会员
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
HarmonyOS
Chat2DB
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
会员中心
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
dylan9
博客园
首页
新随笔
联系
订阅
管理
2019年6月30日
centos7.4安装mysql
摘要: yum -y install mysql mysql-server mysql-devel mysql-server报错:No package mysql-server available,另外两个没问题 直接从官网安装mysql-server wget http://dev.mysql.com/g
阅读全文
posted @ 2019-06-30 11:00 dylan9
阅读(265)
评论(0)
推荐(0)
2018年7月24日
scipy的一些函数名
摘要: rvs:随机变量pdf:概率密度函数cdf:累计分布函数sf:残存函数(1-CDF)ppf:分位点函数(CDF的逆)isf:逆残存函数(sf的逆)stats:返回均值,方差,(费舍尔)偏态,(费舍尔)峰度。moment:分布的非中心矩。
阅读全文
posted @ 2018-07-24 10:36 dylan9
阅读(554)
评论(0)
推荐(0)
2018年7月17日
熵和基尼不纯度
摘要: 1、信息熵: 一个随机变量 X 可以代表n个随机事件,对应的随机变为X=xi, 那么熵的定义就是 X的加权信息量。 H(x) = p(x1)I(x1)+...+p(xn)I(x1) = p(x1)log2(1/p(x1)) +.....+p(xn)log2(1/p(xn)) = -p(x1)log2
阅读全文
posted @ 2018-07-17 16:29 dylan9
阅读(1026)
评论(0)
推荐(0)
2018年7月3日
pandas的to_csv()使用细节和一些参数
摘要: dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',sep='?')#使用?分隔需要保存的数据,如果不写,默认是, dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',na_rep='NA') #确实值保存为NA,如果不写,默认是空 dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Resul...
阅读全文
posted @ 2018-07-03 15:37 dylan9
阅读(2835)
评论(0)
推荐(0)
2018年6月29日
金融英语词汇
摘要: tick-by-tick data 逐笔交易数据 lead-lag 超前滞后 volatility 波动 macroeconomic figures 宏观经济数据 midquote 中间价差 backtest 回测 equities 股票 forex 外汇
阅读全文
posted @ 2018-06-29 14:17 dylan9
阅读(204)
评论(0)
推荐(0)
2018年6月25日
pandas获取groupby分组里最大值所在的行,获取第一个等操作
摘要: pandas获取groupby分组里最大值所在的行 10/May 2016 python pandas pandas获取groupby分组里最大值所在的行 如下面这个DataFrame,按照Mt分组,取出Count最大的那行 CountMtSpValue 0 3 s1 a 1 1 2 s1 b 2
阅读全文
posted @ 2018-06-25 23:36 dylan9
阅读(13680)
评论(0)
推荐(1)
2018年6月21日
np.array与np.ndarray区别
摘要: (Numpy中ndarray和array的区别是什么?我在哪儿能够找到numpy中相应的实现?) 答:Well, np.array is just a convenience function to create an ndarray, it is not a class itself. (嗯,np
阅读全文
posted @ 2018-06-21 17:33 dylan9
阅读(2730)
评论(0)
推荐(0)
python进程池multiprocessing.Pool和线程池multiprocessing.dummy.Pool实例
摘要: 进程池: 进程池的使用有四种方式:apply_async、apply、map_async、map。其中apply_async和map_async是异步的,也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代码不用等待进程函数返回。apply_async和map_async方式提供了一写获取进程函数状态的函数:r
阅读全文
posted @ 2018-06-21 10:00 dylan9
阅读(9624)
评论(0)
推荐(1)
2018年6月20日
pandas修改全列的时间格式 无需使用apply
摘要: df.date.dt.strftime('%Y%m%d') #实现全列修改时间格式
阅读全文
posted @ 2018-06-20 14:53 dylan9
阅读(1585)
评论(0)
推荐(0)
2018年5月21日
一些量化策略评估指标
摘要: 夏普比率:反映了基金承担单位风险所获得的超额回报 其中E(Rp):投资组合的预期报酬率 Rf:无风险利率 σp:投资组合的标准差 阿尔法系数( α ):是基金的实际收益和按照 β 系数计算的期望收益之间的差额。阿尔法代表基金多大程度上跑赢大盘。其计算方法如下:超额收益是基金的收益减去无风险投资收益(
阅读全文
posted @ 2018-05-21 17:21 dylan9
阅读(827)
评论(0)
推荐(0)
下一页
公告