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AI量化交易(一)——量化交易简介
AI量化交易(一)——量化交易简介一、量化交易简介1、量化交易简介量化交易是以数学模型为交易思维,以历史数据为基础,以数学建模、统计学分析、编程设计为工具,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种大概率获利事件以制定交易策略。2、量化交易的特点(1)纪律性。量化投资决策都是依据模型做出的,模型会模拟测试成千上万次来达到高容错率。(2)系统性。量化交易数据分析有一套非常全面的数据评
分类:其他   时间:2019-11-16 23:21:36    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:17
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分类:移动平台   时间:2019-11-16 21:54:53    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:10
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分类:其他   时间:2019-11-16 21:54:19    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:10
自然语言处理(三)】主题模型
什么是LDA?(latent dirichlet allocation) 是一种无监督的贝叶斯模型 是一种主题模型; 是一种典型的词袋模型; 什么是贝叶斯模型?(事件θ和y同时发生的概率=θ发生的概率*在θ发生的情况下y发生的概率=y发生的概率*在y发生的情况下θ发生的概率) 用概率作为可信度 每次 ...
分类:编程语言   时间:2019-11-16 11:57:29    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:14
weighted—-LR的理解与推广
在YouTube团队推荐系统Rank阶段,DNN输出层使用了weighted—LR,这既是这篇论文的一大创新点,也是一大难点。在这里,重新梳理下该算法的思路与推导,并进行推广。 理解 先说下常见的逻辑回归(LR)模型。LR模型假设数据服从伯努利分布,当某件事情发生,认为其概率为p,则当其不发生,概率 ...
分类:其他   时间:2019-11-16 11:47:54    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:14
Alpha版本第二周小结
| 姓名 | 学号 |周前计划安排| 每周实际工作记录|自我打分(百分制)| |: :|: :|: |: |: :| | HTB | 061126 |1、博客撰写,分配任务2、编码完善各个模块的功能 | 1、撰写博客2、已实现各个模块的功能,各个功能能正常工作,出现错误概率较少 | 94 | | H ...
分类:其他   时间:2019-11-15 21:09:12    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:20
tcpdump抓包分析(强烈推荐)
1 起因 前段时间,一直在调线上的一个问题:线上应用接受POST请求,请求body中的参数获取不全,存在丢失的状况。这个问题是偶发性的,大概发生的几率为5%-10%左右,这个概率已经相当高了。在排查问题的过程中使用到了tcpdump和Wireshark进行抓包分析。感觉这两个工具搭配起来干活,非常完 ...
分类:其他   时间:2019-11-15 19:26:40    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:20
贝叶斯定理(转)
通常,事件A在事件B的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。 贝叶斯法则又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则,是指概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的标准方法。当分析样本大到接近总体数时,... ...
分类:其他   时间:2019-11-15 17:31:38    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:17
HDU 2048 神、上帝以及老天爷 (动态规划)
"传送门" 思路简述 把题目中的求概率改成求比例,那就是求满足 $a_i\not= i$ 排列的个数占全排列个数的比例 我们知道 $n$ 的全排列个数为 $n!$,那么要计算的就是满足 $a_i\not= i$ 排列的个数,暂且用 $\{a_i\not= i \}$ 表示 设 $n$ 个数中 $\{ ...
分类:其他   时间:2019-11-15 16:01:38    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:11
mysql的锁机制详解
这段时间一直在学习mysql数据库。项目组一直用的是oracle,所以对mysql的了解也不深。本文主要是对mysql锁的总结。 Mysql的锁主要分为3大类: 表级锁:存储引擎为Myisam。锁住整个表,特点是开销小,加锁快,锁定力度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 页级锁:存储引擎为BDB ...
分类:数据库技术   时间:2019-11-15 09:15:51    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:20
测试114 概率期望,单调栈,树上倍增
T2: 单独考虑每个点的贡献是一种期望技巧。 相关性。单点贡献与其他点无关。 思路:先把问题拆分,化成a[1]+sigma:f[i]. 既然能把问题拆分,考虑能否把贡献拆分,单独算。 只考虑一部分贡献,拿去无关的。 则式子只与a[i]及a[1]有关。 注意:假设a[i],a[1]都未取净,概率是1/ ...
