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从零开始学C++之对象的使用（一）：static 成员变量、static 成员函数、类对象的大小

一、static 成员变量 对于特定类型的全体对象而言，有时候可能需要访问一个全局的变量。比如说统计某种类型对象已创建的数量。...如果我们用全局变量会破坏数据的封装，一般的用户代码都可以修改这个全局变量，这时可以用类的静态成员来解决这个问题。...非static数据成员存在于类类型的每个对象中，static数据成员独立该类的任意对象存在，它是与类关联的对象，不与类对象关联。...}; int Test::b = 0; //static成员变量不能在构造函数初始化列表中初始化，因为它不属于某个对象。...const int Test::c = 0; //注意：给静态成员变量赋值时，不需要加static修饰符，但要加const （3）、static成员优点： static成员的名字是在类的作用域中

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Java 类和对象，如何定义Java中的类，如何使用Java中的对象,变量

参考链接： Java中的对象和类 1.对象的概念 ：万物皆对象，客观存在的事物皆为对象  2.什么是面向对象：人关注一个对象，实际上是关注该对象的事务信息   3.类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（...属性）和行为（方法）              类的特点：类是对象的类型，具有相同属性和方法的一组对象的集合  4。...什么是对象的属性：属性，对象具有的各种特征 ，每个对象的每个属性都拥有特定值  5.什么事对象的方法：对象执行的操作  6.类与对象方法，属性的联系和区别：类是一个抽象的概念，仅仅是模板，比如：“手机”...方法n；                                           }   Java对象  使用对象的步骤：  1.创建对象：      类名 对象名 = new 类名（）； ...      Telphone phone =new Telphone();  2.使用对象    引用对象的属性：对象名.属性        phone.screen = 5; //给screen属性赋值

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    R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

    p=22692 在过去十年中，人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑，但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。...与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。...Engle和Sokalska（2012）（以下简称ES2012）引入了乘法分量GARCH模型作为一种简单的替代方法。本文讨论了它的实现、挑战和使用这个模型的具体细节。...估算 模型要求用户传递一个xts对象，即所考虑时期的数据的预测日方差。...这是一个xts对象，也可以选择有m.sim列，这样每个独立的模拟都是基于日方差独立模拟的调整残差。下面的示例代码显示了对未来1分钟间隔的10,000个点的模拟，并说明了季节性成分的影响。

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    从零开始学C++之对象的使用（二）：四种对象生存期和作用域、static 用法总结

    一、四种对象生存期和作用域 栈对象 隐含调用构造函数（程序中没有显式调用） 堆对象 隐含调用构造函数（程序中没有显式调用），要显式释放 全局对象、静态全局对象 全局对象的构造先于main...函数 已初始化的全局变量或静态全局对象存储于.data段中 未初始化的全局变量或静态全局对象存储于.bss段中 静态局部对象 已初始化的静态局部变量存储于.data段中 未初始化的静态局部变量存储于... ..." << endl;     Test t(10);     // 栈上创建的对象，在生存期结束的时候自动释放     {         Test t(20);     }     {         ...用于函数内部修饰变量，即函数内的静态变量。这种变量的生存期长于该函数，使得函数具有一定的“状态”。使用静态变量的函数一般是不可重入的，也不是线程安全的，比如strtok(3)。 2....用于修饰class的成员函数，即所谓“静态成员函数”。这种成员函数只能访问静态成员和其他静态成员函数，不能访问非静态成员和非静态成员函数。

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    量化投资教程：用R语言打造量化分析平台

    概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...什么是quantmod quantmod就是提供给宽客们使用的专业模块，Quantmod本身提供强大的数据接入能力，默认是雅虎财经的数据源，此外quantmod还以绘制专业的行情分析图表以及各种技术指标计算等功能著称...原理 利用API读取的方式，我们需要设定一个读取序列和对应的配置，获取行情函数getSymbols类似于原生的assign和get函数，用函数的方式将变量名传入后完成变量的赋值。...原理 分析底层数据结构后，我们知道quantmod包读取后的数据格式是 xts 和 zoo，我们只需要将csv文件按一定的格式读取到内存后再进行相应变换，quantmod强大的分析和作图能力就可以为我们所用...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。

