本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。研究了两种模型：一种使用历史波动率，另一种使用Garch（1,1）波动率预测。均值回归策略使用RSI（2）建模：RSI（2）时为Long，否则为Short。趋势跟踪策略以SMA 50/200交叉建模：当SMA（50）> SMA（200）时为Long，否则为Short。相关视频以下代码从Yahoo Fiance加载历史
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2024-07-17 00:57:49
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算数运算符: + - * / // % **
var1=3
var2=4
res=var1+var2 #加法
res=var1-var2 #减法
res=var1*var2 #乘法
res=var1 / var2(结果为小数)
res=var1//var2(地板除整除,只取结果的整数部分,若除数或被除数中有一个是小数则在结果后加上.0)
res=var1%var2(取
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2023-08-09 23:25:49
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# 滚动窗口计算VAR（Value at Risk）实现指南
在金融分析中，Value at Risk (VAR)是一种常用的风险管理工具。本文将教授你如何使用Python实现滚动窗口的VAR计算。我们将遵循以下步骤：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 计算每日收益率 |
| 3 | 设置滚动窗口
1.let 和 const暂时性死区 （Temporal Dead Zone）let和const命令声明的变量无变量提升，且都会被锁定在声明的代码块中，在let和const命令执行前，使用该变量都将报错，这一部分称为“暂时性死区”。 var tmp = 123;
if (true) {
tmp = 'abc'; // ReferenceError
let tmp;
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2024-06-22 08:17:23
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统计应用安装成本是免费游戏运营策略的关键部分。当每安装成本达到1~2美元的时候尤是如此。为此，发行商投入大量的资源进行玩家生命周期价值（LTV）预测。这些预测方式通常有如下三种：1、平均每日每活跃玩家收入（ARPDAU）2、交易预测3、不同玩家群体预测第一种方式为每日收入预测；第二种方式为每玩家交易的次数与额度预测；最后一种为通过同一群体的玩家历史价值进行预测；以下将会详细介绍这三种计算方式，从
一：变量var = "First"
print(var)
var = "Second"
print(var)添加变量var并多次赋值打印，结果显示python将始终记录变量的最新值。二：变量命名规范1、变量名只能包含字母，数字和下划线。变量名能以字母或下划线开头，但不能以数字开头。例如，变量可命名为var_1，但不能为1_var。2、变量名不能包含空格，可使用下划线来分割其中的单词。3、不要将Py
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2023-09-30 16:45:56
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算数运算符: + - * / // % **var1=3var2=4res=var1+var2 #加法res=var1-var2 #减法res=var1*var2 #乘法res=var1 / var2(结果为小数)res
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2024-06-09 22:15:34
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# 如何实现Var python
## 简介
在Python中，变量是存储信息的容器。使用变量可以方便地存储和操作数据。本文将向刚入行的小白介绍如何在Python中实现"Var python"。
## 实现步骤
下面是实现"Var python"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 定义一个变量 |
| 步骤2 | 给变量赋值 |
| 步骤3 |
原创
2023-10-24 12:14:36
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statsmdels.tsa 模块中的 VAR 类。import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")学习# encoding: gbkimport pandas as pd
import numpy as np
import arrow
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import time
#
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2024-01-31 22:57:35
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day12知识补充json模块第三方模块requests模块xml知识补充1、python内部为我们也提供很多全局变量
2、在 .py 文件里面；使用 vars() 可以查看python为当前 .py 文件提供的所有的全局变量
3、创建一个空的 .py 文件；使用 vars()；查看全局变量
主要的：
1、 __doc__：.py 文件的注释扩展：
