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量化交易


量化交易是一种利用数学模型和计算机算法来进行交易决策的投资策略。以下是详细内容:

  1. 基本原理

    • 数据驱动:量化交易依赖大量的金融数据,包括历史价格、成交量、宏观经济数据、公司财务数据等。通过对这些数据的分析和挖掘,寻找可能存在的规律和模式。例如,分析股票价格的历史走势,发现某只股票在特定的市场条件下(如利率下降、行业整体增长等)经常出现上涨趋势。
    • 数学模型构建:使用统计分析、时间序列分析、机器学习等方法构建交易模型。例如,用线性回归模型来预测股票价格与某些因素(如市盈率、市净率等)之间的关系,或者使用神经网络模型来捕捉更复杂的市场动态。这些模型会根据输入的数据生成交易信号,如买入、卖出...

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2025目标规划日历


以下是一个简单的 2025 年目标规划月维度表格的 Markdown 示例,你可以根据自己的实际需求修改和完善:

月份 目标 1 目标 2 目标 3 进度记录 完成情况
一月 学习新的编程语言基础 阅读 2 本专业书籍 开始健身计划,每周锻炼 3 次 编程语言学习到变量与数据类型章节;读完一本专业书;健身完成 10 次 部分完成
二月 深入学习编程语言的函数与模块 完成一个专业相关的小项目 优化健身计划,增加力量训练 函数学习中;小项目完成 50%;力量训练加入 进行中
三月 掌握编程语言的面向对象编程概念 撰写专业文章并投稿 参加一次健身比赛或活动 - -
四...

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维度缩减


  1. 定义
  2. 维度缩减(Dimension Reduction),也称为降维,是一种在数据处理和分析过程中,通过将高维数据转换为低维数据来简化数据结构的技术。在许多实际的数据集(如基因数据、图像数据、文本数据等)中,数据可能具有很高的维度,这会带来诸如计算复杂度高、存储成本大、模型过拟合等问题。降维技术可以有效地解决这些问题。
  3. 主要方法
  4. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)
    • 原理:PCA是一种最常用的线性降维方法。它的基本思想是通过寻找数据方差最大的方向来构建新的坐标轴(主成分),这些主成分是原始变量的线性组合。第一个主成分是能够解释数据最大方差的方向...

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层次凝聚聚类


Hierarchical Agglomerative Clustering(层次凝聚聚类),是聚类分析中的一种重要方法。

  1. 基本原理
  2. 它是一种自底向上的聚类方法。开始时,每个数据点都被视为一个单独的聚类。然后,在每一步中,算法会根据某种相似度(或距离)度量标准,寻找最相似(距离最近)的两个聚类,并将它们合并为一个新的聚类。这个过程不断重复,直到满足某个停止条件,比如达到预定的聚类数量或者所有数据点都合并到一个聚类中。
  3. 例如,假设有5个数据点A、B、C、D、E。最初,聚类为{A}、{B}、{C}、{D}、{E}。如果根据距离度量发现A和B是最相似的,那么就将它们合并为一个新的聚类{AB},...

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复利


复利的定义与概念

复利是一种计算利息的方法,与单利相对。在单利计算中,利息仅基于初始本金计算,而复利则是将前一期的利息和本金加在一起算作本金,再计算下一期的利息,也就是所谓的“利滚利”。其计算公式为(A = P(1 + r)^n),其中(A)表示最终的本利和,(P)表示初始本金,(r)表示年利率(或每期利率),(n)表示期数。

复利在金融投资领域的应用

  1. 银行储蓄与理财产品
  2. 一些长期定期存款产品可能采用复利计算方式。例如,某银行的5年期定期存款,年利率为3%,如果本金为10万元,按照复利计算,5年后的本利和为(100000×(1 + 0.03)^5≈115927.41)元,比单利计算的结...

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天工AI-全能的AI助手


您提供的链接是指向“天工AI”的官方网站。根据您提供的网页内容,以下是一些关键信息的总结:

  1. 平台功能
  2. 天工AI 是一个全能的 AI 助手,主要功能包括聊天、写作和对话。
  3. 它能够进行深度搜索和多彩阅读,帮助用户获取和处理信息。

  4. 全网信源

  5. 天工AI 提供全网信源的搜索功能,这意味着它可以访问和整合来自互联网各个角落的信息,为用户提供更全面、更准确的搜索结果。

  6. 高级模式

  7. 网站提供高级模式,可能包括更高级的搜索和分析工具,帮助用户更有效地处理复杂的信息需求。

  8. 版权信息

  9. 版权所有者为昆仑万维科技股份有限公司,位于北京市东城区明阳国际中心B座。
  10. 提供了相关的公安网...

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BNF-


巴科斯范式(Backus - Naur Form,简称BNF)是一种形式化的语法表示方法,主要用于描述编程语言、标记语言等形式语言的语法规则。

  1. 符号表示
  2. 非终结符(Non - terminal Symbols):通常用尖括号“< >”包围的名称来表示,如<表达式>、<语句>等。这些非终结符代表语法中的抽象结构,它们可以进一步由其他非终结符或终结符来定义。例如,在描述一个简单的编程语言语法时,<程序>是一个非终结符,它可能由一系列的<语句>组成。
  3. 终结符(Terminal Symbols):是语言中实际出现的符号,如字母、数字、...

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aitntnews-网站池


网页aitntnews.com主要涵盖了人工智能领域近期的各类动态资讯,包括应用开发、模型研究、人才培养、技术创新、行业应用、企业发展以及人物变动等多方面内容,展现出AI领域的蓬勃发展态势。

应用开发与市场趋势

  1. 生成式AI应用在App Store排行榜表现出色,在教育、生产力、照片编辑等多领域占据前列,免费图形和设计应用类别中AI内容创建工具众多。
  2. 不会代码的独立开发者利用Cursor开发App取得佳绩,体现低代码开发工具在AI应用开发中的潜力。
  3. AI在直播间助力提升KPI,数字人、AI电商等应用兴起,重构直播行业生态。
  4. 奶茶行业引入AI技术,如北京地铁站出现奶茶无人机,实现扫码点餐、...

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人工智能简史:从萌芽到蓬勃发展


以下是加入人工智能对计算机行业影响分析后的文章:

人工智能简史:从萌芽到蓬勃发展

在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最具影响力和变革性的领域之一,其发展历程犹如一部波澜壮阔的史诗,充满了无数科学家的智慧与探索,也见证了人类对智能本质的不懈追求。

一、孕育与萌芽(20世纪40 - 50年代)

人工智能的故事开篇于计算机科学的早期发展。20世纪40年代,电子计算机的诞生为人工智能的兴起奠定了基础。当时,世界正处于第二次世界大战后的重建与科技复兴时期,计算机作为一种全新的计算工具,展现出了巨大的潜力。1943年,沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出了人工神经元模型,这一模型模拟了人类大脑神经...

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自动推理的发展历史


自动推理的发展历史可以追溯到多个重要的阶段和事件,以下是其详细介绍:

早期探索与基础奠定

  • 起源:自动推理的起源可以追溯到20世纪20年代,当时的早期决策方法由希尔伯特、Bernays、Behmann、Schönfinkel、Ackermann、Ramsey等人提出,这些方法为自动推理奠定了一定的理论基础 .
  • 理论突破:1931年Herbrand的理论、1939年希尔伯特和Bernays的方法等,进一步推动了自动推理相关理论的发展,为后续研究提供了重要的思路和方法.
  • 图灵测试的影响:1950年,图灵提出了“图灵测试”,这一思想实验探讨了计算机是否能够表现出与人类相似的智能,为人工智能包括...

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