解析：x2值为收盘价或前 20天的回报率的标准差进行差异放大后的值，对其进行取最大值的意义在于找出过去5 天里最大的收盘价或者前20 天的回报率的标准差。...根据前面对Ts_ ArgMax(x2,5)说明，我们知道对过去 5天里找出收盘价或前20天的回报率的标准差的最大值的意义在于：根据均值回归的规律，涨得太多了，就会向平均值移动下跌；跌得太多了，就会向平均值移动上升...根据这个原理，我们可以得到： 1）对某股票过去5天里取最大的收盘价的索引，作为其权重值。...即收盘价最大值离当前越久，说明收盘最大值之后相对收盘最大值那天来说股价在下降，而当前离最大值那天越久，下降时间越长，从而股价反弹越明显； 2）而对某股票过去5天里取最大的前20天的回报率的标准差的索引...我们知道，如果过去5天里都是取标准差的话，说明returns都是小于 0；否则，有一天存在returns>0，最大值都是取收盘价。
实际计算时，我们并不总是有恰好一个月到期的股票期货合约。在这种情况下，我们在两个最接近到期的期货价格之间进行插值，以合成一个月股票期货价格，并应用一般的Carry定义。...商品Carry实际上与文献中检验商品回报的预测因子所知的基差（basis）是相同的。...我们考虑两种carry的度量方式： (i) “当前carry”或“carry1m”，这在每个月末进行测量； (ii) “carry1-12”，这是过去12个月（包括最近的一个月）当前carry的移动平均值...Carry的平均回报率从美国信贷的0.24%到美国股票指数看跌期权的179%不等。然而，这些策略面临不同的波动性，因此查看它们的夏普比率更有信息量。...资产大类中每个资产权重由如下公式决定： 其中表示该大类资产所有资产Carry的时序均值（本文也测试了固定取0的情况）。 结果表明。将Carry与0比较，所有资产类别的Carry策略都产生了正回报。
例如，将交易算法应用于未知市场数据产生的实际结果，与我们已有模型生成的预测进行比较，可以让我们知道该算法是否按照预测的方式进行反演，或者是否过度依赖过去的数据。...这些预测可以用我们期望从模型中看到的累积回报的锥形区域可视化。 假设我们正在使用适合交易算法的过去每日收益的正常模型。...这给了我们一个可能的正常分配，它对每日回报率数据有合理的适用性。 为了产生预测回报，我们从正态分布（推断的底层分布）中取随机样本。...我们可以通过在实际数据之上建立多个推断的分布，并为每个推断的分布重复相同的步骤来获得更多的预测。所以我们从sigma后期的mu后期和n个样本取n个样本。对于每个后验样本，我们可以构建n个推断的分布。...该分数是报告模型预测与实际交易结果一致性水平的数值测度。 为此，我们计算期权交易回报的平均百分位数分数到预测值并进行归一化，以产生100（完美拟合）和0（完全在锥体之外）的值。
beta的股票，导致一些投资者更偏好高beta的股票 彩票效应——高beta低平均回报，但有小概率获得高额回报 这项学术研究，加上2008年的熊市，使得低波动策略非常受欢迎 在其他常见因素上的暴露可以解释低...作者发现高波动股票中，仅有那些有低利率的股票有高正回报。另一方面，高短期利率的股票有高负回报。此外，高流动性并不能预测未来收益，及它不是一个独立的因子。...当低beta策略在价值因子上有敞口时，平均有2%正超额，在成长因子上有敞口时，平均会有-1.4%的负超额。...在SMB最高/低的五分之一股票中，做多/空BAB的等权组合，可以获得月均1.5的正收益，t统计量可以达到7.8。这一策略在控制了主要风险因子、考虑其他组合构建方法、取子区间分析后依然显著。...然而，新的研究表明，这一异象的收益不仅来自于如流动性等风险溢价，也和成长、价值环境中的低波动、过去市场回报高低、SIZE因子表现相关。
