关注 py编程 有目标学习[01] linux基础命令1.0-python大纲1.1-操作系统1.2-虚拟机软件1.3-Ubuntu操作系统.1.4-Linux内核和发行版.1.5-查看目录命令.1.6-切换目录命令.1.7-绝对路径和相对路径.1.8-创建、删除文件和目录.1.9-复制、移动文件和目录,1.10-终端命令的格式说明.1.11-查看命令帮助.1.12-Is命令选项.113-mkdi
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2024-09-01 17:58:42
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市值中性化 行业中性化 Net neutrality is one of the biggest policy debates around the internet, and the government has voted to officially repeal the net neutrality regulations. Here’s what net neutra
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2024-04-09 13:41:47
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# Python 中性化实现指南
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“Python 中性化”。本文将指导你完成这一任务，包括详细的步骤和相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现 Python 中性化
section 准备工作
开发者 -> 小白: 说明整件事情的流程
se
原创
2024-03-22 03:20:24
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爬虫以下内容纯自己理解的爬网站时要是内容能被ctrl f 找到那就是静态网页就可以直接进行爬取，要是没有就是动态网页，要分析json等响应最后转换成python能懂得语言，解析数据 字典scrapy框架步骤scrapy startproject 项目名称scrapy genspider 爬虫名字 域名 爬虫名字不能是数字开头的最好是英文的编写爬虫(敲代码)运行爬虫 scrapy crawl 爬虫名
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2023-06-16 15:06:06
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在使用因子进行选股时，经常会因为其它因子的影响，而导致选出来的股票具有一些我们不希望看到的偏向。比如说，市净率pb会与市值有很高的相关性，这时如果我们使用未进行市值中性化的市净率，选股的结果会比较集中。同时朝阳行业和夕阳行业的市盈率在大致上也有一定的特点，比如银行股的市盈率特别的低，而互联网行业的市盈率就特别的高，也就是说行业对估值因子也有影响，如果未进行行业中性化那么我们得到的结果是具有一些行业
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2023-10-03 08:59:07
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今天是清明节，警笛长鸣，万众默哀。送别英雄，生活继续。大部分的app配图，今天都是灰色。这种图片的转换在python里非常容易实现。一行代码搞定。下面是DE8UG上次说个故事：再见VB。你好，精彩纷呈的编程世界！用的彩色图：我们用这一行代码运行一下：Image.open('green-mix.jpg').convert("L").save('gray.jpg')就直接变成了灰色。代码解释这句代码用
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2024-04-01 10:11:10
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# 行业中性化Python的实现指南
在当前的科技环境中，行业中性化的意义越来越受到重视。这一理念旨在确保技术的实施能够跨越不同的行业和领域，而不偏重于某一特定行业。本文将帮助刚入行的小白掌握实现“行业中性化Python”的基本流程及代码实现。
## 整体流程
下面是实现行业中性化Python的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解中性化的概
# 提取中性轴 Python OpenCV
在图像处理领域中，中性轴（Skeletonization）是一个常用的技术，用于提取图像中的主要轮廓线，使得图像更加简洁和易于分析。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现中性轴的提取，并通过代码示例来演示整个过程。
## 什么是中性轴？
中性轴是指一条线，它在图像中代表了目标物体的主要轮廓线，同时保留了物体的形状和结构信息。
原创
2024-02-22 05:05:52
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本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。市场中性策略：由这个策略获得的回报与市场的回报是不相关的，无论市场好不好，市场中性策略表现是稳定的，是一种低波动率的策略。市场中性投资组合：回到CAPM模型，市场中性投资组合就是的投资组合。即资产的回报完全由残差部分决定，而与市场也是不相关的。所以，的投资组合是市场中性投资组合。&
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2023-08-03 16:22:35
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# Python数据中性化
在现代数据科学与人工智能时代，数据的使用和处理越来越受到关注。随着个人隐私和数据安全的增加，"数据中性化"这一概念逐渐进入人们的视野。本文将解释什么是数据中性化，为什么它重要，并介绍如何在Python中实现数据中性化的基本步骤。