分类:其他   时间:2019-11-14 11:47:24    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:22
内存崩溃了?其实你只需要换一种方式
使用JDK自带的Set集合来进行URL去重,看上去效果不错,但是这种做法有一个致命了缺陷,就是随着采集的URL增多,你需要的内存越来越大,最终会导致你的内存崩溃。那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢?布隆过滤器!它就可以完美解决这个问题,布隆过滤器有什么特殊的地方呢?接下来就一起来学习一下布隆过滤器。什么是布隆过滤器布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构,它是在1970年由一个
分类:其他   时间:2019-11-13 19:25:32    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:24
域名解析了ip,但是无法访问网站是什么回事?
网站域名和网络服务器全是公司新建站时,必须做的关键工作中,网站域名是寻找网址的凭据,能够说成网址的姓名,而网络服务器则是储放网址的关键的服务项目机器设备,这2个其实沒有关联的工作中,我觉得也是挺大的关系。
分类:Web开发   时间:2019-11-13 19:19:29    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:29
HZOJ1324暗雪
Solution 首先,注意读题, 分成两个集合 ,而不是分成两个连续的块 所以每一个方案,都可以看成是一个二叉树,其中二叉树中的每一个节点都代表着一个集合 那么, k次以内最坏情况下问出答案 即代表这个二叉树的深度不会超过k 所以每一种情况的概率就是对应的二叉树的树的带权路径长度,即所有叶子结点的 ...
分类:其他   时间:2019-11-12 23:12:47    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:20
【NOI2017】泳池
一道很棒的神仙题! 设 $calc(k)$ 表示区域大小不超过 $k$ 的概率,那么答案就是 $calc(k) calc(k 1)$ 有一些列的第一个位置就是障碍,它们会把泳池划分为不相关的几个部分。可以从这个角度进行 DP 设 $f_n$ 表示,连续 $n$ 列,最后一列的第一个位置是障碍,且最大 ...
分类:其他   时间:2019-11-12 18:56:30    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:19
用NABCD法提出靠谱的项目建议
在项目中提出靠谱的建议,一方面能提高项目成功的概率,另一方面锻炼自己能力提升自己在项目中的影响力,所以我们要尽可能抓住机会在项目中提建议。那要如何提出靠谱的建议呢?从需求出发,明确做法和好处,分析竞争对手,并最终交付用户,用数据证实方法的提升。1) N (Need 需求) 你的创意解决了用户的什么需... ...
分类:其他   时间:2019-11-12 09:23:15    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:24
Andrey and Problem题解
Andrey and Problem题解 我们显然可以转化为: 找出某一种顺序,按此种顺序算概率,使概率最大: 对于一点i,之前答案为:ans,则现在答案为:$ans (1 p_{i})+p_{i} \prod_{j=1}^{i 1}(1 p_{j})=ans+p_{i} (\prod_{j=1}^ ...
分类:其他   时间:2019-11-11 21:07:16    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:16
P1850 换教室[dp+期望]
流下了不会概率的眼泪,由于不会概率,转移少写了点东西。。。 ~~这个dp很简单,就是一个普通的线性dp加点期望。~~(刚开始写这道题时信笔写下) $dp[0/1][i][j]$表示到第$i$个时间段时,已经申请了换$j$门课程的教室,当前申请0不换、1换教室的最小数学期望。 注意,我们的状态定义是 ...
分类:其他   时间:2019-11-11 20:19:49    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:19
SQLSTATE[HY000] [2002] php_network_getaddresses: getaddrinfo failed: Name or service not known
就在今天中午得时候,php报这个错误,一开始我认为是数据库连接不上了。刷新了几次发现有时候有数据有时候没有,以为是数据库得问题,还想着找阿里云售后,概率记为(20%出现一次) 结果到下午得时候已经是(90%)会连接不上,赶紧处理,查找一番发现没问题,很郁闷 灵机一动,访问另一个也在这个nginx下的 ...
分类:数据库技术   时间:2019-11-11 19:02:57    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:22
[TJOI2015]概率论
令$f_n$表示$n$个点的二叉树个数;$g_n$表示$n$个点的所有$f_n$棵二叉树的叶节点总数。 我们发现一个规律:$g_n=nf_{n 1}$ 证明: 对于每棵$n$个点的二叉树,如果里面有$k$个叶节点,那么我们分别把这$k$个叶子删去会得到$k$棵$n 1$个点的二叉树,那么一颗$k$个 ...
分类:其他   时间:2019-11-11 16:13:49    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:26
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