因此，如果过去的制造业活动高速扩张，库存增加，我们可以认为暂时的过剩需求和负回报可能性的增加。相反，如果过去的工业生产增长异常低或为负，库存下降，我们可以认为暂时的短缺和需求加速的可能性更高。...为此，我们首先将所有每个商品期货的回报标准化到具有10%（年化）波动目标的头寸。（根据指数移动平均的历史标准差进行计算）。每个月底头寸都会重新平衡。...然后，我们从每一种基本金属的回报中减去非工业篮子的回报。非工业产品篮子包括贵金属、美国农业商品、其他农业商品和牲畜等权重的子篮子。...合成一个综合的预测指标 首先将库存变动和工业生产增长指标计算Z-score，并计算两者的均值。将该均值取负数和与原始的ISM变动值相加形成综合指标。...PnLs的年化目标波动率为10%。下图为各策略的表现（包括买入持有）： 1995年至2023年(2月22日)期间的平均夏普比率约为0.5，平均Sortino比率约为0.6-0.8。
从大熊猫的声音特征入手，分析要进入交配期的大熊猫的叫声特性，通过算法模型，能够自动地预测出大熊猫配对的成功几率，为动物学家们的研究提供帮助。...用算法提高熊猫生育率 在得到算法模型的预测结果后，大熊猫饲养者可以采取适当的后续行动，以提高整体的生育率，这对智能大熊猫育种带来了数据维度的有力帮助。 ?...模型预测的匹配成功（蓝色）和匹配失败（红色） 和实际中的情形相符合 研究人员将此方法，在过去九年的数据集上进行了评估实验，获得了和实际情况相符合的结果。...同时证明了基于音频的自动交配成功预测方法，在协助大熊猫繁殖上，具有很大的潜力。 研究的后续将继续扩大熊猫的声音数据内容，进一步验证了该方法的实际有效性。...憨态可掬的大熊猫，成为了全球的可爱担当，也化身成了中国的「友好大使」。 相比于过去的纯粹观赏，近年通过中国与全球的研究机构，针对大熊猫开展的合作研究也变得越来越多。
因此，如果我们试图运行一些参数化的蒙特卡罗运行来生成模拟数据，例如股票上的应用，我们倾向于测量并计算该股票在一段时间内实际历史回报率的平均值和标准差，并将其用作模型的输入值。...也就是说，未来和过去的收益分布均来自相同的“总体”）。...我们只对相同权重的投资组合的单个成分收益取均值 - 这很简单。 然后让我们根据各个组合成分绘制我们投资组合的“价格序列”。 ? ? 正如你所期望的那样，回报最终会在位于单个回报的中间位置。...我们在这里讨论的特征是历史回报分布的均值和标准差（或方差）。然后将这些值输入到模型中，该模型从一个正态分布中随机采样，其平均值和标准差等于历史回报的平均值和标准差。...这导致包含正相关资产的投资组合，平均而言，比完全不相关资产的投资组合会有更多极端的值，或者实际上是负相关资产的投资组合。 这是因为如果所有成分资产高度相关，它们都会同时上下移动，导致价值波动更大。
全球独角兽的平均投资回报率是7倍，但欧洲独角兽的投资回报率只有4.5倍。现在欧洲也没有一家估值超过100亿美元的独角兽。 不管从投资还是创业公司数量上看，世界正在慢慢变平，正如信息和沟通一样。...25年是一个很长的时间跨度，在所有的独角兽里，有75%的独角兽是在过去10年中创办的。 Cases表示，创立独角兽是需要花一定的时间的，平均需要花6年时间才能成长为独角兽。...大量投资机构都在加强投资，而对投资者有利的退出条款使得创业公司获得风险投资像银行贷款一样简单。 这些因素都导致了创业公司的高估值。实际上，很多公司的实际情况是无法支撑起这么高的估值的。...目前，独角兽俱乐部的平均投资回报率为7倍，而估值超过100亿美元的独角兽的投资回报率更是高达10倍。 谁在投资独角兽？...该业务部将专注于垂直O2O领域的电影在线选座和购票业务，以及参与影视投资等，并将联合万达、中影集团在在线选座和售取票终端进行深度合作，打造O2O闭环。
