# 如何实现 Python Brinson BF 模型
在投资组合管理和绩效评估中，Brinson BF 模型是一种广泛使用的方法，它帮助我们分析基金经理的表现，并将其归因于市场效应和策略选择。在这篇文章中，我们将逐步实现这个模型，特别适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程
我们将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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广度优先搜索（Breadth First Search，简称bfs）是属于图论的一种，广泛应用于数据结构的搜索，通常用于解决一些最短路径的问题。广度优先搜索的核心思路是：确定一个或多个源点，以这些源点为起点向外发散，确定下一步可能会走到的所有点（必要时可使用哈希去重，记录走过的点，因为有些时候bfs可能会进入死循环，并且可以验证：一个点若在第n次遍历时走到过，此后的任意一次遍历走到的这个点必然没有
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2023-09-27 09:05:02
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目录1. Introduction1.1. FRS框架1.2. 信息来源1.3. Auditing, 审计2. Financial Reporting mechanics2.1. R22: Financial Statement elements2.1.1. Assets中国特色的土地资产项2.1.2. Liabilities2.1.3. Owner's equity2.1.4. Revenue2
Brinson理论的框架 象限1基金基准：在此，我们将根据其长期投资基准确定投资组合的基准收益率。 一个基金的基准收益是所采用的投资基准的结果。投资基准确定长期资产配置计划(包括资产类别和标准权重)，用于控制总体风险和满足投资组合目标。 简而言之,基准确定整个计划的投资组合的标准。要计算策略基准收益率，我们需要：(1)预先说明所有资产类别的权重，以及(2)分配在每种资产类别上的被动(或基准)
原创
2023-09-20 17:48:17
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单期Brinson模型 一个时期的基金收益可以分为四个部分：资产配置收益、个股选择收益、交互收益和基准组合收益。先构建4个概念性的组合： Q1、Q4：基准收益组合和实际投资组合； Q2：积极资产配置组合。这表示基金经理能自主选择资产配置的比例，但是每个资产类别内部则完全按照其业绩基准配置，即每个资产i的收益等于在基准中资产i的收益； Q3：积极股票选择组合。这表示基金经理完全按照业绩
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2024-01-22 20:38:12
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brinson归因是一种用于量化投资领域的分析方法，主要用于评估投资组合的表现与基准的偏差。这种方法将投资组合的收益归因于不同的因素，比如市场选择和资产配置。本文通过Python实现brinson归因的过程，详细记录其中的协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测与工具链集成，协助读者深入理解该过程。
## 协议背景
回顾一下brinson归因的历史。该方法最早由Brinson, Hoo
Cisco IOS
防火墙是
Cisco IOS的一个组件，它可以提供Cisco PIX
防火墙上 的类似功能。它可以允许管理员在不购买单独防火墙的情况下，有效地对网络提供
安全防护。
大家以前使用比较多的是标准访问列表和扩展访问列表，但这两种形式的列表都是静态的，即不在人为参与的情况下，系统不能根据实际情况的变化动态调整列表中 的条目。但在实际工作中我
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2024-07-28 09:56:42
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Brinson理论的框架 象限1基金基准：在此，我们将根据其长期投资基准确定投资组合的基准收益率。 一个基金的基准收益是所采用的投资基准的结果。投资基准确定长期资产配置计划(包括资产类别和标准权重)，用于控制总体风险和满足投资组合目标。 简而言之,基准确定整个计划的投资组合的标准。要计算策略基准收益率，我们需要：(1)预先说明所有资产类别的权重，以及(2)分配在每种资产类别上的被动(或基准)
原创
2023-09-26 15:09:05
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运行代码：import torch
from torch import optim
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from torchvision.utils import make_grid
import time
# 配置参数
DOWNLOAD_CIFAR = True
batch_
# Python中的暴力破解算法 (BF算法)
暴力破解算法（Brute Force Algorithm，简称BF算法）是一种试探性的方法，用于解决各种问题，包括密码破解、组合优化等。该方法通过穷举所有可能的解决方案，直到找到满足条件的解。
## BF算法的基本原理
BF算法的核心思想是简单直接，通过列举所有可能性，保证最终可以找到正确的答案。虽然这种方法的时间复杂度通常较高，但在解决小规模
原创
2024-10-02 06:58:57
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目录前言一、Pytorch2ONNX1.1、具体操作1.2、代码二、ONNX2NCNN2.1、下载、编译protobuf2.2、下载编译ncnn2.3、生成ncnn模型2.4、优化ncnn三、VS2019编译NCNN3.1、VS2019环境配置3.2、使用VS2019编译ncnn权重模型四、结果比较四、v5lites.cpp源码：Reference 前言以YOLOv5为例子，在Windows下将
