Problem Description 反素数就是满足对于任意i(0的因子个数),则x为一个反素数。...Output 输出为一个整数,为该区间因子最多的数.如果满足条件有多个,则输出其中最小的数....Sample Input 3 2 3 1 10 47 359 Sample Output 2 6 240 Hint 2的因子为:1 2 10的因子为:1 2 5 10...就是找出那个区间中,因子最多的那个数,如果最多因子数相等,那么输出那个最小的数~ 打表~把每个1-5000的因子的个数打表打出来!...再找那个区间中,因子数最多的就行!
换种方式来看,如果说大家对“黑天鹅”的恐慌来自于自身的脆弱性与不确定性,那么“反脆弱性”就成为当下局势中,一种难得的品质。 荣耀的“反脆弱”招式,值得审视一番。...“反脆弱” 受疫情波及才发出哀嚎,这样的智能手机厂商反射弧未免过长了一些。 全球智能手机市场陷入低迷甚至负增长,其实早就是悬在厂商头顶的达摩克利斯之剑。...而突如其来的疫情,也没有阻碍增长的步伐。前不久荣耀总裁赵明在其社交媒体上透露了荣耀二月复工至今的业绩情况,依然是每周快速增长,甚至超过了去年同期。...如今国内智能手机品牌间的竞争,已经证明了,当一个人具有反脆弱性的时候,对其他人而言则是脆弱性的。 增长靠的不是嘴炮,而是真刀真枪的产品力和品牌感拼杀。...换个角度看,“黑天鹅”是一场对所有人来说都十分无情的考试,而荣耀的逆势增长也说明了,总有人更适合在丛林中蓬勃生长下去。“反脆弱”,本身就是一种竞争力。
所以,很多因子数值在一个行业内比较才是有效的。同样的思路,有些因子虽然看起来不是一些基本的风格因子,比如PE,但是,其实我们知道,PE和市值有很大的关系,大市值的公司,一般是成熟的公司,PE往往不高。...1.两种中性的方法 所谓中性,最本质的意义就是“无关”,我们说市场中性,就是说我们这个组合与市场无关;我们说因子做了行业中性,说明我们的因子和行业没有关系,风格中性也是如此。...也就是做一个回归,其中,因子值是y,需要中性的风格因子的暴露为x,然后我们进行回归。回归之后的残差就是因子值对行业中性化后的值。这里的风格因子可以是一个也可以多个,也就是一元回归和多元回归的区别。...如果读者有wind的python的api,那么可以使用下面的函数获得我们需要的股票代码和行业代码转换的字典。这里,我们有一个假设,就是股票的行业在整个因子回测区间没有改变。...目前,我们暂时只进行行业中性,然后进行因子的回测。
在前面一节,我们成功计算出来了因子值。 在开始今天的内容前,我们要先了解几个概念。许多书本上,可能不会这样讲,这个仅仅是笔者的一些感悟。...3)raw z-score 这一步其实就是factor的标准化,也就是,减去均值,然后除以标准差。相对而言好理解。把因子值都做标准化后,是为了以后很多因子可以相互combine。...而风格中性则需要和风格因子的secore,或者说,exposure做回归,然后取残差作为最后的neut-score。...这里,前面三步还是比较容易实现的,但是第四部我们需要一个风格因子的score,这就很尴尬了,因为我们并不知道有哪些风格因子。有一个神一般的存在,叫做barra,读者可以自己去百度一下。...总而言之,这个数据供应商给了我们十个风格因子以及每一个因子的score(exposure)。当然,我们也可以自己去建立这个。
,研究影响商品价格的因子。...本文对商品价格的变动进行建模,将每个商品价格序列分解为: 所有商品价格变动的共同影响因子:全球因子 板块因子 特质因子 区分全球、特定市场和特质等因子有助于将不太普遍的因子与纯粹的共同因素区分开来,并基于以下假设...值得注意的是,全球因子虽然能够解释商品价格的联动,而且对商品价格本身的影响有限,相对价格的大幅波动主要是由商品自身因素(特质因子)造成的。...然而,在实际应用中经常出现的情况是,简单平均有一个很大的噪声成分,这是由特质因子引起的。 通过直接对比全球因子与相关宏观经济指标,我们可以更清楚的看出全球因子与经济活动的关系。...根据相对共同成分的差拟合表明,它们相对价格的变化不能用全球因子来解释,因此,主要是由特质因子造成的。