文件的注释；在一个文档的开头用三个
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2023-08-13 22:05:27
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**MySQL var类型金额计算**
在MySQL数据库中，var类型是一种可变长度的字符串类型，用于存储可变长度的字符数据。对于金额计算，我们通常会使用decimal类型来存储和计算，因为它提供了更精确的计算和存储。
然而，有时候我们可能会遇到一些特殊情况，需要使用var类型存储金额数据，这时候我们需要注意一些问题和注意事项。
**1. var类型的存储**
在MySQL中，var类型
原创
2023-12-17 06:50:44
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# Var风险价值 Java计算
在金融领域，风险价值是一种衡量资产或投资组合在未来可能面临的损失的方法。其中，Var（Value at Risk）是最常用的一种风险价值计算方法。在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言计算Var风险价值。
## 什么是Var风险价值
Var（Value at Risk）是一种用来衡量在一定时间范围内，资产或投资组合可能面临的最大损失的风险价值。通俗来说
原创
2024-06-19 06:30:35
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1. 风险价值（VaR）简述风险价值（value at risk，VaR）是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股价等风险因子发生变化时可能对投资组合造成的潜在最大损失。例如：持有期 1 天、置信水平 95% 的情况下，计算得到的 VaR 值为 1000 万元，则表明该投资组合在1天中有 95%的可能性损失不会超过1000万，换句话说，1 天中，有5%的可能性损失会超过 1000 万元
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2023-07-24 16:10:26
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在这篇博文中，我想和大家一起探讨如何使用Python进行VAR（向量自回归）模型的预测。VAR模型是一种常见的多变量时间序列分析工具，适用于理解系统中变量之间的动态关系。以下是我们解决"python预测VAR"问题的过程。
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### 协议背景
在经济、金融和气象等领域，时间序列数据广泛存在于各种应用中。理解这些数据中的关系能够帮助我们做出更准确的预测。VAR模型正是为此而设计，它通过多
时间序列是对某一个或者一组变量 x(t) 进行观察测量，将在一系列时刻 t1,t2,⋯,tn 所得到的离散数字组成的序列集合。时间序列预测的机器学习的一种常见应用，例如预测股票和金融产品价格走势， 温度，天气的走势等等传统的统计学时间序列预测的一些方法包括：AR （自回归模型 Auto Regression）MA （移动平均 Moving Average ）ACF/PACF （自相关和偏自相关）
# Python中的变量和数学运算
Python是一种广泛应用于各种领域的编程语言，具有简单易学、功能强大的特点。在Python中，变量和数学运算是编写程序时经常用到的基本概念。本文将介绍Python中变量的定义和使用方法，以及常见的数学运算操作。
## 变量
在Python中，变量是用来存储数据值的标识符。在声明变量时，不需要指定变量的数据类型，Python会根据赋给变量的值自动推断数据类
原创
2024-05-02 06:51:43
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《分析图详解》一、Running V user s 图X轴表示运行所用的时间，Y轴表示vuser数，显示在整个运行过程中随着时间的推移，虚拟用户数量是如何变化的，具体描述为：用户是如何增长的，最大负载用户数以及用户退出方式。与平均事务响应时间图合并可以查看用户数量的变化对事务响应时间产生的影响。二、hits per Second 点击率图X轴表示运行所用的时间，Y轴表示服务器上的请求数。**显示在
向量自回归 (VAR) 是一种随机过程模型，用于捕获多个时间序列之间的线性相互依赖性。 VAR 模型通过允许多个进化变量来概括单变量自回归模型（AR 模型）。VAR 中的所有变量都以相同的方式进入模型：每个变量都有一个方程式，根据其自身的滞后值、其他模型变量的滞后值和一个误差项来解释其演变。 文章目录一、简介二、VAR模型公式背后的直觉三、在Python中构建VAR模型3.1 导包3.2 导入数据
变量替换符号 含义 ${var} 变量，界定范围 ${var:-word} 如果var为空或者未设定，返回word，var不变 ${var:=word} 如果var为空或者未设定，返回word，且var=word ${var:+word} 如果var有值，返回word，var不变 ${var:?word} 如果变量var为空或者未设定，...
原创
2021-08-31 15:58:41
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# Python变量与数学
Python是一种高级的、解释性的、交互式的编程语言，它具有简单易读、功能强大、适应性广泛等特点，因此被广泛应用于各种领域，包括科学计算、人工智能、网站开发等。在Python中，变量和数学运算是基础而又重要的概念，本文将介绍Python中变量的定义和使用、基本的数学运算，以及一些常见的数学函数的使用。
## 变量
在Python中，变量是用来存储数据值的标识符，可
原创
2024-05-01 03:55:10
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