03 2018 档案
摘要：在证券投资下的一些常见绩效指标的计算： 0 期货常识： 最小变动价位：1元/吨，2元/吨，0.05元/克，0.2点等等。这些是表示观察价格每次按照多少数值进行变动 比如：螺纹钢3370 3369，这样一个点一个点的变动，以此类推。 交易单位：10吨/手，....等等。这些是表示你买了1手等于买了10
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摘要：1 比如我这边写了一个函数，这个函数中有一个变量作为参数，给定这个参数一个值，然后这个函数返回给我一个值。但是，我写这函数的时候，这个传参我不写到函数里面。可以通过全局变量的方式进行在外部穿透遍历。 2 举例如下： 比如有这么一个函数 function [a] = sample global b;%
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摘要：1 我们知道MATLAB支持并行运行一般有四种模式： 第一种模式：本机调用多核CPU性能并行运算 第二种模式：本机调用GPU性能并行运算 第三种模式：多计算机组成集群，调用集群CPU性能并行运算 第四种模式：运用MATLAB提供的云计算服务。 2 在第一种并行运算模式中： 标准模式为： 第一步：打开
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摘要：1 MATLAB原文： 如果所有你想使用的函数支持GPU，你能够使用gpuArray把输入的数据传输到GPU，也能够唤起gather命令把传输值GPU的数据回收。 2 通过gpuDevice命令观察当前电脑的GPU设备 3 通过gpuDevice(index)编号选择第几个GPU处理器进行数值运算。
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摘要：1 MATLAB并行计算-从个人桌面到远程集群和云(陈伟/魏奋)视频摘录笔记 https://cn.mathworks.com/videos/parallel-computing-with-matlab-92865.html 2 数据、硬件和算法，MATLAB发展的方向 3 MATLAB并行计算工具
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摘要：1 更高级的算法牵扯到更多重的循环和复杂的计算，尤其是现在人工智能的算法尤其如此。有些历史知识的人能够了解到，人工智能的很多基本算法其实近百年之前就有了，但是当时的计算机技术达不到去实现这些算法的要求，因此当今计算机的技术和当时已经不是在一个量级上面，因此人工智能等方案才有被重新提上日程，获得飞速的
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摘要：MATLAB的定时器功能(timer函数)： 1 从MATLAB6.5版本开始，MATLAB开始支持定时器。相对于传统的pause函数来说，定时器要强大的多，不仅可以等效实现pause的功能，还可以显示更多pause无法实现的功能，一些需要在一定周期内独立运行的程序特别适合利用定时器来完成。 2 一
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摘要：第十一节：图形操作 第十二节：文件的IO操作个格式化输出
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摘要：第九节：矩阵的操作 第十节：数组与矩阵 linspace函数
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摘要：第八节：几大MATLAB的数据类型 8.1 数值型 8.2 字符和字符串 创建用' ' 8.3 函数句柄 8.4 结构体 创建用. 语法：struct('field', var1,'field2','var2'); 8.5 数组类型 创建用[] 8.6 单元数组(元胞) 创建用{ } 或者 cell
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摘要：第七节：函数 编程的过程很像是画图纸，编程语言在平时使用的时候不会像是单个的命令去执行，大多数情况下我们把许多重复要执行或者一些常用的编辑好的功能“封装”到一起，方便来使用。函数 就是这种过程。函数也就是最基本的“画图纸”的方式。 7.1 函数的关键字 关键字就好像是这些筋骨的节点，起到起承转合的作
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摘要：第三节：变量 正如其他编程软件一样。 都是通过变量来传递和交换数据的，这是基础。按照《MATLAB基础知识提炼》这篇文章先介绍变量比较合适。编程语言不外乎包括两部分：数据和结构。应该先把数据这块儿概况讲解一下，概况就是变量。从本质上来看，变量代表了一段可操作的内存，也可以认为变量是内存的符号化。 3
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摘要：第一篇：Matlab基础知识提炼： 这一篇主要用系统和提炼性的语言对Matlab基础知识进行总结，主要适用于有语言基础的学习者。尽量不讲废话。 第一部分：Matlab是什么？ 1 Matlab是Matrix和Laboratory两个单词的组合，翻译为矩阵实验室。是美国的一家企业的软件产品，这就公司叫
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摘要：1 对内核部分的分层讲解：量化投资系统最底层的这部分，一般是用C语言编写(当然也有其他语言)的用于获取实时数据，下单等与期货交易所交换信息的内核部分，很像一台电脑的CPU部分。 2 当今的金融证券的交易模式已经是“电子化”交易的模式了。身在世界各地只要打开电脑，连接上网络就能做交易这件事情。 3 中
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摘要：1 众所周知时间序列属于一种数据集合。这类数据集合尤其独到的特点。正如我们需要分析其他数据一样，时间序列这类数据也需要很多模型去解释和预测它。但是所适用分析的模型都是建立在某某假设的基础上的，换言之只要某某假设条件完全符合，其对应的模型就会基本上是“完美”的。但是显示中分析的对象(时间序列数据)并不
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摘要：1 伪回归问题的提出。有上升或下降趋势的时间序列直接可能会发生一种谬误的关系。若这些序列在除去各自的时间趋势后是弱相关的，则只要在回归模型中加进一个时间趋势性，便能够很好的解决问题。比如两个变量拟合的非常好R2等指标也非常好，但是这两个变量之间是没有任何关系的，这就存在解释的谬误，这类谬误就叫伪回归
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摘要：1 在概率统计中，我们针对某个事件当中各个样本发生的概率的频率进行统计，用一个函数的形式写出的这个概率的频率函数就叫做分布函数。 2 分布函数顾名思义，就是某个连续事件发生频率的汇总表示。再直白一点儿来说，就是一堆事情我们把他们堆砌起来只管的去观察他们的组合特点就叫分布。 3 这种组合特点有很多种，
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摘要：1 极大似然估计首先要明确：数据适用于一种什么分布，然后对应这个分布的似然函数是什么。剩下的工作就是解这个似然函数就能得到你想要知道的参数值。 2 比如伯努利分布(也就是二项分布)，只有0和1两种情况，所以似然函数是Pk(1-P)n-k。
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摘要：1 很多人已经了解到AR(1)这种最简单的时间序列模型，ARMA模型包括AR模型和MA模型两个部分，这里要详细介绍Box-Jenkins模型的观念(有些资料中把ARMA模型叫做Box-Jenkins模型，都是一会儿事，这里说明一下)，并说明模型。 2 首先现将重点放在介绍“单变数时间序列模型”(un
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摘要：1 之前说过，运用统计分析常用的观测方式（观测尺度、观测量度）有均值、方差、协方差、自相关、偏相关。但是对于像时间序列这样一维的数据构成特点。有自有的自协方差、自相关和自偏相关，方式和方法也是引用统计分析的度量方式，根据均值为0，方差为常数等特点，略加改变，形成时间序列这种数据特有的一种“自”度量方
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摘要：1 样本的自协方差函数的通式如下： 2 其实，后面要计算的自相关函数也可以用自协方差来表示：
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摘要：1 第一个问题：最大似然估计是什么？从分类上来说属于概率论中的点估计方式。 2 由Fisher这个人才在1912年重新提出，最早提出还是数学王子高斯。不过准确的说他属于数理统计的范畴。 3 概率论和数理统计是互逆的思想过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。互为逆思考的过程。 4 正如
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