- Zeta模型是Z-Score模型的进阶版,由Altman等人提出,用于判断一家企业破产的可能性。今天我们来探索一下用这种方法进行选股的可行性,由于只是探索,有些细节问题只会简单地点出来,不会详细处理。但即使简单的尝试,它所给出的启示居然是2021年年底以来,股票投资的最好选择是离场观望。Zeta模型包括资产报酬率、收入稳定性、债务偿还、积累盈利、流动比率、资本化率、规模7个变量,我们分别用总... Zeta模型是Z-Score模型的进阶版,由Altman等人提出,用于判断一家企业破产的可能性。今天我们来探索一下用这种方法进行选股的可行性,由于只是探索,有些细节问题只会简单地点出来,不会详细处理。但即使简单的尝试,它所给出的启示居然是2021年年底以来,股票投资的最好选择是离场观望。Zeta模型包括资产报酬率、收入稳定性、债务偿还、积累盈利、流动比率、资本化率、规模7个变量,我们分别用总...
- 从4月1日起,我开始把跟踪的几个股市策略的每日成果与下一日买卖计划发到微信公众号(比如今日投资总结与明日买卖计划)。作为一个python工程师,尽管不太纯正,在这个RPA大火的时代,当然不会傻傻地每天手写《今日投资总结与明日买卖计划》,而是用python生成txt文件,然后通过markdown转成微信公众号文档。但现在的发布很不直观,最好能把每个策略的趋势图加上去,这就不是txt能实现的了,... 从4月1日起,我开始把跟踪的几个股市策略的每日成果与下一日买卖计划发到微信公众号(比如今日投资总结与明日买卖计划)。作为一个python工程师,尽管不太纯正,在这个RPA大火的时代,当然不会傻傻地每天手写《今日投资总结与明日买卖计划》,而是用python生成txt文件,然后通过markdown转成微信公众号文档。但现在的发布很不直观,最好能把每个策略的趋势图加上去,这就不是txt能实现的了,...
- 沪深港通已经开通多年,市场一度把北向资金称为聪明钱,用来预示股市的涨跌。那么时至今日,北向资金是否仍然是一个有效的指标?1. 获取北向资金数据首先从tushare获取北向资金的数据。import tushare as tspro = ts.pro_api('your token')严格地验证指标的有效性一般要求跨越牛熊周期,随着A股波动性的加大,牛熊周期也越来越短。这里我们简单地取3年时间做... 沪深港通已经开通多年,市场一度把北向资金称为聪明钱,用来预示股市的涨跌。那么时至今日,北向资金是否仍然是一个有效的指标?1. 获取北向资金数据首先从tushare获取北向资金的数据。import tushare as tspro = ts.pro_api('your token')严格地验证指标的有效性一般要求跨越牛熊周期,随着A股波动性的加大,牛熊周期也越来越短。这里我们简单地取3年时间做...
- 在这个实体经济都开始数字驱动的时代,股市韭菜也得与时俱进,不能停留在拍脑袋决定买或卖的时点上。本文用于记录0-1给自己搭一个金融数据库的过程。3. 数据库定时更新3.1. 追加式更新我们以上证指数收盘价为例,来演示一下数据库追加式的定时更新,并尝试用一种新方法来做演示。3.1.1. 查看数据格式首先来看一下数据表的格式。show columns from SSEC;3.1.2. 获取数据我们... 在这个实体经济都开始数字驱动的时代,股市韭菜也得与时俱进,不能停留在拍脑袋决定买或卖的时点上。本文用于记录0-1给自己搭一个金融数据库的过程。3. 数据库定时更新3.1. 追加式更新我们以上证指数收盘价为例,来演示一下数据库追加式的定时更新,并尝试用一种新方法来做演示。3.1.1. 查看数据格式首先来看一下数据表的格式。show columns from SSEC;3.1.2. 获取数据我们...
- 去年年中开始陆续搞了些基础的量化投资策略,简单回测一年后就挂在网站上实时监控。转眼,半年多过去了,这几天心血来潮想去优化下策略,在此之前对以前的策略做个简单的回顾。1. 累计统计指标从累计指标来看,目标每日跟踪的策略共有22个。1.1. 开始时间最早的四个策略均开始于2020年6月22日,最晚的三个都开始于2021年1月份。1.2. 累计收益率累计收益率最高的五个策略,收益率均超过50%。1... 去年年中开始陆续搞了些基础的量化投资策略,简单回测一年后就挂在网站上实时监控。转眼,半年多过去了,这几天心血来潮想去优化下策略,在此之前对以前的策略做个简单的回顾。1. 累计统计指标从累计指标来看,目标每日跟踪的策略共有22个。1.1. 开始时间最早的四个策略均开始于2020年6月22日,最晚的三个都开始于2021年1月份。1.2. 累计收益率累计收益率最高的五个策略,收益率均超过50%。1...
- 一、if语句 1.1 单分支if conditionthen command1 command2 ... commandN fieg:if [ `ps -ef |grep /usr/sbin/sshd|grep -v grep|wc -l` -eq 1 ];then echo "sshd server exist";fi 1.2 双分支if conditionth... 一、if语句 1.1 单分支if conditionthen command1 command2 ... commandN fieg:if [ `ps -ef |grep /usr/sbin/sshd|grep -v grep|wc -l` -eq 1 ];then echo "sshd server exist";fi 1.2 双分支if conditionth...
