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利用梯度下降求解便可得参数估计。利用梯队下降便可解得参数估计。的条件下，我们可以逐步推出。
有时在Excel整理数据时，会把第一行写为变量名，第二行写为变量标注(label)。在导入Stata中时，第一行可以自动转化为变量名，但第二行标注会在导入时成为第一个标量。使用回归的方式来标记不包含缺失值的样本(注意是样本层面，只要有一个变量缺失，整个样本就算缺失)注意：对数转换后,系数估计值的含义会发生变化,解释结果时要慎重。计算EER：思路是将连乘积的问题转化为求和问题，对数化。是Stata
近一两年来，股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者，首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息，为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中，我尝试了多种途径，包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫，以及
导读：拉卡拉早期基于 Lambda 架构构建数据系统面临存储成本高、实时写入性能差、复杂查询耗时久、组件维护复杂等问题。为此，拉卡拉选择使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch、Hive、Hbase、TiDB、Oracle / MySQL 等组件，实现了 OLAP 引擎的统一、查询性能提升 15 倍、资源减少 52% 的显著成效。拉卡拉（股票代码 300773）是国内首家数
对于国内外研究的情况来看，对于企业的盈利模式，在研究上有着较为丰富的开展，但是对于拼多多这样的变化较为频繁的企业而言，当下在盈利模式上的不固定使得其尚且存在较为明显的研究需求，例如在很多研究当中提及的主营业务盈利能力问题，随着2022年底疫情政策的放开以及其自身对于诸多高端快消产品如白酒等的引进已经发生了一定的变化，因此在研究上还需要进一步的开展。拼多多，是目前国内移动网络中最主要的电子商务应用软
FIX（Financial Information eXchange, 金融信息交换协议）于1992年由多个金融机构和经纪商共同发起。是一个不受单一实体控制的开放消息标准，是一个能够被调整组建适用于任何一个企业的商务需求的协议。FIX会话协议与选择用于电子数据传递的物理介质（铜缆，光纤，卫星传输等）及传输协议规范（X.25，同步，TCP/IP等）无关。它提供了一个消息传递的可靠数据流。直到2006
随着信创推进，金融行业对国产数据库需求攀升，金仓数据库成为核心系统国产化替代优选。以某省级商业银行为例，其原系统采用Oracle RAC架构存在诸多问题，引入金仓数据库构建两地三中心容灾架构，涵盖生产、同城、异地灾备中心，具备高可用、高性能等优势。经迁移准备、数据迁移与容灾演练，实现系统稳定提升、成本降低及业务连续保障，典型案例也印证其可靠性，未来将持续助力金融数字化转型 。
本地部署开源GPT4free结合Cpolar内网穿透实现公网访问本地AI聊天服务
大数据技术正在各行各业中发挥关键作用，为企业带来了前所未有的竞争优势。本文详细探讨了金融、零售、医疗和制造业中的大数据应用，深入分析了如何通过数据驱动决策、优化运营、实现创新。这篇文章通过丰富的案例分析，揭示了大数据如何在风险管理、个性化推荐、健康预测和供应链优化等领域发挥核心作用。希望通过本文，读者能够深入理解大数据技术的实际应用，并从中获得有价值的启示。
主要总结一些matplotlib的应用，是《Python金融风险管理》一书的学习笔记，保存自用。
CME期货CBOT高频合约历史行情数据作为金融市场的重要组成部分，其挖掘与分析对于理解市场行为、预测价格走势具有深远的意义。数据特性 CME期货CBOT高频合约历史行情数据具有以下特点：时间分辨率高、数据量大、信息丰富。这一过程包括去除无效数据、填补缺失值、标准化处理等，以确保分析结果的准确性。（3）指标分析：运用各类技术指标，如MACD、RSI、KDJ等，辅助判断市场走势。（1）相关性分析：研究