面板汇总统计数据中，我们计算的RCP的平均值为32%，标准差为81%。告诉我们，一般投资者购买的股票过去一年的回报率比市场回报率高32%，这表明他们追逐的平均回报率相当高。...最后，女性比男性更有可能获得更高的回报，这再次与之前的发现一致。 研究结果表明，经验丰富的投资者往往获得更高的平均回报，而行为偏差的投资者则表现更差。...去除上市未满6个月的股票后，我们对股票的RCO做了如下表5表6的统计和分析，我们可以看出，过去回报率更高、波动性和周转率更高、规模更大、估值过高（账面市值比较低）的股票更有可能吸引追逐回报的投资者。...除了过去的收益外，这些股票特征通常预示着未来风险调整后的收益较低。这与我们之前的研究结果一致，即高RCP散户更有可能获得较低的平均回报。...RCO因子作用于最高零售股票的股票，产生的年化夏普比率为1.94 （t统计值为5.38）。 总结 有人可能会担心，在实际操作中，投资者可能无法获得这个数据，所以这个文章中的交易策略无法实施。
ST的核心含义是，具有显著上升空间的股票被高估，随后的回报较低；相反，有明显缺点的股票被低估，未来回报高。传统的动量策略包括买入过去的赢家和卖出过去的输家，这在美国和国际股市中被广泛验证。...与之前的研究一致，我们发现过去和后续收益（即收益动量）之间存在正线性关系。此外，ST最高的股票（深绿色）往往会获得较低的后续回报，而ST最低的股票（暗红色）往往会获得较高的后续回报。...因此，我们通过消除ST最高和最低的股票来增强动量策略，比如我们可以采用一种策略，购买过去ST低的高动量股票，卖空过去ST高的低动量股票，这可以产生更高的回报。...d\right|}{\left|r_{i, d}\right|+\left|\bar{r}_d\right|+\theta} 其中 是股票的d日的日度收益， 是d日截面上所有股票的平均收益。...即将股票每日的收益率，视作投资者做出决策权重的依据，将每天收益率偏离市场的程度（我们取多头端的逻辑，将其简称为“惊恐度”）作为极端收益对投资者决策权重的扭曲程度，使用“惊恐度”直接加权每日收益率，来模拟投资者决策过程
为了给投资者一个16%的年度回报率,VC们刚刚募集的2千5百万美元基金在10年内需要生成1.125亿美元的回报,这实际上相当于19%的年回报率,这是VC们从实际基金投资中需要生成的。...原因如下: 首先,VC们实际上并没有将投资者的2千百万5美元全部投资掉。他们通常在10年内赚取了年平均1.5%的管理费以及20%的其他任何回报。...我们假设一下，他们进行了10项投资，平均每个是2百万美元。当然大多数风投者们可能不会这样构造其投资组合,而我们只是为了计算的方便。假设他们拥有所投资公司的10%的股份。...公共SAAS公司的估值移动就像任何其他行业一样,在很大程度上取决于其增长率,但为了简单起见我们用过去12个月收入数的5倍来评价。...那么,如何构建您的SAAS业务，使其在过去7年内每年的收入达到大约2亿美元呢?这就需要在这7年内每个月有略高于13%的增长速度。
在面板回归中，β对过去的收益是正的，且具有统计学意义，t统计量超过5。在过去收益为正（负）时做多（做空）的交易策略，在58种资产中有52种产生统计上为正的平均收益。...Moskowitz和Grinblatt（1999）构建了20个市值加权行业投资组合，并采用了一种策略，根据过去6个月的回报，平均投资前三个行业，同时做空后三个行业。...在6个月的持有期中，该策略从1963年7月到1995年7月的平均回报率为0.43%。作者得出结论，行业动量是由于行业收益的正序列相关。...在持有期限为6个月的情况下，由最低风格贝塔股票构建的动量策略产生的月平均回报率为0.14%。相比之下，由最高风格贝塔股票构建的动量策略产生的平均回报率为0.60%。...绝对风险敞口由过去收益的幅度和长期波动率决定，但分别限制在−2和2。基于过去1个月的回报的策略，在47个因子的原始回报上产生了正的和显著的阿尔法。
