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量化交易入门——数学模型应用于投机交易
金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用。目前，金融数学发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。 “对积理论”也是用数学模型捕捉市场机会，量化资金管理，用计算机系统发出交易信号，通过大量的短线交易，达到稳定累盈的结果。 模型先生们究竟是怎样用'数学模型'进行投机交易的呢？ 下面，我们对'数学模型'类交易方法的特点进行总结，深一步讨论'数学模型'在交易中的应用。 1、认为价格的运动是随机与有序并存。它并不是完全随机，也没有固定的规律，它的运动具有一定的'人为特征表象'。 3、通过高频次且快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会。通过大量的交易次数对冲风险，累积盈利。 4、要求市场具有高活跃度和流动性。要求交易品种价格的运动具有连续性，以及成交量的活跃性。 5、运用现代计算机技术将“数学模型”转化为交易系统，通过计算机的海量运算能力实现应用。
1.1K40发布于 2018-05-24 - 来自专栏计算机视觉工坊
3D线激光成像数学模型简析与实现
对于3D线扫，要产生点云，首先需要对系统进行标定，这里我们需要获取到的信息有： 1.相机的内外参 2.激光的平面方程 3.移动方向的平移矩阵 在计算出这三步骤结果后，我们就可以通过每一张2D像素图片， 计算出3D点的空间位置。 halcon有非常简单实用的线激光3D点云成像的相关例程，我们可以通过例程自己搭建平台进行3D相机的开发和测试，那就是halcon的例程calibrate_sheet_of_line_calplate.hdev ，这个例程就是对自己用线激光和相机搭建的3D平台进行参数标定。 OK，到这里halcon搭建3D线激光的原理和步骤都讲解完了，看下最终的效果图吧~ 备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：一个超干货的3D视觉学习社区
1.8K50发布于 2021-09-17 - 来自专栏TechBlog
信道的数学模型
信道的数学模型 广义信道的数学模型 连续信道模型 和 离散信道模型 连续信道的数学模型 广义信道中的调制信道属于连续信道。我们所关心的是信号经过信道所得到的输出信号，信道内部的变化过程并不重要。 离散信道数学模型 广义信道中的编码信道就是一种离散信道（数字信道）。离散信道的输入变量 X 、输出变量 Y 均为离散信号（数字信号）。信道的特性可用信道转移概率（条件概率）来描述。 通信原理（第3版）[M]. 北京：北京邮电大学出版社, 2008. 樊昌信, 曹丽娜. 通信原理（第7版） [M]. 北京：国防工业出版社, 2012.
48820编辑于 2023-06-09 - 来自专栏云深之无迹
为爱情建立数学模型
3. 在你们看到对方的一瞬间，都会有一个对彼此的第一印象。我们用 ? 表示 ? 对你的吸引力， ? 表示你对 ? 的吸引力。 （6-3a） ? （6-3b） 我很怀疑是否真的能够找到准确的 ? 、 ? 、 ? 和 ? 的函数。但是我们能做的是对它们做出简单且现实的假设。[ 举例来说，可以假设你对 ? 3. 提高个人吸引力，可以使双方在平衡状态下拥有更积极的感受。换句话说：每个人都努力地提高自己—更加健康，增加他们的财务稳定性，等等—可以增加恋爱关系中的爱情潜力。 虽然这个“爱情动态”模型距离完备还有很远的距离，但是我希望你和我一样，深刻感受这个恋爱关系建议清单，尤其是考虑到它们居然来自一个数学模型的建议！ （这个数学模型甚至还对于稳定匹配问题有一些建议。）最后，让我强调一下，这个模型的假设具有足够的普遍性，以至于其结果也适用于其他（非恋爱的）关系（例如，员工和老板之间的工作关系）。
1.2K50发布于 2020-08-12 - 来自专栏个人学习笔记
数学模型的评估方法
这篇内容主要是讲述数学模型的模型评估方法，将会对新的概念进行逐一解读。 数据集拆分成两部分，每部分的规模设置会影响评估结果，测试训练的比例通常为7:3、8:2等 ::: 交叉验证法(Cross Validation) 概念：将数据集划分成k个大小相似的互斥的数据自己，自己数据尽可能保证数据分布的一致性 某一次具体的采样，一条数据被选中的概率为 1/n，未被选中的概率为：1- 1/n 连续 n 次采样均未被选中的概率为： ，取极限： 通过有放回的抽样获得的训练集去训练模型，不在训练集中的数据（总数量的 1/3）
1.5K00发布于 2020-06-02 - 来自专栏机器学习AI算法工程
详解 30个数学模型
，称为数学模型方法．简称为MM方法。 数学模型有广义和狭义两种解释．广义地说，数学概念、如数、集合、向量、方程都可称为数学模型，狭义地说，只有反映特定问题和特定的具体事物系统的数学关系结构方数学模型大致可分为二类： （1）描述客体必然现象的确定性模型 （2）描述客体或然现象的随机性模型，其数学模型方法是科学研究相创新的重要方法之一。 在体育实践中常常提到优秀运动员的数学模型。 数学模型是研究和掌握系统运动规律的有力工具，它是分析、设计、预报或预测、控制实际系统的基础。数学模型的种类很多，而且有多种不同的分类方法。 线性和非线性模型：线性模型中各量之间的关系是线性的，可以应用叠加原理，即几个不同的输入量同时作用于系统的响应，等于几个输入量单独作用的响应之和。线性模型简单，应用广泛。