Prophet是由Facebook开发的时间序列预测工具，专为处理具有**趋势、季节性和节假日效应**的数据而设计。它能够捕捉数据的**整体趋势、考虑周期性模式，同时允许用户指定特殊日期的影响**。Prophet简单易用，具有自动检测变化点的功能，同时提供可解释的结果。无论是销售数据、股价还是其他时间序列数据，都可以用prophet进行预测，但更多的是通过prophet提取特征。
量化面试宝典，脑筋急转弯等
设AR1模型为ytϕ0ϕ1yt−1ϵtϵt∼iidN0σϵ2，求解参数ϕ0ϕ1σϵ2。
28分
双11过去了，前两天我干了一件惊天动地的大事，估计这件大事是很多小伙伴都想干的。
基于 Python 的信用评分模型开发-附数据和代码
在探讨大型语言模型在金融领域的未来应用时，与会者普遍认为，未来两年内，大型语言模型将会被广泛应用于投资银行和风险投资策略的开发。
Alpha Vantage通过一套强大且开发者友好的数据API和电子表格，提供实时和历史的金融市场数据。从传统资产类别（例如股票、ETF、共同基金）到经济指标，从外汇汇率到大宗商品，从基本数据到技术指标，Alpha Vantage通过基于云的API提供服务。
例如，利用机器学习算法对大规模交易数据进行实时监测，可及时识别异常交易模式，有效防范欺诈行为，在风险萌芽阶段便发出预警，大大提高风险管理的效率与精度，保障金融机构资产安全。通过对股票、债券等金融市场历史数据以及宏观经济数据、行业动态数据的深度学习与分析，投资者能够构建更优化的投资组合，把握市场趋势，识别潜在风险与投资机会，提高投资回报率。文章仅供读者学习交流，不作任何商业用途。利用FineBI的多
实现了多因子的MIDAS模型（NOCASTING）
目录一、股票收益率1、股票的日收益率（1）计算股票的日收益率（2）绘制股票的日收益率的时间序列图（3）日收益率均值计算（4）日收益率的数据分布（5）累计日收益率计算2、股票的平均年化收益率二、股票的风险性衡量1、极差、四分位差、平均差、方差、标准差和离散系数计算2、偏度3、峰度（1）峰度的计算（2）峰度与正态分布的绘图比较4、日收益率分布...
实现波动率（Realized Volatility）是一种用于测量资产价格波动性的指标，它基于已经发生的价格变动来计算波动性，与未来预测无关。它通常用于评估资产或市场的风险水平。
大湾区杯，作为新型的数学建模比赛，参加费用200元，对大家来说还是偏贵的，比赛足足有七天，大家也可以在平台上结合其他的思路，优化自己的模型，下面是我自己的一些拙见，可以借鉴一下，下面是我的QQ，大家有什么独特的可以加我。a题后续也会出思路，但就不会再a题展示论文了。2892053776qq空间有一篇b题的论文链接，大家加完自己去空间里面找，因为是和小伙伴连夜肝出来的，所以有点欠缺。
SAP 物料分类账 CKM3详解
python金融数据分析
求，系统主要分有所有基金增长率前10、基金成立以来增长率前10、各基金净金值累计前10、基金净值、基金半年来跌幅前10等功能。环境具有信息分散、数据结构不统一的特点，难以将大数据调入应用系统中进行数据价值的体现，而数据可视化分析是有效适应。伴随着互联网时代的到来，使得传统产业和互联网相结合迸发出惊人的能量。借助图形化的手段，准确分析大数据和可视化之间的关系，进而有效地分析。数据变化的情况，发现大数
生命不息，奋斗不止。每一份努力都不会被辜负，只要坚持不懈，终究会有回报。珍惜时间，追求梦想。不忘初心，砥砺前行。你的未来，由你掌握！生命短暂，时间宝贵，我们无法预知未来会发生什么，但我们可以掌握当下。珍惜每一天，努力奋斗，让自己变得更加强大和优秀。坚定信念，执着追求，成功终将属于你！只有不断地挑战自己，才能不断地超越自己。坚持追求梦想，勇敢前行，你就会发现奋斗的过程是如此美好而值得。相信自己，你一
本文展示了如何利用DeepSeek V3与Python构建一个低成本、高效的数据抓取与分析机器人，并详细扩展了金融数据抓取与分析的实际应用场景。
考虑自变量X对因变量Y的影响, 如果X通过影响变量M而对Y产生影响, 则称M为中介变量。
