可行方案

如题,利用站点每天高数额的ip訪问量来提高站点权重,首先在谈论这个话题之前,我举个样例.我们知道想要一个站点权重非常高,首先它站点本身的内容一定是有价值的,而且受大众欢迎的,人们会常常訪问这个站点来寻求一些资料和使用站点里的某个产品.这样站点日流量都是上千甚至上万的,就好比网上火车票订购的站点一样,可想而知,这种站点权重必须高啊. 有些人会说到,事实上站点ip引导并不难,加一个qq群,然后群发网址,一定要是高级群,一个群好几千人的那种,试想想,倘若这样发网址的话,首先给人的印象便是厌烦和回避,就

js 利用jquery.gridly.js实现拖拽并且排序

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script src='javascripts/jquery.js' type='text/javascript'></script> <script src='javascripts/jqu

【Python机器学习实战】决策树与集成学习（七）——集成学习（5）XGBoost实例及调参

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有

GridsearchCV调参

在利用gridseachcv进行调参时,其中关于scoring可以填的参数在SKlearn中没有写清楚,就自己找了下,具体如下: parameters = {'eps':[0.3,0.4,0.5,0.6], 'min_samples':[20,30,40]}db = DBSCAN(metric='cosine', algorithm='brute').fit(xx)grid = GridSearchCV(db, parameters, cv=5, scoring='adjusted_rand_s

利用Javascript制作网页特效（时间特效）

在网页中经常可以看到各种各样的动态时间显示,在网页中合理地使用时间可以增加网页的时效感. 显示当前时间 getHours().getMinutes().getSeconds()分别获得当前小时数.当前分钟数.当前秒数. 打开网页文档,在head标签中输入以下代码: <script> function showtime(){ var now_time = new Date(); //创建时间对象的实例 var hours = now_time.getHours(); //获得当前小时数 var

C#中 Var关键字

文章来源: 青水白凡 C#中 Var关键字 Var是C#3.5新增的一个关键字,用来代替某些具体的类型,由编译器自动判断变量类型,编译器可以根据变量的初始化值"推断"变量的类型. 其主要作用有2个: 1.代替具体类型,实现快速编程的隐式类型用法,常见在foreach便历中,实质是VS编译器给我们提供的一个语法糖. 2.和new 一起使用,来实现一个匿名类型,用来代替需要预先创建的实体类,灵活高效. 隐式类型用法: var a=1://int a=1; var b="1&quo

【前端面试】（四）JavaScript var let const的区别

视频链接: JavaScript var let const的区别 - Web前端工程师面试题讲解参考链接: JavaScript 变量 JavaScript Let JavaScript Const 练习网站: codepen.io 初步认识: 功能实现 HTML的部分: <input type="text" placeholder="帕图纳克斯"> <button>发表评论</button> <div></

在一个空ASP.NET Web项目上创建一个ASP.NET Web API 2.0应用

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paper 107：图像的白平衡

所谓白平衡(White Balance):指在图像处理的过程中,对原本材质为白色的物体的图像进行色彩还原,去除外部光源色温的影响,使其在照片上也显示白色.也就是不管在任何光源下,都能将白色物体还原为白色. 白色是指反射到人眼中的光线由于蓝.绿.红三种色光比例相同且具有一定的亮度所形成的视觉反应.我们都知道白色光是由赤.橙.黄.绿.青.蓝.紫七种色光组成的,而这七种色光又是由红.绿.蓝三原色按不同比例混合形成,当一种光线中的三原色成分比例相同的时候,习惯上人们称之为消色,黑.白.灰.金和银所反射的

JavaScript基础知识点

本书目录第一章: JavaScript语言基础第二章: JavaScript内置对象第三章: 窗口window对象第四章: 文档document对象第五章: 表单form对象第六章: History与Navigator对象第七章: JavaScript框架编程第八章: JavaScript异常处理第九章: 自定义JavaScript对象第一章 JavaScript语言基础什么是JavaScript JavaScript是一种基于对象(Object)和事件驱动(

一个ASP.NET Web API 2.0应用

在一个空ASP.NET Web项目上创建一个ASP.NET Web API 2.0应用由于ASP.NET Web API具有与ASP.NET MVC类似的编程方式,再加上目前市面上专门介绍ASP.NET Web API 的书籍少之又少(我们看到的相关内容往往是某本介绍ASP.NET MVC的书籍“额外奉送”的),以至于很多人会觉得ASP.NET Web API仅仅是ASP.NET MVC的一个小小的扩展而已,自身并没有太多“大书特书”的地方.而真实的情况下是:ASP.NET Web API不仅

KNN算法 - 数据挖掘算法（3）

(2017-04-10 银河统计) KNN算法即K Nearest Neighbor算法.这个算法是机器学习里面一个比较经典的.相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法是用来做归类的,也就是说,一个样本空间里的样本已经分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类. 一个比较经典的KNN图如下: 从上图中我们可以看到,图中的有两个类型

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整

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【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—编程作业 Programming Exercise 4—反向传播神经网络

课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件

dubbo用户指南-总结

dubbo用户指南-总结入门背景随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本. 此时,用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM) 是关键. 垂直应用架构当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,以提升效率. 此时,用于加速前端页面开发的 We

前端面试题套路--终极版（Vue、JavaScript）

前言面试题是永远都准备不完的!!!!! 前端常见的一些问题 1.前端性能优化手段? 1. 尽可能使用雪碧图 2. 使用字体图标代替图片 3. 对HTML,css,js 文件进行压缩 4. 模块按需加载 5. 资源懒加载与资源预加载 6. 避免使用层级较深的选择器及减少DOM深度 2.单页面应用和多页面应用的区别及优缺点? 单页面的概念: 单页面应用(SPA),其实就是指只有一个主页面的应用,类似前端现在的三大框架,React.Vue,Angular 浏览器一开始要加载所有必须的html,js

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