5.5K60发布于 2018-03-13 - 来自专栏TechBlog
信源分类及数学模型
文章目录 信源分类 按照信源输出的信号取值分类 按照信源输出信号(符号间)的依赖关系 信源数学模型 离散信源 连续信源 单符号离散无记忆信源(DMS, Discrete memoryless source 信源数学模型 信源：产生随机变量、随机序列和随机过程的信号源。 } \\ p(\alpha)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{llll}\alpha_{1}(00) & \alpha_{2}(01) & \alpha_{3} (10) & \alpha_{4}(11) \\ p\left(\alpha_{1}\right) & p\left(\alpha_{2}\right) & p\left(\alpha_{3}\right end{array}\right] \\ p\left(\alpha_{1}\right)=p^{2}, p\left(\alpha_{2}\right)=p(1-p)=p\left(\alpha_{3}
1.3K30编辑于 2023-02-24 - 来自专栏书山有路勤为径
激光雷达数学模型
激光雷达传感器介绍 测距原理 三角测距主要国产雷达：雷神、思岚 TOF雷达：SICK ,HoKuyo,雷神，思岚 激光雷达数学模型 主要用来做scan-match 光束模型（beam model） （概率机器人
2.2K30发布于 2019-07-19 - 来自专栏AI应用开发实践
为文字预测建立数学模型
我们可以建立一个简单的数学模型： 表示一个句子中的字符序列，而则表示字符在语料库中出现的概率。 表示在已知的字符概率，字符出现的概率。 例如： Unigram (1-gram)：单个词（如“语言”） Bigram (2-gram)：两个连续词（如“自然语言”） Trigram (3-gram)：三个连续词（如“处理文本数据”） N-gram 接下来松哥通过一个简单的例子来说明 log 函数的应用。 假设现在有如下任务： 检测句子 他的性恪温和 并纠错（正确应为性格）。 Log 化前： 现在的问题是： 在乘法中易丢失精度。
13810编辑于 2026-03-26 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
理解计算 从根号2到AlphaGo 第3季神经网络的数学模型
1936年阿兰图灵发表的创世之作《On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem》(论数字计算在决断难题中的应用 这个图据说是麦卡洛克的女儿绘制的[3]。 一种说法是[2,3]玛格丽特受不了麦卡洛克疯子般的自由生活习惯(麦卡洛克会写诗,并到处炫耀)，造谣说麦卡洛克手下的几个男孩勾引了维纳的宝贝女儿。 还有一种说法[3]是”精神有缺陷的维纳已经无法捕捉麦卡洛克言语表达中的细微差别。有些时候，维纳分辨不出麦卡洛克是在陈述一件事实还是在说一个猜想”。 SIGAI0518. [13] 【实验】理解SVM的核函数和参数 【获取码】SIGAI0522. [14] 【SIGAI综述】行人检测算法 【获取码】SIGAI0525. [15] 机器学习在自动驾驶中的应用
1.2K50发布于 2018-07-14 - 来自专栏TechBlog
信息论与编码：信道的数学模型
广义信道的数学模型 连续信道模型 和 离散信道模型 连续信道的数学模型 广义信道中的调制信道属于连续信道。我们所关心的是信号经过信道所得到的输出信号，信道内部的变化过程并不重要。 离散信道数学模型 广义信道中的编码信道就是一种离散信道（数字信道）。离散信道的输入变量 X 、输出变量 Y 均为为离散信号（数字信号）。信道的特性可用信道转移概率 (|) （条件概率）来描述。
84210编辑于 2022-12-02 - 来自专栏MatheMagician
约瑟夫问题与魔术（一）——数学模型求解
约瑟夫问题，相信对有一点数学或者信息学竞赛背景的同学应该都不会很陌生，这是数学竞赛中常见的一个考题背景以及数据结构中用循环链表建模的一个代表性应用。 于是，我决定从多个视角来回顾一番，并从数学模型，数据结构，数学推导，以及用到这个原理的若干魔术几个角度，来共同探讨这一古老又迷人的议题。 以上就是对我们观察对象以及在其上做的操作的数学模型了，接下来，我们加上数据结构，形成完整的算法。 模型应用 在数学模型的层面，我们抽象出环（也叫圈，cycle）这样一个数学结构，并且可以在很多表面上看起来完全不同的场合找到背后统一的数学结构。 当然，在魔术里，我们应用的重点自然是扑克牌叠了。扑克牌叠按理来说并不是环，是个首尾不相接的序列，但是我们可以人为地认为底牌和顶牌的关系和任意牌叠里两张相邻的上下牌一样，也算一种特殊的相邻。
1.1K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：本地数学模型：从导数求解到公式推导轻松搞定数学任务.74
，于是突发奇想有没有现成可用的算法模型，可以帮助我们对算法、公式有浅显的迁入和深入的指引，于是抱着尝试的心态去搜罗，确实也发现了一些，对比试用了几个，发现了一款轻量又专精的数学模型Qwen2-Math- 3. 3. 公式表达：最终公式用规范数学格式呈现，标注各参数的含义；3. 适用场景：简要说明公式的适用范围、注意事项与实际应用场景；4. 3.