## 什么是数据中性化？
数据中性化是指将数据进行处理，从中去掉能够识别个人身份的信息，以保护个人隐私。数据中性化的重要性不言而喻，尤其
原创
2024-10-11 05:38:01
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# 行业中性化 Python 实现指南
## 引言
Python 是一门非常流行的编程语言，它在各个行业中都有广泛的应用。然而，不同行业的需求和规范可能有所不同，因此我们需要将 Python 代码进行行业中性化处理，以便适应不同的行业环境。本文将指导你如何实现行业中性化的 Python 代码。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现行业中性化 Python 代码的整体流程。我们可以将它分为以
原创
2024-01-03 12:21:04
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因子中性化因子值本身是否和市值存在高度相关性，若如此，会导致市值因子和该因子混在一起。如果相关性较高，那么实际上就和市值因子的效果一样了。有时候，我们一样因子本身不受市值影响，那么就可以通过使用中性化处理后的因子值。但是有时候，我们因子本身的含义本来就偏好某类市值股票，即这种市值效应是该因子本身的一种预期特点，那么就不需要中性化。因此，只有当我们一样剥离某些其他因子的影响，才需要中性化。一般什么情
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2023-09-29 19:28:24
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# 如何实现“Python 灰产”
在当今互联网时代，“灰色产业”或“灰产”这个词汇屡见不鲜。它通常指不完全合法，但又不完全非法的产业。在这里，我将简要地教你如何使用 Python 实现某种形式的灰产应用，以帮助你更好地理解Python编程和网络的交互方式。要注意的是，我们将严格遵循法律和道德要求，请不要用于任何非法用途。
## 整体流程概述
在开始之前，我们需要了解实现灰产应用的基本流程。
# Python 灰帽子：解锁编程与黑客的边界
## 引言
在当今数字化的时代，编程与网络安全紧密相连。Gray Hat Hacker（灰帽黑客）是一种介于白帽子（正义黑客）和黑帽子（恶意黑客）之间的角色。灰帽黑客通常不会恶意地破坏系统，但会主动寻找系统漏洞并可能不经过授权进行测试。本文将探讨如何使用Python作为灰帽黑客工具，包括基本的漏洞扫描和数据可视化技能。
## 流程图
使用Py
python中，每个py文件被称之为模块，每个具有__init__.py文件的目录被称为包。只要模块或者包所在的目录在sys.path中，就可以使用import 模块或import 包来使用如果你要使用的模块(py文件)和当前模块在同一目录，只要import相应的文件名就好，比如在a.py中使用b.py：import b
但是如果要import一个不同目录的文件(例如b.py)该怎么做呢？
首先需
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2024-10-08 13:57:19
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灰色软件是一个棘手的安全问题。虽然与高频报道的“恶意软件”和“勒索软件”等术语相比，“灰色软件”略显耳生，但事实上，我们每个人都曾跟它有过亲密接触：例如，许多新系统中所提供的不为人熟知的应用程序，或是具备为人熟知的名称但却非官方提供的应用程序。这些程序通常是在没有得到允许的情况下安装和执行的。它们统统属于“灰色软件”——或“可能不需要的应用程序”——是计算机安全所面临的持续性问题。什么是“灰色软件
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2024-01-25 23:18:54
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# 因子中性化在Python回归中的应用
因子中性化（Factor Neutralization）是金融和统计学中的一个重要概念，旨在消除数据中的某些特定“因子”以更好地分析其余部分的影响。在回归分析中，因子中性化有助于提高模型的预测能力和准确性。本文将介绍因子中性化的背景、方法及其在Python回归中的实现，并附有代码示例。
## 因子中性化的背景
在许多金融数据集中，变量之间可能存在多重
原创
2024-10-18 10:18:43
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由于场外期权合约的买卖在交易双方间私下进行而非通过公开市场，因而可能很难确定合约的价格有利于买方还是卖方。为对这些合约进行定价，金融分析师往往依据看涨期权或看跌期权价格估算出风险中性密度(RND)值。常规做法是根据历史数据来确定定价模型的参数值，进而估算RND值。根据参数定价模型估算RND有几个缺点：如处理时间较长而且可能存在误差。简单模型可快速完成调试，但很可能会与金融数据的一些历史经验特征不一
网格交易法相信很多人都知道，其思路来源于信息论之父申农。上世纪40年代的某一天，申农在黑板上给大家演示了他的投资理论：1、在任意一个价位上，用50%的资金买入股票。即资金数量：股票市值=50%：50%。例如，我有10万块钱，当前股价是10元/股。我花5万块钱，买了5000股(股票市值5万元)，我还剩5万元。此时，我的资金数量：股票市值=50%：50%。2、股票价格上涨一定幅度就卖出一部分股票，保持
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2023-11-19 11:33:50
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## 行业中性化 处理 Python
### 引言
随着人工智能和大数据技术的迅速发展，Python 在各个行业中都得到了广泛的应用。然而，不同行业中的数据处理需求和数据格式可能存在差异，为了更好地适应特定行业的需求，我们需要进行行业中性化处理。本文将介绍如何使用 Python 进行行业中性化处理，以及提供实例代码帮助读者更好地理解。
### 什么是行业中性化处理？
行业中性化处理是指将特
原创
2023-11-05 10:28:42
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