2016.09.01回顾

最新推荐文章于 2016-09-30 09:33:18 发布
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1、昨天主要是写了一个脚本，跑以前所有v3拒绝客户

2、看了一些量化相关的论坛和咨询

3、股票净值，股票净资产，公司净资产除以总股本，看到一个策略提到股价和净值的关系作为策略

4、boll线，布林线，三条线，中间是均价线，上下两条线是加减2倍标准差，标准差是统计周期每天偏差平方和平均再开方


ETG_TC_MeetingMinutes_2016-09-28.zip
05-31
标题中的"ETG_TC_MeetingMinutes_2016-09-28.zip"表明这是一个关于2016年9月28日ETG（可能是“Engineering Task Group”或类似的组织）技术委员会（TC）会议记录的压缩文件。这个文件可能包含了会议的详细纪要、讨论...
2016.09.09回顾
strwolf的专栏
09-12 205
1、修改了一个逻辑，只对5月13号后拉pboc的客户跑v4 2、接口没参数不指明调用方式，post和get皆可 3、继续看了会儿量化，日线模拟就是日开盘价买入，日开盘价卖出？
2016.09.29回顾
strwolf的专栏
09-30 257
1、弄懂了集合竞价与连续竞价的细节机制，参考https://www.zhihu.com/question/28572693 2、弄清楚了模拟的撮合机制，但是回测的机制，我目前还不是很明白，确定好实盘无影响或者偏差并不大，国庆回来便可以实盘了 3、uqer净利润TTM算的是公司群总的净利润，并不是归属母公司的净利润
2016.09.27回顾
strwolf的专栏
09-29 189
1、停牌到复牌，股价可能会发生变动 2、ipo，首次公开募股，第一天涨幅无限制？（那如何涨停呢？一般40%？） 3、日期加减 import datetime d1 = datetime.datetime.now() d3 = d1 + datetime.timedelta(days = -1)
2016.09.28回顾
strwolf的专栏
09-29 231
1、order发现一些数据错误 2、account.universe是去除停牌、不能用的universe，是universe的子集 3、讨论并且看了下ocr salary计算相关
2016.09.20回顾
strwolf的专栏
09-21 213
1、uqer净利润TTM增长率是这样算的(2016Q2+2016Q1+2015Q4+2015Q3)/(2015Q2+2015Q1+2014Q4+2014Q3)-1 2、合并利润表，合并了子公司的利润表 3、学习了一些uqer的API，发现了一些API的问题，慢慢可以改进策略，接入实盘模拟
2016.09.19回顾
strwolf的专栏
09-20 243
1、净利润TTM的指标我怎么凑都没能凑到那个数，也不知道他净利润TTM是如何计算的？ 2、市盈率，股票价格比上每股盈利
2016.09.14回顾
strwolf的专栏
09-18 205
主要就是做好了id5验证接口
2016.09.13回顾
strwolf的专栏
09-14 191
1、上线了电话和银行卡验证 2、回测了一个小市值策略，看起来效果还不错，对于uqer API有了进一步理解
2016.09.07回顾
strwolf的专栏
09-08 187
1、上午上线修改后的接口，没有问题 2、看了下优矿，去除茅台测试了一下，收益将就，对于年化收益率产生疑问？优矿的年化收益是按照复利计算，循环投资，按每年250个交易日计算 3、下午开会
精选资源
NOIP1998-2018年普及组 CSP-J2 2019 2020 解题报告及视频--2021.09.19.pdf
09-19
标题中的“NOIP1998-2018年普及组 CSP-J*** 解题报告及视频--2021.09.19.pdf”表明这个文件是一个关于中国计算机奥林匹克竞赛（NOIP）以及青少年信息学奥林匹克竞赛（CSP-J2）在普及组层面的历年解题报告合集，涵盖...
汇报总结—09财税相关资料系列.pptx
04-14
2016年的新目标与计划则反映了公司对未来的展望和策略布局，可能包括进一步扩大市场份额、优化业务结构和提升盈利能力等。 4. 销售业绩： 销售收入是衡量公司业绩的关键指标。案例中提到2015年销售额突破3亿元，...
2019年我国不动产资产证券化信用风险回顾与2020年展望2020精品报告.pdf
04-24
类REITs产品方面，自2016年以来，发行量有所增加，累计发行69单，发行规模达到1380.09亿元。总体来看，2019年CMBS发行规模同比有所下降，而CMBN和类REITs发行量同比大幅上行。文件指出，未来不动产ABS市场仍具有较大...
GEEpython_基于NDVI和NDBI遥感指数的地表温度_LST_机器学习预测模型.html
最新发布
12-27
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C语言排序算法代码与理解说明（包括：冒泡法、插入法、选择法、快速排序）
12-27
【C语言】排序算法代码与理解说明（包括：冒泡法、插入法、选择法、快速排序） 并且本人将每种排序都写成了函数实现，并通过传参的模式控制函数是从大到小排序还是从小到大排序。
kvsd算法（matlab）用于稀疏表示中的字典训练
12-27
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/ff58a43cec4c ImageDenoisingKSVD MATLAB implementation of the paper "Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations Over Learned Dictionaries" by M. Elad and M. Aharon. Create empty directories at the root directory: log figures figures>curves figures>cropped figures>dictionary
破解极域万能密码法[源码]
12-27
本文详细介绍了破解极域电子教室系统的第四种方法——万能密码法。首先指出极域系统存在一个万能密码“mythware_super_password”，通过该密码可以进入管理界面获取原密码。具体实现步骤包括：1.通过任务栏图标进入设置界面；2.输入万能密码；3.在密码设置中显示原密码。此外还介绍了如何通过更改网络频道来解除控制，并特别强调了所有修改必须点击“确定”才能生效，同时声明对使用该方法可能带来的后果不承担责任。文章最后提醒读者谨慎使用该方法。
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料雅可比方法
12-27
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料雅可比方法
智能物流基于多目标优化与动态规划的路径规划系统：车辆路径问题建模与实时调度技术实现
12-27