14043编辑于 2026-04-12 - 来自专栏TechBlog
信息论与编码：信源分类与数学模型
文章目录 信源分类 按照信源输出的信号取值分类 按照信源输出信号（符号间)的依赖关系 信源数学模型 离散信源 连续信源 单符号离散无记忆信源(DMS, Discrete memoryless source 信源数学模型 信源：产生随机变量、随机序列和随机过程的信号源。 } \\ p(\alpha)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{llll}\alpha_{1}(00) & \alpha_{2}(01) & \alpha_{3} (10) & \alpha_{4}(11) \\ p\left(\alpha_{1}\right) & p\left(\alpha_{2}\right) & p\left(\alpha_{3}\right right)\end{array}\right] p\left(\alpha_{1}\right)=p^{2}, p\left(\alpha_{2}\right)=p(1-p)=p\left(\alpha_{3}
1.1K30编辑于 2022-11-21 - 来自专栏Ywrby
3-Lombok应用
Lombok应用 在SpringBoot中整合SSM项目的过程中，不可避免的涉及对数据库的操作，既然有对数据库的操作就必然包括依据数据库结构创建POJO，而POJO创建过程重复度高，并且使得代码看起来冗杂 dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> 3.
23510编辑于 2022-10-27 - 来自专栏python3
AS3 mvc应用
应用MVC的结构可以让我们的程序更加有条理更加清晰。下面是一个MVC的小例子。由三个类跟一个文档类构成： 这个例子主要是：点击按钮时让文本的数据加100.功能很简单。
79920发布于 2020-01-06 - 来自专栏python3
mogilefs高级应用(3)
mogilefs高级应用 架构图： ? 实验说明： 1个mysql+3个即是mogstored又是tracker节点+1个nginx实现反代 为了使用更少的主机,我们采用2台主机 nginx + mogstored + tracker moguser db_pass = mogpass listen = 0.0.0.0:7001 # service mogilefsd start # ss -tln | grep "7001" 3. 4.配置另一台服务器同时作为tracker+mogstored 此时,该服务器作为tracker时,不需要再初始化数据库了,第一个已经初始化过了 # mkdir /var/mogdata/dev3 100 10.1.252.53 [2]: alive used(G) free(G) total(G) weight(%) dev3:
60120发布于 2020-01-09 - 来自专栏个人学习笔记
数学模型-参数估计和显著性
极大似然估计(Maxinum Likelihood Estimation):利用总体的分布密度或概率分布的表达式及其样本所提供的信息求未知参数估计量的一种方法.
2.6K00发布于 2020-06-02 - 来自专栏机器学习与统计学
【算法系列】主成分分析的数学模型
主成分分析的一般数学模型 ? ? 1、通常，一些变量具有不同的量纲，有的变量值数量级上也有很大差异，在应用主成分分析研究实际问题时，不同的量纲和数量级会引出新的问题；为了消除由于量纲的不同可能带来的一些不合理的影响，在进行主成分分析之前先对数据进行标准化处理 (2)yi与yj（i≠j；i，j=1，2，…，p)相互无关； (3)y1是x1，x2，…，xp的一切满足原则（1）的线性组合中方差最大者；y2是与y1不相关的 x1，x2，…，xp的所有线性组合中方差最大者 其中，y1在总方差中占的比例最大，y2，y3，…，yp的方差依次递减。
1.6K30发布于 2019-04-10 - 来自专栏饭勺oO的技术博客
单层应用升级到多层应用3
最终结构 最终整个解决方案的结构如下图所示： 对比最初的单层应用，是否瞬间感觉完全不一样了。项目结构变得更加清晰，层次更加分明。 同时我们也逐渐形成了我们框架基础设施的部分。 这部分和业务无关，在开发新的业务项目时，这部分基础设施可以快速的应用到我们的新项目上，大大减少了重复开发基础设施的工作量。
33010编辑于 2024-01-24
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