最近思考了一些关于因子合成的东西。多因子的体系里,我们希望通过多个因子的叠加来提高模型整体对于未来收益率的预测能力。如何确定叠加后的因子一定会效果更好?...因子相关性 一般来说,我们考虑更多的是因子的共线性,也就是因子的相关性,之前写过一篇文章(点这里),分析了因子共线性对于因子合成结果的影响以及通过正交化的方式消除相关性。...因子分布 除了因子的相关性,还有一个很重要的问题是因子的分布特征,两个分布不同的因子合成之后,因子的效果是否会变好?从IC的角度来说,前面的推导可以看出,因子分布是不影响IC,但分布会影响因子效果。...比如一个因子是正态的,另一个因子是均匀分布的,均匀分布的峰度会异常低,数据集中度低,头尾部的概率会高很多,结果是合成因子得分的头尾部会严重依赖于均匀分布因子的值,正态分布因子的效果会被严重削弱,中间部分会严重依赖于正态分布的值...反之如果是一个t分布的因子和正态分布的因子,t分布的因子峰度会异常高,使得因子值的集中度非常高,两端概率很小,结果是头尾部会严重依赖于正态分布因子的值,而中间部分严重依赖于t分布因子的值。
问题: 如何使用asreml进行固定因子的wald检验和随机因子的LRT检验?...下面是使用lme4的解决方案: 很多朋友写信问我, 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算,他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算...软件包介绍 lme4 R语言中最流行的混合线性包 结果不太友好, 所以才有下面两个包作为辅助 安装方法 install.packages("lme4") lmerTest 主要是用于检测lme4对象的固定因子和随机因子...,它有两个函数: lmerTest::anova.lmerModLmerTest用于检测固定因子的显著性, 方差分析表采用III平方和的形式. lmerTest::ranova用于检测随机因子的显著性,...(fm1) anova(fm1) # 固定因子显著性检验 ranova(fm1) # 随机因子显著性检验,LRT r2(fm1) # 计算R2 p_value(fm1) # 计算每个水平的显著性
多目标多因子算法和多因子算法的区别 “参考文献 [1]GUPTA A, ONG Y-S, FENG L, et.al....Gupta等[1]于2017年首次将多任务优化运用到解决多目标问题中,并在MFEA的基础上进行了拓展提出了一种多目标多因子进化算法(MOMFEA)。...MOMFEA继承了MFEA中的技能因子和标量适应度,扩展了因子排名的概念。 在多目标问题中,帕累托最优解之间是非支配的关系,不能单一根据一个目标函数值的好坏判断一个解的好坏。...因此,因子排名不是根据因子成本而是根据非支配排序和拥挤距离进行排序。 MOMFEA中解的编码与解码,选择性交配和垂直文化传播机制与MFEA中相同。...因子排名更新 在MFEA中,因子排名根据因子成本进行计算。在MOMFEA中,由于有多个目标函数,不能单由因子成本来决定因子排名,进而通过非支配排序和拥挤距离对个体进行排序。
所谓因子择时,即为因子权重的动态配置,通过对预期有效的因子赋予较大的权重,对预期失效的因子赋予较小的权重剔除,以期提高组合收益。...IC均值加权组合 以各因子滚动24个月的IC均值作为因子的权重,因子的加权和为因子得分。IC绝对值越大,表明因子与收益的相关性越大,在因子短期动量的假设下,因子赋予的权重应该更大。 ? ?...ICIR加权组合 以各因子滚动24个月的ICIR作为因子的权重,因子的加权和为因子得分,与IC加权相比,这种方法既考虑到了因子与收益的相关性,又考虑到了因子的波动性。 ? ?...最大化IR加权 这种方法相较于ICIR,额外考虑了因子间的相关性,如果因子间存在较高相关性,会导致风险的重复暴露,在因子表现好的时候收益更大,因子表现差的时候损失也更大,对于这种情况,一般会通过因子正交化的方式进行处理...,因子对过去24个月的IC值指数加权作为因子的权重。
反卷积与卷积 反卷积,顾名思义是卷积操作的逆向操作。 为了方便理解,假设卷积前为图片,卷积后为图片的特征。...反卷积,输入图片的特征,输出图片,起到还原的作用。如下动图: ? 我们知道卷积结合池化的降维作用,将神经网络推向深度学习,开启神经网络的新世界,那么反卷积的作用呢?...反卷积的作用 反卷积崭露头角于“Unsupervised Representations Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial...Networks”,这篇论文主要工作就是用GANs生成图片,其中的generator和discriminator均采用深度学习,generator生成图片过程中采用的就是反卷积操作(当然discriminator...反卷积的类型 一般类型: ?