本文将使用简单的说明性示例来解释移动平均模型（Arima [p，q]中的MA [Q]）。 假设你今天得到100股公司股票。让我们用Y1表示今年，用A(1)表示回报。...它是最近过去的ε(t-1)、ε(t-2)和ε(t-3)所受冲击的函数，而之前的项如ε(t-4)、ε(t-5)不受影响。这些是RHS的剩余项。...它以一个等于当前冲击ε(t)和3个最近冲击ε(t-1)、ε(t-2)和ε(t-3)的加权平均值的幅度偏离常数µ。随着时间的推移，这个加权平均值会移动。 让我们在下图中绘制u（t）的a（t）值。...我们通常对U(t)这样的函数的行为感兴趣，在上升阶段过去之后，函数稳定了一段时间。例如，股市已经运行了几千天，工厂在最初的建厂期后有稳定的投入产出数量。...如果我们去掉图中的前3个异常数据点，这就是t≥4时U(t)的样子。 就是这样!这是一个移动平均线模型的例子。 由于U(t)依赖于前3个冲击项，所以它是3阶移动平均模型，记作MA(3)。
百度大数据研究院利用百度大数据全面搜索过去5年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据，并与国内著名彩票网站乐彩网、欧洲必发指数独家数据供应商Spdex等公司建立数据战略合作伙伴关系，将博彩市场数据融入到预测模型中...为此，分析师要收集来多项数据，包括：世界各个国家足球队历史成绩数据库给出的各队排名得分；比赛中双方球队过去10场和5场比赛的进球数；比赛双方是不是巴西主场；比赛球队是不是美洲球队；还有以往各队在世界杯的进球数优于平时多少个...最后，他们把这几项数据按照一定的权重相加到一起，可以得出每一个球队在对阵另外某一个球队时平均会进多少个球。...按照这样的方式，从小组赛一路到最后决赛，每一场比赛双方的进球数都可以期望一番，最后获得一个“最平均”的世界杯全程模拟结果。...（6）熊猫预测夭折了 世界杯开幕前，据媒体报道，中国保护大熊猫研究中心称将派出一到两岁的熊猫宝宝来预测世界杯。
在过去一年里，我们发布的全链路自研的混元大模型参数规模达到了万亿级别，在国内率先采用混合专家模型 (MoE) 结构。...去年腾讯所倡导的模型应用发展方向——产业实用，获得了业界的高度认同。今天，大家对于大模型的诉求更加务实，不仅关注模型技术的领先性，也要看怎么融合到业务场景，怎么降本增效解决实际问题。...最近我们也和中国大熊猫保护研究中心，联合开展了“AI+大熊猫保护”。广东工业大学的学生们基于我们的人工智能开发服务平台TI-one，打造出第一个“大熊猫智能行为识别模型”。...调用我们的API接口，可以实现秒级出图，处理时间远低于业内平均水平，可以被广泛应用在营销、设计等领域。 我们的第三大引擎是“视频创作引擎”。...面向智能未来，我们将坚持用技术去解决一个个实际问题，也将坚持以生态开放与行业、伙伴共建一个美好的智能未来。
该表显示，在过去32年里，管理期货平均产生了正回报，波动率约为全球股市的一半。95%置信区间表明BTOP50具有明显的正倾斜：在考虑的资产类别中是独一无二的。...最左侧的图显示了巴克莱BTOP50指数和MSCI全球指数在整个样本期内的平均12个月滚动回报率。自1990年以来，MSCI全球指数的平均回报率约为9.75%，而BTOP50指数的回报率约为5.80%。...其目的是展示在MSCI全球指数表现特别好/差时，管理期货的表现如何。第三个图显示在MSCI的“良好”回报期间（34%），管理期货的平均回报率只有7%左右。...第二个图表显示的是在MSCI的“糟糕”回报期间（-24%），而管理期货的平均回报率为正12%。...从表中可以更清楚地看出投资组合之间的差异。我们观察到，在累积和年化回报的基础上，Millburn略优于Simple Benchmark和Abbey组合;然而，实际上，这三者在本质上是相同的。
