一. 内部收益率和净现值 内部收益率(Internal Rate of Return, IRR)其实要和净现值(Net Present Value, NPV)结合起来讲.净现值指的是某个投资项目给公司或企业带来的价值增值,可以简单地用以下公式去计算. 1.净现值: NPV = CF0 + CF1/(1+r1) + ... + CFt/(1+rt)^t 其中,CF0是初始投资额,是一个负值,代表现金的流出:t表示时间,指第t期:后面的CF1,CF2,...,CFt这些是每期的回报金额,为正值,表示

利用python分析量化投资问题是现在研究的热点,推荐两份资料用于学习 <Python与量化投资:从基础到实战>主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等,也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题. 参考学习: <量化投资以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战. <Python

Python在量化领域的现状 就跟Java在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现. 在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的.从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链. 而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于Python实现和提供服务的.国内后来的其他量化平台,例如RiceQuant和JoinQuant,也主推Python环境.可见

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

目录: 一.量化投资第三方相关模块 NumPy:数组批量计算 Pandas:表计算与数据分析 Matplotlib:图表绘制 二.IPython的介绍 IPython:和Python一样 三.如何使用Python进行量化投资 自己编写:NumPy+pandas+Matplotlib+…… 在线平台:聚宽.优矿.米筐.Quantopian.…… 开源框架:RQAlpha.QUANTAXIS.…… 我们先来学习一下IPython,上面列举的相关模块后面在谈论 一.IPython基础功能 1.IPyt

1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值,meta 文件是定义的神经网络图,checkpoint 文件是所有模型的保存路径,如下所示,为简单起见只保留了一个模型. model_checkpoint_path: "/home/senius/python/c_python/test/model-40" all_model_checkpoint_paths: "/home/senius/python/c_py

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在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

pandas:数据分析 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.pandas是基于NumPy构建的. pandas的主要功能具备对其功能的数据结构DataFrame.Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据 安装方法:pip install pandas引用方法:import pandas as pd pandas:Series Series是一种类似于一位数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成. 创建方式: pd.Series([4

本来想用python自带的help命令和dir命令,来写一个关于Tushare库的使用手册呢,但是后来发现了Tushare的官方网站,￣□￣||,网址如下: http://tushare.org/ 把官网都看了一边,发现里面主要是针对股票数据的讲解,对期货没有一个系统的讲解,所以还是自己写吧.略过一切基本的Tushare库的介绍. 一.Tusharei.futures库下的文件目录 下面我们挨个看看里面都包含了什么方法 二.__init__.py 很遗憾,这个文件下是空的...... 三.con

         刚接触自动化测试,由于没有编程语言的基础,是搞不懂代码里面的函数.封装.包以及其他概念,只是了解字符串.数组.元组及字典这种最基本的名词,更不懂自动化测试框架了.          在我这种外门汉的角度来看,代码不就是一页word文件写进去,从头执行到尾吗?其实不然,代码可不止一页word,很多页啊.         看着虫师的书籍学习自动化测试,边看边敲还是会忘记,想想还是做做笔记比较合宜.这篇笔记来粗略记下学习自动化测试的几种模型,可能再之后回来看会有特别的感受,先这样记着

SI模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import smallworld as sw #邻接矩阵 a = sw.a # 感染率 beta = sw.beta #初始患者 origin = sw.origin def si_(a, beta, origin): #总人数 n = a.shape[0] #控制符 judge = 1 #未感染人群 s = np.arange(n) s = np.delete(s, origin)

今天讲解简单的自动化测试模型,对于刚接触自动化测试的同学,由于没有编程语言的基础,是搞不懂代码里面的函数.封装.包以及其他概念,只是了解字符串.数组.元组及字典这种最基本的名词,更不懂自动化测试框架了. 这篇笔记来粗略记下学习自动化测试的几种模型. 1.线性测试 线性测试,顾名思义,就是一条路按照一条直线走到底.它的每个脚本都是独立的,都可以拿出来单独运行,来验证一个功能点,上两段小代码举个栗子: 打开百度主页: # coding:utf-8 from time import sleep  #

  数组计算 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础.NumPy的主要功能:ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数*读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具*线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能*用于集成C.C++等代码的工具安装方法:pip install numpy引用方式:import numpy as np ndarray-多维数组对象 为什么要使用ndarray:例1:已知若干家跨国公

python 并发编程 IO模型介绍 python 并发编程 socket 服务端 客户端 阻塞io行为 python 并发编程 阻塞IO模型 python 并发编程 非阻塞IO模型 python 并发编程 多路复用IO模型 python 并发编程 异步IO模型

看<量化投资:以python为工具>这本书,第一部分是python的基础知识.这一部分略读了,只看我还不知道或不熟的. 定义复数 x = complex(2, 5) #2+5j 也可以直接定义 y = 3-6j 用id()可以得到变量的内存地址 python z = 3-6j print(id(y), id(z))python y和z的内存地址是一样的. 531269809744 531269809744 python可以为不可变对象分配固定的内存,减少内存占用. 当两个变量指向同一对象时,i

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/13317.html 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很 多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交 给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的P