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2024-10-11 14:15:56
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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
#include <string.h>
#define INITSIZE 1000
#define INCRE 20
#define OK 1
#define ERROR 0
typedef struct {
char *dat
原创
2023-06-23 22:13:21
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前几天观看了B站up主：正月点灯笼 的视频，里面讲到了BFS和DFS的算法，这里我靠自己的理解还原其视频中的代码：graph = {
'A': ['B', 'C', 'D'],
'B': ['A', 'C', 'E'],
'C': ['A', 'B', 'E'],
'D': ['A', 'E'],
'E': ['B', 'C', 'D', 'F'],
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2023-09-17 13:26:16
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准备：字符串比大小：比的就是字符串里每个字符的ASCII码的大小。（其实这样的比较没有多大的意义，我们关心的是字符串是否相等，即匹配等）字符串的存储结构：同线性表（顺序存储+链式存储） 顺序存储结构是一组地址连续的存储单元来存储字符串中的字符序列；按照预定义的大小，为每个定义的字符串变量分配一个固定长度的存储区，一般用定长数组来定义。——空间分配不灵活，但是字符串一般都是连在一起表述的，”断章取
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2023-08-09 19:27:20
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# Python中的BF算法实现
## 1. 引言
在计算机科学中，字符串搜索是一项基础且重要的任务。在众多算法中，BF（Brute Force）算法是最基础的一种实现方式。在这篇文章中，我们将深入探讨BF算法的原理和应用，并通过Python来实现这一算法。
## 2. BF算法原理
BF算法，即暴力搜索，采用最直接的方法来解决字符串匹配的问题。它通过检查主串中的每个子串是否与模式串匹配，
1. 字符串匹配算法所谓字符串匹配算法，简单地说就是在一个目标字符串中查找是否存在另一个子字符串。如在字符串 "ABCDEFG" 中查找是否存在 “EF” 字符串。可以把字符串 "ABCDEFG" 称为原始（目标）字符串，“EF” 称为子字符串或模式字符串。本文试图通过几种字符串匹配算法的算法差异性来探究字符串匹配算法的本质。常见的字符串匹配算法：BF（Brute Force，暴力检索算法）RK
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2023-07-04 15:18:16
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BF算法是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串P的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和P的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和P的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。 1 //BF算法 2 #include 3 4 usin...
原创
2021-08-07 11:48:02
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#include <iostream>using namespace std;#define maxlen 255typedef struct { char ch[maxlen + 1]; int length;}sstring;//顺序typedef struct { char *ch;//若是非空串，则按串长分配存储区，否则ch为NULL int lenth;...
原创
2022-03-02 11:13:19
116阅读
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
#include <string.h>#define INITSIZE 1000
#define INCRE 20
#define OK 1
#define ERROR 0typedef struct {
char *data;
in
原创
2023-09-12 22:14:26
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BF算法是一种蛮力算法，其实现过程没有任何技巧，就是简单粗暴地拿一个串同另一个串中的字符一一比对，得到最终结果。
链接地址：串的模式匹配算法 – BF算法详解目录一、BF算法原理设计思想：二、时间复杂度三、C++实现代码一、BF算法原理BF算法是一种蛮力算法，其实现过程没有任何技巧，就是简单粗暴地拿一个串同另一个串中的字符一一比对，得到最终结果。算法目的
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2023-07-24 18:19:58
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