基于数据波动性的分割算法
我们常见的分割算法有很多种，比如能量法，包络线法之类的，但这些算法难以实现实时分割，今天我给大家分享一个原创的分割算法，是在以前项目中用过的，这两天加以优化，最中整理了一个MATLAB版本的,给大家分享一下。算法的原理简单介绍一下：这里给出了一段肌音信号（已经分割好了），是用加速度传感器在手上采集的，每次完成一次动作，就会产生一
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2024-06-17 22:39:57
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一些交易员错误地认为波动率是基于股价的方向性趋势。并非如此。根据定义，波动率仅指股价的波动幅度，而不考虑方向。作为个人交易员，你只需二种形式的波动性：历史波动性和隐含波动性。（除非当交易对你不利时，你的情绪变得特别不稳定，在这种情况下，你也应该为此担忧。）历史波动率在教科书中被定义为“过去股价变动的年度化标准差”，但与其说这让你感到无聊，不如说这是股价在一年期间内每天的波动幅度。即使现在100美元
波动现象在生活中非常常见，比如你随便扔一颗石子到平静的湖面上，一圈圈的波纹图案就会出现。波动现象的控制方程为波动方程，下面不要眨眼，请欣赏美丽的波纹： 正方形域内波反射图案 矩形区域波反射图案 三角形区域（一条边为无反射边界）波反射图案 只要我们求解出波动方程我们就可以得到上面美丽的图案，那么什么是波动方程呢，二维的波动
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2023-12-14 19:44:36
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拿到一个数据我们首先想到的是绘制散点图查看数据的基本分布情况，那么在Python.pandas中，如何绘制散点图呢？散点图的缺陷是什么，为什么要绘制抖动图呢？先引入相应的模块读取数据到数据框df打印出前5行数据，可以看到有两列数据，分别是 孩子的身高和父母的身高先绘制一个散点图，x轴为孩子的身高，y轴为父母的身高，将绘制得到的图片保存在D盘下的plot.png文件我们可以看到得到的图片是酱紫的，由
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2024-04-28 12:12:57
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语言&工具：python-matplotlib以前在实现这个的时候，找了很多很多的文章，方法，都不能符合我实现动态可视化的需求很多文章，要么不是动态，要么代码根本就调不通，要么就是些教程。下面的代码的数据源是实时动态的，结果显示是动态折线图。优点：实时接收数据，动态展示数据，频率：一秒10个数据，能够直观看出数据的波动情况缺点：折线图看起来不那么流畅，不像心电图那种平滑，跟ROS自带的rq
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2024-02-28 10:16:21
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一、指标意义描述现状：能将数据表现，还原成实际场景。分析原因：能把导致现状的根本原因找出来。预测未来：能根据现有的信息，对未来做出一个判断。改善未来：能明确的定位出一些人，驱动他们去做一些事，让现状一步步走向理想状况。二、判断是否存在问题的方法：指标监控的“一量三比”在此，好好介绍2种常用的指标监控思路：看绝对量级与绝对量占比，以及三种常用的比较方式。为了方便记忆，大家可以简称为“一量三比”。1.
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2024-01-18 13:19:33
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# 数据波动检测Python库的实现指南
数据波动检测是数据分析中的重要一环，特别在金融、物联网等领域。本文旨在从零开始教会您如何使用Python实现一个简单的数据波动检测库。
## 流程概述
下面是实现数据波动检测库的主要步骤：
| 步骤 | 任务 | 时间 |
|------|------------------
前言这其实是我们一次课程作业，以上证50ETF期权为例说明波动率微笑现象。按习惯我先上网搜了一下看有没有前辈写过这样的代码，毕竟重复造轮子不好嘛。没想到真的有但是这份代码有个问题，就是需要自己手动搜集数据，而且输出的数据不是标准的DataFrame。趁着做作业的机会，我借鉴并改写了作者的代码，主要实现了以下改进：使用plotly作图，生成可交互式图像。利用tushare自动拉取数据，
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2023-10-27 17:26:13
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文章目录概述一、数据整理1.时间格式转换2.训练集和测试集3.原始股票对数收益率数据展示二.朴素法1.计算即可视化2.RMSE检测3.ADF平稳性检测三. 简单平均法1.概述四.简单移动平均法1.概述2. 5日，10日，15日简单移动平均法3.RMSE检验4.ADF平稳性检验五.指数平滑法1.概述2.一次指数平滑法2.二次指数平滑法3.三次指数平滑法总结 概述根据前一篇文章算计算出来的股票对数收
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2023-09-23 15:03:07
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在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。对于固定的无风险利率，描述为：通过使用这种模型，可以得出欧洲看涨期权的价格 。这是函数的描述。callHestonc
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2023-11-10 21:20:37