13:大整数的因子 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 已知正整数k满足2的十进制非负整数c,求所有能整除c的k。...输入一个非负整数c,c的位数的k,从小到大输出所有这样的k,相邻两个数之间用单个空格隔开;若没有这样的k,则输出"none"。
然而,可以通过分析与行业和因子收益的短期背离的趋势对传统反转因子进行改进。...改进后的短期反转因子显示出更高的回报和更低的风险,并且随着时间的推移仍然有效,最终相比传统反转因子获得两倍以上的风险调整后绩效。对短期反转因子的分析表明,溢价源于供需之间的暂时失衡。...行业动量为其在相同的GICS第3级行业的同行的前一个月平均收益,不包括股票本身。因子动量时间序列是通过做多上个月表现最好的因子,做空表现最差的因子来构建的。...与一般短期反转因子可能与短期行业动量和因子动量背道而驰的预期一致,我们观察到这些因子的负荷确实是显著负的,具有两位数的t统计量。此外,回归的r平方从不到10%急剧上升到60%左右。...行业中性STR因子不再对短期行业动量有重大敞口,这意味着它有效地消除了通用STR因子中存在的对短期行业动量的押注。同样,残差STR因子成功地防止了与短期因子动量的对抗,因为对该因子的敞口变得微不足道。
♥ 优化强化学习Q-learning算法进行股市 从本期开始,我们将开启2019年的: 因子后花园系列 我们将对量化因子进行一个全方位的介绍与挖掘。...也欢迎在因子研究这块相关研究人士与我们一起完成这个具有成就感的专题! 本期我们将从Baolian Wang的论文发觉一个新的因子。具体分析如下: 研究的问题是什么近期Campbell R....在学术研究中,因子的产生已经失去了控制。我们整理了在顶级期刊上发表的400多个因子。其中许多是无效的。 他们还强调,大量的金融研究论文无法在他们的实验环境中复制。...当一篇新的因子论文在顶级的期刊上发表时,我们就会一头扎进去,一探究竟。本文探讨了现金循环周期(CCC)的使用,即将存货和应收账款的周转时间减去支付企业应付款的时间。...利用平均回报的时间序列,我们计算了十分位数的Fama-French五因子Alpha。
反爬虫的方法 robots.txt配置 ——反爬等级 ★ User-Agent检测 ——反爬等级 ★ 账户进行访问控制 ——反爬等级 ★★ 有限数据访问 ——反爬等级 ★★★ 访问频率限制 ——反爬等级...★★★ cookie/token等有效时间 ——反爬等级 ★★★ ip黑名单 ——反爬等级 ★★★ ID连续性问题——反爬等级 ★★★★ JS动态加载 ——反爬等级 ★★★★ 信息图片化 ——反爬等级...★★★★ 接口加密 ——反爬等级 ★★★★ 接口加密 ——反爬等级 ★★★★★ 验证码 ——反爬等级 ★★★★★ 自定义字体 ——反爬等级 ★★★★★ 信息混淆策略 ——反爬等级 ★★★★★ 相关文章...反爬虫办法 最全反爬虫技术介绍 常见的6种应用层反反爬虫的技术
然而,国外反算法的社交网站Are.na月增长率能高达20%,“旅游青蛙”给你一只不知道什么时候回家的青蛙,看似无法长时间吸引用户却独在国内爆红,国内外用户的反常举动背后原因值得深思。...谁在“反”大数据 全世界都不想错过大数据带来的技术变革,大量企业都希望通过大数据搅动市场,占据市场先机。意外的是,反大数据、反算法的企业也开始获得发展机会,得到资本市场的认可,大数据堪称“双刃剑”。...这一套与Facebook和Twitter相反的反社交玩法,虽然总用量不高,但月增长率达20%。 事实上,国内社交媒体也有类似的算法功能给用户带来困扰。...反大数据、反算法和反社交现象的出现,用户更多不是反对新技术,而是对新技术应用不足的不满。 至于大数据当前的应用,首当其冲的问题是大数据“太蠢”。...依托大数据实现物联网进一步扩大了连接的数据量,安全、隐私等问题变得不可控,一个局部的小问题也容易转变为大规模的问题。 反大数据和反算法的出现是一个提醒。
