之前针对lending club信贷数据，做过业务分析、用户画像、多维变量和相关性分析等，但数据分析的最终目的是赋能于业务，信贷场景中直接体现是，通过数据判断哪些客户是好客户，哪些客户是坏客户，他们都有什么共性和异性，建模分析后，如果新客户申请时，根据授权填写的各项信息，进行判断此客户是好客户还是坏客户，应不应该放款。这里选用前面《以它为镜：利用Python分析借贷平台Lending
基于python的信用卡评分模型1. 项目背景介绍1.1 信用风险和评分卡模型的基本概念 信用风险指的是交易对手未能履行约定合同中的义务造成经济损失的风险，即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性，它是金融风险的主要类型。 借贷场景中的评分卡是一种以分数的形式来
金融信用风险建模完整指南
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原创
2021-07-24 09:01:01
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3D One2.5正式版终于和大家见面啦！新版本全新推出趣味编程，让3D模型也能通过编程逻辑来完成，丰富你的创新想象力。这给有计划开展编程和3D设计课的学校提供了支持，在2018年高中新课标提出的加强编程教育大环境下，能运用2.5版同时学习3D设计和编程内容以快速完成创新教育的教学任务。趣味编程还具备录制动态编程的GIF图以及切换多种编程方式等，帮助老师在课堂上更直观地向学生展示3D模型的编程过程
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2023-09-12 18:22:05
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市场风险中性假设的r0只是等效r的其中之一于德浩2020.6.23在BS期权定价方程中，用到了一个市场风险中性假设，可后来人们发现，由此方程解出的期权价格C不仅适用于理想的市场风险中性条件，也符合现实的风险厌恶或风险未知的情形。我在上一篇的推导中，指出BS期权定价方程是特殊条件下成立，但解得的认购期权价格C具有一般普适性。因为，我们只要找到一个等效的收益率r，使得a*r1-b*r2=(a-b)*r
智能风控: Python金融风险管理与评分卡建模
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你实现"智能风控: Python金融风险管理与评分卡建模pdf"这个项目。下面，我将向你介绍整个实现流程，并给出每个步骤需要的代码和注释。
整体流程：
1. 数据预处理
2. 特征工程
3. 建立评分卡模型
4. 评估模型性能
5. 导出评分卡模型为PDF文档
接下来，我会逐步解释每个步骤需要做什么，以及相应
原创
2023-08-28 06:39:04
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一、平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下：（1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。（2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择适当的ARMA（p，q）模型进行拟合。（3）估计模型中位置参数的值。（4）检验模型的有效性。如果模
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2023-08-21 16:13:52
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1.背景介绍投资组合优化是资产管理和投资银行业务中的一个核心话题。因子分析是一种常用的投资组合优化方法之一，它可以帮助投资者更好地理解市场数据，从而更好地管理投资风险。本文将详细介绍因子分析的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及代码实例。1.1 投资组合优化的重要性投资组合优化是指通过优化投资组合的收益与风险来实现投资目标的过程。投资组合优化可以帮助投资者找到满足风险承受能力和收益要求的最佳投资组
尽管TensorFlow设计上足够灵活，可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用于实现神经网络模型。从原理上说可以使用张量构建计算图来定义神经网络，并通过自动微分机制训练模型。但为简洁起见，一般推荐使用TensorFlow的高层次keras接口来实现神经网络网模型。使用TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据2，定义模型
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2023-08-15 15:31:27
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最近在学习数学建模，发现大多数人都在用MATLAB，但MATLAB不是一门正统的计算机编程语言，而且速度慢还收费，最不能忍受的就是MATLAB编辑器不支持代码自动补全。于是就想到了可爱的Python，其中有非常著名的科学计算三剑客库：numpy,scipy和matplotlib，三者基本代替MATLAB的功能，完全能够应对数学建模任务。经过几天的折腾学习，总结出来了几个常用的应用例子，可以作为数学
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2023-06-06 21:52:47
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Python 实现三维建模工具
一、 内容介绍人类是那么得有创造力，我们创造、发明、设计、生产了一切大自然没有直接给予我们的东西使我们的生活变得更轻松更美好。在过去，我们只能在图纸上进行产品的创造与设计，而现在，有了计算机的帮助，有了 CAD（计算机辅助设计）软件，大大节省了我们的精力与时间成本，使我们的工作更高效，能够拥有更多时间去思考设计本身。那么 CAD 软件是如何写出来的呢？CAD 软件种
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2023-05-26 20:46:10
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有用的设计模式创建型模式（creational patterns）：这些模式用于生成具有特定行为的对象。结构型模式（structural patterns）：这些模式有助于为特定用例构建代码。行为模式（behavioral patterns）：这些模式有助于分配责任和封装行为。创建型模式创建型模式处理对象实例化机制。这样的模式可以定义如何创建对象实例或者甚至如何构造类的方式。编译型语言（如 C 或
目录1 层次分析法1.1 题目1.2 Python源码2 多属性决策法2.1 题目2.2 Latex公式源码
二3 图论-dijstra3.1 题目3.2 Python源码4 图论-Floyd4.1 题目4.2 Python源码 模型参考层次分析法①视频简介 ②算法推导 ③计算方法多属性决策法①视频简介 ②详细解说1 层次分析法1.1 题目建模步骤建立层次结构模型目标：选择合
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2023-09-14 22:51:30
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MTV里的M代表模型。 Django模型是用Python代码形式表述的数据在数据库中的定义。对数据层来说它等同于 CREATE TABLE 语句，只不过执行的是Python代码而不是 SQL，而且还包含了比数据库字段定义更多的含义。Django用模型在后台执行SQL代码并把结果用Python的数据结构来描述。 Django也使用模型来呈现SQL无法处理的高级概念。from django.db im
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2023-08-13 14:42:09
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你是否曾经梦想过一种高效且简单的方法，只需三行代码即可在 Python 中创建 3D 几何图形？你的梦想成真了，它被称为“PyPRT”。PyPRT 是CityEngine Procedural Runtime 的 Python 绑定。PRT 代表“Procedural Runtime”，是 CityEngine 3D 生成的核心。不过这篇文章与 CityEngine 无关，你无需了解 CityEn
1、VaR简介 2、VaR原理3、不同VaR实现方法及适用场景3.1 历史模拟法3.1.1 使用TUSHARE读入美的复权后估计数据隆重介绍一下TUSHARE， 非常好的财经数据库， 能获取到国内股价信息#环境&数据准备
import sys as sy
import numpy as np
import pandas as pd
import tushare as ts
imp
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2023-11-03 12:03:38
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import pandas as pd
import numpy as np
import calendar
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdate
from datetime import datetime
from dateutil.parser import parse
from scipy.optim
险型决策的基本方法是将状态变量看成随机变量，用先验分布表示状态变量的概率分布，用期望值准则计算方案的满意程度。 但是在日常生活中，先验分布往往存在误差，为了提高决策质量，需要通过市场调查来收集补充信息，对先验分布进行修正，然后用后验分布来决策，这就是贝叶斯决策。贝叶斯理论是决策领域的一个重要分支，关于风险型决策和贝叶斯决策的理论知识，大家可以查阅相关书籍，没有电子版，这是代码学习，我就不多赘述了。
instance1：求解下列线性规划问题 s.t. 代码：from scipy import optimize
import numpy as np
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
B = np.array([-10,12])
#要与A对应，是二维矩阵
Aeq
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2023-06-06 21:38:56
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