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# 波动干涉——Python实现与原理解析
波动干涉是物理学中一个重要的现象，常见于光波、声波等各种波动形式。干涉的基本原理是两个或多个波相遇时，它们的位移相互叠加，从而产生新的波形。在本篇文章中，我们将通过Python进行波动干涉的模拟，并探索其背后的物理原理。
## 波动干涉的基本理论
在描述波动干涉时，最常用的模型是两个相干波的叠加。设波动的方程为：
$$
y(x, t) = A \
隐含波动率模型-增量搜寻算法-python实现隐含波动率模型-增量搜寻算法-python实现import numpy as npdef incremental_search(f,a,b,dx):fa=f(a)c=a+dxfc=f(c)n=1while np.sign(fa)==np.sign(fc):if a>=b:return a-dx,na=cfa=fcc=a+dxfc=f(c)n+=1
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2023-10-20 23:49:00
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# 使用Python计算金融市场波动率的完整指南
## 1. 概述
在金融领域，波动率衡量的是资产价格波动的程度。通常来说，波动率越高，风险也越大。使用Python计算波动率是金融分析中的常见任务。今天，我将指导你如何使用Python来实现这一目标。
### 2. 实现波动率的步骤
首先，我们来看一下整个实现过程的流程。我们将此过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-12 04:59:31
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很多朋友在各种渠道会发现，学习Python正在成为一种普遍的现象，如今的Python，早已不是程序员才用得上的编程语言，它更像是当代职场人傍身的技能，在编程界，甚至全网都掀起了热潮。而不可否认的是，在Python火遍全网的过程中，风变编程发挥了不可忽视的推动作用。那风变编程是什么？为什么那么多人学得不亦乐乎？风变编程又是如何带起这波学习热潮的呢？在2020“回响中国”腾讯教育年度盛典的采访现场，风
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2024-07-24 21:57:41
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# 波动率与Python：一种数据分析的视角
波动率（Volatility）是金融领域用来衡量资产价格变动强度的一个重要指标。在投资分析、风险管理及资产定价领域，波动率扮演着至关重要的角色。在这篇文章中，我们将使用Python来计算和可视化波动率，帮助大家更好地理解波动率的含义以及其在金融市场中的作用。
## 波动率的基本概念
波动率是指某一资产在一定时间内价格变动的程度，通常用标准差来表示
波动率 Python是一个涉及数据分析与处理的热门话题，特别在金融与统计领域，波动率这一概念尤为重要。接下来，我们将一步一步探讨如何在Python环境下解决波动率的相关问题，从协议背景到逆向案例，详细讲解每一个步骤和细节。
### 协议背景
首先，让我们从波动率的概念和背景入手。波动率常用于金融领域，表示某一资产价格的波动程度。理解这一点对于后续的分析至关重要。以下是波动率和Python之间的关
# 使用Python分析波动率
波动率是金融市场中一个重要的概念，它衡量了资产的价格波动程度。简单来说，波动率越大，价格波动越剧烈，风险也相应增大。本文将介绍如何使用Python分析波动率，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 波动率的定义
波动率（Volatility）可以从多个角度进行定义。通常我们将其分为历史波动率和隐含波动率。历史波动率是基于过去价格数据计算出的波动
先说说项目的背景自己用pyqt做了一个界面，大家都知道qt的主线程不能阻塞，一旦阻塞的话在不同的界面就会出现卡顿的问题我在一个tab当中有一个需要消耗很长时间的funcA，我之前的办法是将funcA放到子线程。但是后面需要funcA的返回数据，那么我想到了之前说的两种方法，一个是重写线程类，一个是queue让子线程和父线程进行通信。但是实际的使用会发现，都会出现父线程等待子线程结束之后拿到数据的问
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2024-10-31 09:14:57
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先明确数据指标出现异常：上升或下跌，通常有以下情况1.一次性波动：只在某个时间节点发生波动。原因一般是短期或突发事件。2.周期性波动：周期性发生上升/下跌,比如双十一，周末，季节性因素等。3.持续性波动：从某个时间开始，一直出现上升/下降趋势。持续性上升/下跌背后原因往往都是深层次的，比如用户需求转移，渠道投放长期暂停，大环境等因素，导致出现持续性的。如果是数据指标下跌的话，周期性下跌一般都不需要
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2024-09-06 15:40:02
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.NET中实现金融股票的一些简单算法(精简处理)(波动率，收益率，年化，夏普比率等算法简化)最近接手一个关于股票的系统，显示端需要显示一些庞大且可分析性的比率数据，其中就用到了一些简单且实用的算法（标题中的各个公式，不论是书上还是其他朋友总结出来总会有一些出入，这里只参考工作日情况**非自然日算式方式这个算法普伦是夏普或者波动都和不同的场景有一些出入，根据个人的实际情况，可以进行适当修改首先，公式
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2023-10-09 21:56:51
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