    2.1K90

    快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

    （本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作） 本章内容布局思路：思来想后，想到SQL查询的查询思路可以作为本章节的布局思路 1.了解表结构/数据结构 2.对表中的一些数据做出修改、替换、甚至生成新字段...初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。以下4种类型是最常用的：向量、矩阵、数据框、时间序列。...15)赋值给对象x > x <- c(11:15) > y <- c(1:5) #将向量x和y合并存储到数据框中，并重命名为xf和yf > data.frame(xf = x, yf = y)...Temp列重新计算为(Temp - 32) / 1.8 mutate(airquality, new = -Ozone, Temp = (Temp - 32) / 1.8) #方法三：subset筛选变量服从某值的子集...联合summarize group_by和summarise单变量分组计算 group_by和summarise多变量分组计算 ddply分组计算示例 5.1 aggregate语法 aggregate

    5.7K20

    经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

    简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较 简介 希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...xts对象的趋势包含来自谷歌的关于选定搜索词的互联网数量的数据。 stock_markets代表Google Trends的 "股票市场"。...在这一时期，所有解释变量的相对变量重要性都在上升。我们还可以看到，自2007年以来，发达的股票市场的作用有所增加。然而，在2013年之后，这种作用变得越来越小；而其他变量的作用开始增加。...图6展示了来自对象g的所有模型的所有解释变量的相对变量重要性，即α={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95}和λ={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95

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    R语言时间序列函数大全（收藏！）

    (tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称...#取子集 xts()默认将向量做成了矩阵；其他与常规向量或者矩阵没有差别 #缺失值处理 na.omit(x) x[is.na(x)] = 0 x[is.na(x)] = mean(x,na.rm=TRUE...#时间序列数据的显示 #zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式 print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y...8){ #将三种ADF检验形式汇总的函数（结果和EVIEWS不一致） res=matrix(0,5,3) colnames(res)=c(“无”,”含常数项”,”含常数项和趋势项”) rownames(...arima(wue,order=c(1,1,1),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12),include.mean=F,method=”CSS”) #拟合自回归模型，因变量关于时间的回归模型

    6.2K70

    因子建模（附代码）

    区别在于，quantmod收集数据并将其存储为xts对象，tidyquant收集数据并将其存储为tibble，从这里我们可以更轻松地使用tidyverse处理数据的功能，将数据转换回使用timetk包中的...tk_xts函数将其添加到xts对象。...数据如下所示，我们删除了Open，High，Low，Close和Volume数据，仅保留了Adjusted价格，其中每个资产都是其自己的列，数据已转换为时间序列对象或xts对象， data存储为索引（或行名...表示夏普比率，其中x_是x从t=1到T这个历史期间的平均值，简单计算为 ?...3、将随机选择的股票的平均每日收益作为数据，并将数据与ETF合并，然后将数据设置为时间序列对象。我们还从Kenneth French网站上下载了每日Fama French 3因子，并整理了一下数据。

    1.7K20

    经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

    简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...xts对象的趋势包含来自谷歌的关于选定搜索词的互联网数量的数据。 stock_markets代表Google Trends的 "股票市场"。...在这一时期，所有解释变量的相对变量重要性都在上升。我们还可以看到，自2007年以来，发达的股票市场的作用有所增加。然而，在2013年之后，这种作用变得越来越小；而其他变量的作用开始增加。...图6展示了来自对象g的所有模型的所有解释变量的相对变量重要性，即α={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95}和λ={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95

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    经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格

    着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...xts对象的趋势包含来自谷歌的关于选定搜索词的互联网数量的数据。 - stock_markets代表Google Trends的 "股票市场"。...在这一时期，所有解释变量的相对变量重要性都在上升。我们还可以看到，自2007年以来，发达的股票市场的作用有所增加。然而，在2013年之后，这种作用变得越来越小；而其他变量的作用开始增加。...图6展示了来自对象g的所有模型的所有解释变量的相对变量重要性，即α={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95}和λ={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95

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    经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

    简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较 简介 希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...xts对象的趋势包含来自谷歌的关于选定搜索词的互联网数量的数据。 stock_markets代表Google Trends的 "股票市场"。...在这一时期，所有解释变量的相对变量重要性都在上升。我们还可以看到，自2007年以来，发达的股票市场的作用有所增加。然而，在2013年之后，这种作用变得越来越小；而其他变量的作用开始增加。...图6展示了来自对象g的所有模型的所有解释变量的相对变量重要性，即α={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95}和λ={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95

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    经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

