Cloris

摘要： 一、mask函数 DataFrame.mask(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors=’raise’, try_cast=False, raise_on_error=None) cond:如果cond为False， 阅读全文

摘要： 1.from __future__ import * 将新版本的特性引进当前版本中，也就是说可以在当前版本使用新版本的特性。 2.引入from __future__ import division后，‘/’表示精确除法，若使用截断除法需用‘//’。 3/2 1 from __future__ imp 阅读全文

摘要： 一、优点： 1.引入了两个随机（样本随机、特征随机），所以不容易陷入过拟合。 2.由于树的组合，可以处理非线性数据。 3.训练结束后，模型可以给出feature的重要程度。 二、缺点 1.随机森林的决策树个数较多时，训练时间和空间会较大。 2.在某些噪音较大的样本集中，容易陷入过拟合。 三、框架参数 阅读全文

摘要： import tushare as ts 1.分配预案（TuShare提供了简洁的接口，能返回股票的送转和分红预案情况。） df = ts.profit_data(top=60) 阅读全文

摘要： 学习文献： Time-Varying Parameter VAR Model with Stochastic Volatility:An Overview of Methodology and Empirical Applications， Jouchi Nakajima(2011) 一、 VAR: 阅读全文

摘要： 一、定义 时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。 时间序列简单的说就是各时间点 阅读全文

摘要： 一、安装（win10、Anaconda、python3.7）：cmd中输入：pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二、使用 1.导入模块：import tushare as ts 2.设置token:ts.se 阅读全文

摘要： 开展基于金融现实的学术研究 范小云 1.融资约束、金融发展、投资者情绪、债务融资、系统性风险、宏观审慎政策相关主题近几年热度显著上升。 2.微观金融学研究成为主流：资产定价、公司金融、投资者行为，为代表 3.中国的金融现实特征： 3.1我国是银行主导，美国是市场主导。当前对银行的研究不全面。 3.2 阅读全文

摘要： 一、BEKK模型 二、DCC模型 阅读全文

摘要： 方差 1.衡量一组数据的离散程度，概率论中用方差来度量随机变量和其数学期望（均值）之间的偏离程度。统计中的方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。 2.在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学 阅读全文