内容概要：本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用，涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题（VRP）及其变体为核心数学模型，介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法（如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索），并深入探讨了多目标优化（成本、时间、碳排放）与动态环境（实时订单、交通变化）下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例，展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值，并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战，展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群：具备一定物流、运筹学或计算机基础，从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员，工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标：①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理；②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略；③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考； 阅读建议：建议结合文中案例与数学模型，重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑，关注动态规划与多目标优化的工程实现难点，可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
___ ____ ____ ____ ____ © /__ / ____/ / ____/ 17.0 ___/ / /___/ / /___/ MP—Parallel Edition Statistics and Data Science Copyright 1985-2021 StataCorp LLC StataCorp 4905 Lakeway Drive College Station, Texas 77845 USA 800-STATA-PC https://www.stata.com 979-696-4600 stata@stata.com Stata license: Single-user 2-core perpetual Serial number: 501806366048 Licensed to: aaa bbb Notes: 1. Unicode is supported; see help unicode_advice. 2. More than 2 billion observations are allowed; see help obs_advice. 3. Maximum number of variables is set to 5,000; see help set_maxvar. . use "D:\Users\lenovo\Desktop\原始数据.dta" . . * 转换日期 . . gen date = date(date_str, "YMD") . . format date %td . . drop date_str . . . . * 删除关键变量缺失 . . drop if missing(roa, roe, revenue, net_profit) (18 observations deleted) . . . . * 按 date 分组，保留 revenue 最大的第一条 . . gsort date -revenue . . by date: keep if _n == 1 (30 observations deleted) . . . . * 生成年份 . . gen year = year(date) . . . . * 控制变量 . . gen profit_margin = net_profit / revenue . . replace profit_margin = . if missing(net_profit, revenue) (0 real changes made) . . . . gen ln_revenue = ln(revenue) . . . . gen interest_to_rev = interest_expense / revenue (35 missing values generated) . . replace interest_to_rev = 0 if missing(interest_to_rev) (35 real changes made) . . . . * 保存 . . save financial_cleaned.dta, replace file financial_cleaned.dta saved . . . . * 输出查看 . . list year date roa roe revenue net_profit profit_margin in 1/10 +----------------------------------------------------------------------+ | year date roa roe revenue net_pr~t profit~n | |----------------------------------------------------------------------| 1. | 2016 31mar2016 .055976 .061811 2.7e+09 6.8e+08 .256 | 2. | 2016 30jun2016 .10371 .11484 5.3e+09 1.3e+09 .2501408 | 3. | 2016 30sep2016 .142684 .15968 8.3e+09 1.9e+09 .2353658 | 4. | 2016 31dec2016 .183823 .204607 1.1e+10 2.6e+09 .2374491 | 5. | 2017 31mar2017 .052784 .059023 3.2e+09 8.1e+08 .2548525 | |----------------------------------------------------------------------| 6. | 2017 30jun2017 .101285 .112396 6.3e+09 1.6e+09 .2511863 | 7. | 2017 30sep2017 .144191 .159117 1.0e+10 2.4e+09 .2368621 | 8. | 2017 31dec2017 .182542 .206543 1.4e+10 3.3e+09 .2380053 | 9. | 2018 31mar2018 .051485 .057262 3.9e+09 9.7e+08 .2523058 | 10. | 2018 30jun2018 .096902 .109961 7.8e+09 1.9e+09 .2505298 | +----------------------------------------------------------------------+ .
11-12
## 关键步骤回顾与解释 ### ✅ 1. 转换日期 ```stata gen date = date(date_str, "YMD") format date %td drop date_str ``` - 将字符串日期转为 Stata 标准日期格式（自1960年1月1日起的天数） - `%td` 是日度日期...
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