    着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较 简介 希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...xts对象的趋势包含来自谷歌的关于选定搜索词的互联网数量的数据。 - stock_markets代表Google Trends的 "股票市场"。...在这一时期，所有解释变量的相对变量重要性都在上升。我们还可以看到，自2007年以来，发达的股票市场的作用有所增加。然而，在2013年之后，这种作用变得越来越小；而其他变量的作用开始增加。...图6展示了来自对象g的所有模型的所有解释变量的相对变量重要性，即α={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95}和λ={1, 0.99, 0.98, 0.97, 0.96, 0.95

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    R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合

    p=20360 本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，Fama-French三因子（因素）模型的实现和使用。...让我们开始准备数据： # 设置开始结束日期和股票名称列表 begin_date <- "2016-01-01" end_date <- "2017-12-31" # 从YahooFinance下载数据...特别是，我们考虑六种交易所买卖基金（ETF）： 我们首先加载数据： # 设置开始结束日期和股票名称列表 begin_date <- "2016-10-01" end_date 开始： # 设置开始结束日期和股票名称列表 begin_date <- "2013-01-01" end_date <- "2017-08-31" # 从YahooFinance下载数据...估计误差将根据PRIAL（平均损失提高百分比）进行评估： 加载训练和测试集： # 设置开始结束日期和股票名称列表 begin_date <- "2013-01-01" end_date <- "2015

    2.2K10

    ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列

    后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。 时间序列数据 函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...price 我们首先为估计定义一个时间序列（ts）对象。请注意， ts 与 xts类似， 但没有日期和时间。...df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。 以下代码安装并加载 xts 包。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...df <-data.frame df$daime <-paste df$dttime <-as.POSIXct df xts 对于仅使用日期的转换，我们使用 POSIXlt() 而不是 POSIXct

    1.1K20

    R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

    预测涉及使用其历史数据点预测变量的值，或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的变化。预测方法主要分为定性预测和定量预测。...时间序列预测属于定量预测的范畴，其中统计原理和概念应用于变量的给定历史数据以预测同一变量的未来值。...从这些图中我们选择AR 阶数 = 2和MA 阶数 = 2.因此，我们的ARIMA参数将是（2,0,2）。 我们的目标是从断点开始预测整个收益序列。...#初始化实际对数收益率的xts对象 Actual_series = xts(0，as.Date("2014-11-25"，"%Y-%m-%d"）） #初始化预测收益序列的数据 fit = arima...#调整实际收益率序列的长度 Actual_series = Actual_series [-1] #创建预测序列的时间序列对象 forecasted_series = xts(forecasted_series

    2.4K10

    R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模|附代码数据

    本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的iid模型开始。...iid模型假定对数收益率xt为N维高斯时间序列： 均值和协方差矩阵的样本估计量分别是样本均值 和样本协方差矩阵 我们从生成数据开始，熟悉该过程并确保估计过程给出正确的结果（即完整性检查）。...rugarch生成数据  我们将使用rugarch包  生成单变量ARMA数据，估计参数并进行预测。...GARCH结果比较  作为健全性检查，我们现在将比较两个软件包 fGarch 和 rugarch的结果： # 指定具有特定参数值的ARMA（0,0）-GARCH（1,1）作为数据生成过程garch_spec...，σN，t）是标准化噪声向量C，协方差矩阵ηt=C-1wt（即，它包含等于1的对角线元素）。 基本上，使用此模型，对角矩阵Dt包含一组单变量GARCH模型，然后矩阵C包含序列之间的一些相关性。

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    分布式事务- TCC编程式模式

    如果协调器发现所有参与者的confirm方法都OK了，则分布式事务结束。 如果协调器发现有些参与者的confirm方法失败了，或者由于网络原因没有收到回执，则协调器会进行重试。...蚂蚁金服基于TCC实现了XTS（云上叫DTS），目前在蚂蚁金服云上有对外输出，这里我们来结合其提供的一个例子来具体理解TCC的含义，以下引入蚂蚁金服云实例： “首先我们假想这样一种场景：转账服务，从银行...A 某个账户转 100 元钱到银行 B 的某个账户，银行 A 和银行 B 可以认为是两个单独的系统，也就是两套单独的数据库。...我们将账户系统简化成只有账户和余额 2 个字段，并且为了适应 DTS 的两阶段设计要求，业务上又增加了一个冻结金额（冻结金额是指在一笔转账期间，在一阶段的时候使用该字段临时存储转账金额，该转账额度不能被使用...最关心的，如果confirm阶段如果有一个参与者失败了，该如何处理，其实上面操作都是xts-client做的，还有一个xts-server专门做事务补偿的。

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