参考：实证论文怎么写？ - 知乎1.控制变量、中介变量与调节变量调节变量是与控制变量都是自变量。调节变量是外来的变量，非模型的一部分，只有在证明存在干扰效果的时候才会代入。控制变量是模型的一部分，主要目的是为了得到更为精确的估计。调节变量不是研究者关注的核心自变量，而是为了澄清核心自变量与因变量的关系，即：在调节变量取不同值的情况下，核心自变量与因变量的关系有何变化。 比较一下，控制变量也是为了澄
本文综述了量化交易的背景知识、发展历程，详解了Informer模型在股价预测中的应用，并做了优化（带方案设计、数据集与代码）
根据第三方机构预统计，自2016年-2019年，我国零售信贷规模维持20%以上的高复合增长率，2017年中国零售信贷规模达到27万亿，到2019年，总规模超过37万亿。近年来互联网金融蓬勃发展，在借贷、保险、股权等领域涌现出一大批互联网与金融场景相结合的创新产品。同时作为互联网金融的子领域消费金融领域，在国家消费升级战略下，各大平台推出了如花呗、借呗，微粒贷等众多服务。互联网金融的架构有别于传统金
银行对公账户编码规则1. 工商银行2. 农业银行3. 中国银行4. 建设银行5. 邮储银行更多1. 工商银行中国工商银行对公账户共19位，其中1-4位为地区代码(详见代码表)，5-8位为网点代码，9-10位为应用号，11-17位为序号，18-19位为校验位。需要要注意的是应用号为09的属于往来户，19属于一般存款户。账号规则:账号编码规则账号19位地区代码4位+网点号4位+账户性质应用号2位+账号
当前，金融科技在客服类应用中已逐渐成熟，但在以内控合规类业务应用中，还处于快速发展阶段。典型的以服务质检为例，行业在覆盖率、召回率和准确率上，依然有相当大的提升空间。
数据名称：北京大学中国商业银行数字化转型指数2010-2021年数据年份：2010-2021年样本数量：2235条数据来源：北京大学数字金融研究中心。
大数据
在移动互联网的发展下，教育不仅仅局限于课堂之上，在慕课的发展思潮下，国内也开始了慕课的发展黄金期，与移动互联网的发展相结合，学堂在线是将各个名校的课程资源发布到网上，可以让师生进行实时地互动答疑，学生可以根据自己的所学的专业，进行线上的学习，然后进行提价作业，老师既可以在线进行解答批改，也可以离线进行批阅。2）统计出当天的电影播放的TOP-N；2.实时监控学生的作业的提交情况，对于师生实时互动的课
Vintage分析通过将不同时期放款的资产按照账龄进行分组，并跟踪其在每个账龄阶段的表现，为评估资产质量和风控策略效果提供了有力的工具。vintage在报表体系中，Vintage报表通常会呈现不同放款月份的资产在各个账龄阶段的详细指标，如逾期金额、逾期率、不良金额、不良率等。通过图表的形式，直观展示资产质量的变化趋势。2024 年 2 月 | 1 | 80,000 | 1.6% | 40,000
研究这只股票的撤单特征时发现在9:30:01:500时间点出现一个与众不同的大撤，558500.0股,这笔撤单的单号是751868.0，从委托到撤单一直有发生，且很迅速，预测是活跃单或者短线操盘。这只股票我筛选了一下大单时间特征，发现在9:36:27:480，委托号是5740835.0的大单异常，明显比其他投资者开的单大很多，一次性下单300000.0股入场，且没有拆单。在9:19:08:810时
目录一、概述：二、股票数据准备三、股票数据预处理1、数据特征归一化（标准化）2、将数据集转化为有监督学习问题四、股票数据划分为训练集和测试集五、模型构建及其预测1、搭建LSTM模型并绘制损失图2、预测并反转数据（反归一化）3、绘制模型预测结果图六、模型评估一、概述：传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题，而神经网络如LSTM则擅长于处理多个变量...
SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种时间序列预测模型，是ARIMA模型的扩展，用于处理具有季节性的时间序列数据。SARIMA模型在预测和分析季节性数据方面非常有用，它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）的概念，以及季节性分析。季节性时间序列模型是一种用于处理时间序列数据中包含季节性模式的方法。上一
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