2014年底开始，网络文学市场迎来一次集中洗牌：腾讯收购盛大文学成立阅文集团，市场份额一举超越50%；百度则将收购而来的熊猫看书、纵横中文网和自有多酷阅读整合成百度文学品牌；阿里文学面世；中文在线登陆创业板重点转战教育出版业务...网络文学市场是一个长投入、慢回报的事情，一般要布局五六年才会有回报期，一般公司，即便是百度，也不一定有这样的精力，独立平台更难以为继。...就算付费，行业数据是，单用户为阅读花费的成本平均为千字5分钱，网络文学是最便宜的内容消费形式。基于用户付费阅读的商业模式，很难做成暴利行业，几乎所有网络文学平台都是在亏损。...长篇小说在过去一直是网络文学主流，按照字数收费的模式，更是直接导致一些创作者将作品尽量写长的不良现象。 然而，现在人们对重度内容的消费已经越来越没有耐心。...相对于长篇小说而言，介于短篇和长篇之间的小说，将更适合在社交网络，在信息流中阅读。 2、免费模式或成主流。 网络文学过去是收费模式主导，未来或将进入免费模式为主、收费模式为辅的时代。
延时低的比延时高的更容易获得有效的share，有效的的share就是收益啊； 3、矿池不能偷算力，本地算力（软件显示算力）与矿池接受算力24小时的平均值要一致；这个可以用蚂蚁池的算力计算器来检验，看看过去的...收益的比较方法：千万不要运行一两个小时你就急着看，科学的方法是你应该在48小时候后再看过去24小时每100M算力的收益（矿池收益÷矿机本地1分钟平均算力）。...我们假设以太坊的价格是固定的。不考虑以太坊增值所带来的利润，可以方便我们将实际的回报率与硬件、电费和其他运行挖矿设备相关的成本关联起来。...我们还需要在这基础上加上2020年1月的区块奖励和区块难度。我们假设在矿池工作的时候仅可使用一台设备。有些矿池征收10%的费用，好点的只收1%。所以我们取中间值1.5%。...最终GPU的出手价格将决定此次挖矿整体的投资回报。 想想看，一个600美元的GPU，一年50%的折旧率已经算相当不错了。
尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点： 当探索不同的功能时，我最终得到许多CSV文件。...但这实际上非常整洁，因为我们要做的就是按索引拆分 数据集。通过设计，我还包括了我们尝试预测的标签。加载要素时，我们只需将索引与要素表连接。...注意功能表是如何连续连接的。这实际上是有效的，因为我们总是在一对一映射上连接索引。 最后，让我们看一下5个训练示例及其特征。 现在，您已经有了定义明确的数据集和特征集。...我们的努力得到了回报！同样，事件2的最具预测性的特征是在事件2中观察到了多少个空值。这是一个说明性案例 ，其中我们无法用中值或平均值替换空值，因为缺少空值的事实与响应变量相关！...在两种情况下，SQL方法更加有效： 如果您的数据集已部署在云上，则您可以运行分布式查询。今天，大多数SQL Server支持分布式查询。在熊猫中，您需要一些名为Dask DataFrame的扩展 。
论文验证了过去472天的37个欧洲国家数据的每日COVID-19新案例预测模型，并且与基于平均绝对缩放误差（MASE）的最先进的图时间序列模型相比，表现出卓越的性能。...通过使用真实的生产数据和不同的LSTM深度学习模型，检查了它们对明年液压发电的每月预测的性能。结果表明，将基于多年实际生产数据的时间序列与深度学习模型结合起来进行长期预测是成功的。...lstm已经被证明特别适合于时间序列数据，因为它们能够整合过去的信息，而神经网络集成已经被发现可以减少结果的可变性并提高泛化。...通过一个简单的交易策略，与随机选择的投资组合和包含指数中所有股票的投资组合进行比较，可以发现LSTM集合产生的投资组合提供了更好的平均每日回报和更高的累积回报。...此外，LSTM组合也表现出更小的波动性，导致更高的风险回报比。
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