【置顶】stackStorm架构图
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分类目录归档：知识库
【置顶】FinRobot-架构图
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【置顶】StackStorm-开源的自动化平台
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- 定义与概述
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StackStorm是一个开源的自动化平台，用于事件驱动的自动化操作。它能够将各种系统、工具和服务集成在一起，通过自动化流程来响应事件，从而提高系统的运维效率、可靠性和敏捷性。例如，在一个复杂的云计算环境中，当监测到某个虚拟机的CPU使用率过高时，StackStorm可以自动触发一系列操作，如扩展虚拟机资源或者迁移虚拟机到其他主机。
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核心组件与架构
- 传感器（Sensors）：这是StackStorm的输入部分，用于检测事件。传感器可以监控各种来源的事件，如系统日志、消息队列、网络设备的SNMP陷阱等。例如，一个文件系统传感器可以监控文件系统的变化，如文件的创建、修改...
套利定价理论-APT
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套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory, APT）是由斯蒂芬·罗斯（Stephen Ross）于1976年提出的资产定价模型，旨在解释资产收益率的多因素影响。与资本资产定价模型（CAPM）不同，APT允许多个风险因素影响资产收益，更具灵活性。
1. 核心思想
APT认为资产收益率由多个宏观经济因素驱动，投资者可以通过套利机会调整投资组合，使市场趋于均衡。其核心假设是市场不存在套利机会，即资产价格应反映所有可用信息。
2. 模型公式
APT模型表示为： [ E(R_i) = R_f + \beta_{i1}F_1 + \beta_{i2}F_2 + \dots + ...
金融工程-
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金融工程是一门交叉学科，结合了金融学、数学、统计学和计算机科学，旨在通过创新金融工具和策略来解决复杂的金融问题。以下是金融工程的主要内容：
1. 核心领域
- 衍生品定价：利用数学模型（如Black-Scholes模型）为期权、期货等衍生品定价。
- 风险管理：通过VaR、压力测试等方法识别和管理市场、信用及操作风险。
- 投资组合优化：运用马科维茨均值-方差模型等工具，优化资产配置以实现收益与风险的平衡。
- 量化交易：开发算法交易策略，利用统计套利、高频交易等技术从市场中获利。
- 结构化产品设计：创建复杂的金融产品，如CDO、CLO等，满足特定投资需求。
2. 主要工具与技术
- 数学模型：随机微积...
华尔街学堂-在线金融课堂网站
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该网页是华尔街学堂的在线金融课堂网站，主要提供丰富多样的金融及相关领域课程，致力于帮助学员提升专业技能与职场竞争力，满足金融从业者和学习者的多种需求。 1. 课程体系
- **重点行业研究与投资逻辑**：涵盖 10 大行业 30 个重点赛道，有最全行业研究分析框架，如医药行业研究与投资逻辑等课程，价格从 499 元到 899 元不等，部分课程如行业研究训练营【就业班】价格为 2899 元。
- **其他金融核心课程**：包括财务估值（如估值建模从理论到实战系列课）、税务筹划（税务筹划实务要点详解）、债券实操（债券实务专题课）、股权设计（股权设计实务及案例分析）等，价格在 299 元到 6...无线充电-原理
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无线充电的原理主要基于电磁感应和磁共振技术，以下是其核心机制：
1. 电磁感应
- 发射端（充电板）：通电后产生交变磁场。
- 接收端（设备）：内置线圈在交变磁场中产生感应电流，经整流后为电池充电。
2. 磁共振
- 发射端和接收端：通过调谐至相同频率，实现更高效的能量传输，适合远距离充电。
3. 无线电波
- 发射端：将电能转换为无线电波。
- 接收端：接收并转换无线电波为电能，适用于低功耗设备。
4. 关键技术
- 线圈设计：影响能量传输效率。
- 频率匹配：确保发射和接收端频率一致。
- 控制电路：管理功率和充电状态，保障安全。
5. 优缺点
- 优点：便捷、减少接口磨损、防水防尘。
- 缺点：效率较低...
量化课程学习记录
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Monday.com-综合性工作平台
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Monday.com是一个综合性工作平台，旨在帮助团队简化工作流程、增强协作并提升工作效率，受到众多企业认可，在多个领域获得奖项，在行业内处于领先地位。 1. 核心功能与优势 - 高度灵活定制：支持通过简单的拖放操作，添加丰富列类型、构建复杂工作流程，满足各类个性化需求。 - 集成协作：可无缝连接常用工具和Monday.com产品，避免频繁切换标签页，提高工作效率。 - 自动化与AI助力：能自动处理重复性、手动任务，如更新状态、发送邮件等，让员工专注于关键工作。 - 数据驱动决策：提供实时、全面的关键指标视图，便于发现工作瓶颈、监控进度，做出明智决策。 ...
趋势共识
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趋势共识是指在特定领域或市场中，大多数参与者对某一趋势或发展方向达成一致看法。这种共识通常基于数据分析、专家意见、市场行为等，对投资、商业决策和政策制定有重要影响。
关键要素
- 数据支持：共识往往依赖大量数据分析，如市场调研、历史数据等。
- 专家意见：行业专家、分析师的观点对共识的形成至关重要。
- 市场行为：投资者、消费者等的行为模式也会影响共识的形成。
- 媒体报道：媒体的广泛报道能加速共识的传播和接受。
应用领域
- 金融市场：投资者对市场走势的共识影响资产价格和交易策略。
- 科技行业：对技术趋势的共识推动资源投入和研发方向。
- 政策制定：政府和机构依据共识制定政策，如环保、公共卫生等。