- 携手共建数字化未来 携手共建数字化未来
- 常常说管理者是团队的天花板,在推动一个公司的发展,一个团队的发展,我们是孤独的,我们似乎很难找到一个出口,诉说我们的 ‘心理话’,没有合适的时间,也没有合适的人。创原会作为全球云原生交流平台, 为我们提供一个与志同道合的朋友们畅所欲言的交流渠道。 常常说管理者是团队的天花板,在推动一个公司的发展,一个团队的发展,我们是孤独的,我们似乎很难找到一个出口,诉说我们的 ‘心理话’,没有合适的时间,也没有合适的人。创原会作为全球云原生交流平台, 为我们提供一个与志同道合的朋友们畅所欲言的交流渠道。
- 作为一名在数字化领域深耕多年的从业人员,我深感 “数字化转型”在我国企业发展进程中的重要性日益提升,并对该问题进行了持续的关注和思考。借此机会,也想将自己过去6年的认知做一个总结,希望能够给大家带来一些启发。一、数字化是什么?那我们就得先了解数字化的“好朋友”,信息化和智能化。信息化:将现实事物映像到虚拟的世界的过程,这就信息化,信息化的特点:人操作机器智能化 :机器有了思考的能力,智能化的... 作为一名在数字化领域深耕多年的从业人员,我深感 “数字化转型”在我国企业发展进程中的重要性日益提升,并对该问题进行了持续的关注和思考。借此机会,也想将自己过去6年的认知做一个总结,希望能够给大家带来一些启发。一、数字化是什么?那我们就得先了解数字化的“好朋友”,信息化和智能化。信息化:将现实事物映像到虚拟的世界的过程,这就信息化,信息化的特点:人操作机器智能化 :机器有了思考的能力,智能化的...
- 华为云Stack助力广东农信打造金融科技新基座 华为云Stack助力广东农信打造金融科技新基座
- GaussDB(DWS)采用MVCC(Multi-Version Concurrency Control) 多版本并发控制实现对数据库的并发访问,以及带来诸如锁冲突少、事务回滚代价低等好处,但同时给数据库空间管控带来极大挑战。 本文主要从数据仓库的实践出发,结合数仓周期性的批量特征,制定数据表脏页空间回收实践,规避数据ETL过程带来空间几何膨胀问题,做到普通业务用户只关注业务实现,具体脏页空间运维 GaussDB(DWS)采用MVCC(Multi-Version Concurrency Control) 多版本并发控制实现对数据库的并发访问,以及带来诸如锁冲突少、事务回滚代价低等好处,但同时给数据库空间管控带来极大挑战。 本文主要从数据仓库的实践出发,结合数仓周期性的批量特征,制定数据表脏页空间回收实践,规避数据ETL过程带来空间几何膨胀问题,做到普通业务用户只关注业务实现,具体脏页空间运维
- 利用海量数据对个人进行风控画像,已成为银行等金融机构在拓展面向个人类业务的常见做法。无论是在前期营销、贷前授信、贷中评估和贷后信用评估,精准个人风控画像都具备突出的业务价值。金融机构拥有的个人数据,一般都是发生过业务往来的历史用户数据,普遍存在覆盖面不广、维度偏少和更新不及时等问题,在支撑个人画像方面往往有所欠缺。面向个人消费者的互联网企业,拥有维度全面的个人画像数据,但受限于个人数据隐私安全。 利用海量数据对个人进行风控画像,已成为银行等金融机构在拓展面向个人类业务的常见做法。无论是在前期营销、贷前授信、贷中评估和贷后信用评估,精准个人风控画像都具备突出的业务价值。金融机构拥有的个人数据,一般都是发生过业务往来的历史用户数据,普遍存在覆盖面不广、维度偏少和更新不及时等问题,在支撑个人画像方面往往有所欠缺。面向个人消费者的互联网企业,拥有维度全面的个人画像数据,但受限于个人数据隐私安全。
- 推进公共数据资源开发利用,是政府实现深化“放管服”改革和数字政府建设的必然要求,有利于优化产业结构,培育新增长点,发展壮大数字经济,更好的服务于辖区企业,促进经济高质量发展。公共数据资源共享需求迫切,在实际落地时遇到诸多挑战,最主要的问题是如何确保不同来源数据的安全,避免敏感数据在使用过程泄漏出去。业界主要采用可信智能计算(隐私计算)和联邦学习等技术应对数据安全挑战,通过建立集中式或分布式的加。 推进公共数据资源开发利用,是政府实现深化“放管服”改革和数字政府建设的必然要求,有利于优化产业结构,培育新增长点,发展壮大数字经济,更好的服务于辖区企业,促进经济高质量发展。公共数据资源共享需求迫切,在实际落地时遇到诸多挑战,最主要的问题是如何确保不同来源数据的安全,避免敏感数据在使用过程泄漏出去。业界主要采用可信智能计算(隐私计算)和联邦学习等技术应对数据安全挑战,通过建立集中式或分布式的加。
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