摘要: The threat to world对世界贸易的威胁">The rules-based system is in grave(严重的) danger基于规则的体系岌岌可危 DONALD TRUMP is hardly the first American president to slap(掴">) unilateral tariffs on imports. Every inhabitant ... 阅读全文
posted @ 2018-05-19 19:24 旅鼠 阅读(451) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 事情是这样的,Python里是传址还是传值令人疑惑,限于本人没有C基础,所以对大家的各类水平层次不一的解答难以确信。第一个阶段:在读《python基础教程第二版》的时候感到疑惑,然后群友解答(略敷衍),接着就是知乎上提问(感谢大家的热心回答,但我很晚才收到推送)虽然是某天早晨睡不着,翻看公众号的时候看见一篇《不要再问 "Python 函数中,参数是传值,还是传引用?" 这种没有意义的问题了》的文章... 阅读全文
posted @ 2017-06-03 21:49 旅鼠 阅读(1187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 整理了一下网易云歌曲评论抓取、分析好友信息抓取、淘宝宝贝抓取、今日头条美图抓取的一些代码抓取网易云评论进入歌曲界面:http://music.163.com/#/song?id=453185824找到如下的数据源: 贴一段Lyrichu的代码:(运行环境为P2.7)# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2017/3/28 8:46# @Author : Lyrich... 阅读全文
posted @ 2017-06-03 21:37 旅鼠 阅读(6438) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文结构:一、那些年我们加过的QQ群二、数据读入和整理(一)——来自蓝翔的挖掘机二、数据读入和整理(二)——你不知道的事三、聊天宏观(1)——寤寐思服三、聊天宏观(2)日月篇三、聊天宏观(3)七曜篇四、聊天微观(1)——黄金档和午夜频道四、聊天微观(2)——充电两小时聊天五分钟四、聊天微观(3)——幸存者偏差和沉默的羔羊五、昵称(1)——我们曾经的非主流五、昵称(2)——所爱隔山海六、内容分词——... 阅读全文
posted @ 2017-03-20 23:05 旅鼠 阅读(1932) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、garchFit函数的参数---------------------------------------------algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation.设定最大似然估计所用的算法cond.dist a character string ... 阅读全文
posted @ 2017-01-28 00:56 旅鼠 阅读(12125) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 这篇文章给了我一个启发,我们可以自己用已知分布的密度函数进行组合,然后构建一个新的密度函数啦,然后用极大似然估计MLE进行估计。代码和结果演示代码:#取出MASS包这中的数据data(geyser,package="MASS")head(geyser)attach(geyser)par(bg='lemonchiffon')hist(waiting,freq=F,col="lightcoral")#... 阅读全文
posted @ 2017-01-27 22:59 旅鼠 阅读(3550) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 点击行号的左侧,即可设置断点(或者按下Shift+F9),如果没有出现,反而出现下图的警告:那么只是因为我的坏习惯——写一段脚本测试的时候都是新建,但不save到本地,不喜欢保存,写的差不多了才开始取名字保存....写一个for循环测试下:test On Error and change the value from “Error Inspector” to “Break in Code”.让R... 阅读全文
posted @ 2017-01-26 19:13 旅鼠 阅读(22892) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 本文的知识点:使用excel求解GARCH模型的系数,以GARCH模型为例,主要采用的是极大似然估计法MLE。 同时给出了R语言的输出结果作为对照验证。 参考了:http://investexcel.net 参考了:http://investexcel.net 原始文档 PPT: excel: nu 阅读全文
posted @ 2017-01-23 16:57 旅鼠 阅读(14103) 评论(3) 推荐(1) 编辑
摘要: 嗯,第一个例子是怎么用蒙特卡洛模拟求pi的值;第二个是用蒙特卡洛模拟求解定积分;第三个是用蒙特卡洛模拟证券市场求解其收益;第四个是用蒙特卡洛模拟验证OLS的参数的无偏性;然后还要R是如何求导,计算导数的;R的点的形状的集合,以便于查看。 阅读全文
posted @ 2017-01-04 22:15 旅鼠 阅读(15894) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 嗯,自己看了下书。做了点笔记,做了一些相关的基础知识的补充,尽力做到了详细,这样子,应该上过本科的孩子,只要有高数和概率论基础。都能看懂整个BS公式的推导和避开BS随机微分方程求解的方式的证明了。 阅读全文
posted @ 2017-01-04 13:36 旅鼠 阅读(31212) 评论(0) 推荐(2) 编辑