随着互联网的快速发展,网络逐渐成为人们生活的必需品,然而网络钓鱼、色情网站、网络赌博等互联网滥用信息也随之诞生,且在巨大利益的驱使下,不良应用相关技术不断演进以规避监管。...在这样的背景下,CNNIC近年来持续研究针对性的检测算法,并开展了大量卓有成效的工作。...在网络钓鱼检测方面,针对钓鱼网站的特点,CNNIC设计了钓鱼网站的多源发现和举报机制;设计了统一的数据交换格式,并推动其成为通信行业标准《钓鱼攻击举报数据交换协议技术要求》;提出了多尺度钓鱼检测方法,使用统计特征和语义特征...在暗链检测方面,在综合分析的基础上形成了暗链技术的分类体系,并提出基于网页运营属性以及网页源码的机器学习检测模型,在实际网络环境中取得了良好的效果。...然而,主动检测与犯罪分子规避检测之间的博弈将持续存在,CNNIC将不断加强技术投入,探索不法分子难以规避的解决方案,更快、更准、更全地打击网络不良应用,为净化我国网络空间、强化网络安全贡献力量。
写在前面: 关于增长这个问题,有一个怪圈,包括我在内的好多人都遇到过,那就是:越想增长,越难增长的怪圈——越是在追求更多增长,并以此逼迫自己,就发现越是慢慢进入了增长的瓶颈,而这个瓶颈逼迫自己进一步不断去追求增长...这时,你会感觉好像进入了增长的瓶颈。 进入增长瓶颈的一个典型现象,就是越想要增长,却距离想要的增长越远。...这就是一个在增长中最常遇到的怪圈,说实话我也曾深受其折磨,不断思考如何去突破。我发现,破除增长焦虑唯一的方法,就是怎么从追求增长的视角,切换成价值创造的视角。...同样,面对增长焦虑,面对长期增长的困局(短期增长非常容易,算账就行了,但是一个持续的长期增长真的非常非常难),我们只有调整视角,才可能破局——我一直相信,转化看待问题的方式,而非解决问题本身,往往才是最关键的办法...而这里面最难的一个转变,就是如何从一个追求增长的视角,变成价值创造的视角,从一个“我如何得到增长”,变成“我如何成为一个值得被奖赏增长的人”。
定价因子上最基本的模型是CAPM和FF3因子模型,CAPM的文献太古老,没仔细看过。FF3因子模型的文献: Fama E F, French K R....之后的q-factor模型,加入了盈利和投资因子 Hou K, Xue C, Zhang L. Digesting anomalies: An investment approach[J]....中间还有海量各种各样的因子提出来,之后上文的作者把美股市场上学者们提出来了447个因子进行了分类测试,发现只有161个因子显著,而且显著性相比最初提出时候还要打折扣。...复制了A股市场上的231个因子,发现只有41个是显著的。 ? 昨天洋溢大佬的文章分享了一篇文献 Chen A Y, Zimmermann T....也是关于异象复制的,海量因子,而且这篇提供源码和数据,非常友好,可以观摩一下。https://github.com/OpenSourceAP/CrossSection。
转录因子主要有3种作用方式调控基因表达: TF既可以结合在DNA临近的增强子也可以结合在启动子玉玉。...factors(GTFs),是转录所必需,大多数GTFs不直接结合DNA,而是和RNA pol相互作用的大的转录预起始复合体的一部分。...最常见的GTFs有TFIIA,TFIIB,D,E,F,H。这些预复合体结合在他们调节的gene的DNA上游区域。...Differential enhancement of transcription 其余的TFs差异调节gene表达,结合部位是其条款gene的DNA附近的增强子区域。...这些TFs非常重要,因为他们对gene在合适的时间,细胞,数量等的表达很重要,这依赖于物种的需要。
[来自百度百科] Consul为什么要反熵 举个现实社会的例子,国家是由一个个的人组成的,小国家几万人口,大国家几亿人口,每个人都有自己的想法,不可能这些人没有组织就能维持这个国家的运转。...如果让省直接去管理以万为单位的村,李村的村长贪污了补贴款,张村的马路被压坏了,隔壁王村放开二胎后还是没人生孩子…,肯定是管不过来的。通过这种层级的行政划分,国家得到了有序的治理,而不是乱哄哄一片。...理解两个组件 这里首先介绍跟服务和健康检查紧密相关的两个部件:Agent和Catalog,可以让大家更容易理解Consul的反熵。...反熵机制 根据前边对熵的说明,Consul 的反熵就是让Consul集群更有序,而其反熵机制就和上边提到的两个部件紧密相关。...举个实际的例子:主从部署的redis,使用sentinel监控实例的状态,如果主redis下线,则某个从redis升级为可写的主实例。