2.7億人圍觀鄭州孕婦懷8胞胎,醫生說太危險了,為何這麼多?
而人類是群居動物能夠更加有效地抵禦風險比如抵禦食肉動物能利用多種食物防止飢荒而且營養全面這種生活方式更為穩定死亡率很低這樣可以節省繁殖的成本另一方面K-策略者多是大型生物個體消耗資源多多生可能面臨養不活的問題因而容易進化出長壽而且繁殖極慢的
理財,究竟是如何掙錢的?
很多量化投資的本質就是利用大數定律,雖然單次預測的準確度不及基本面選股策略高,但是靠大量的預測數量取勝
第二屆金華彩杯季榜雙冠私募:弘茗資產,談如何走好量化擴容之路
問:現在市面上有很多種量化投資策略,比如市場中性、量化趨勢、量化套利、股票量化多頭等等,可否介紹一下弘茗資產最擅長的策略,以及這種策略的優勢是什麼
我們的策略需要看正股趨勢和溢價嗎?+明日兩支新債可申購
明日上市新債:無往期精彩什麼是可轉債呢簡單介紹我的可轉債買入策略簡單談談我的可轉債賣出策略用打新債賺點零花錢為什麼說可轉債“下有保底,上不封頂”可轉債——唯一保本且收益達到13%以上的投資品本號不能讓你一年翻幾番,也不會讓你一夜暴富,但可以
《重返帝國》玩法自由多樣,策略類手遊玩出RTS味
最近,由天美出品,歷時四年打造的策略手遊精品《重返帝國》,就很好的繞開了這些玩家玩膩了的策略手遊套路,帶來另類的遊戲體驗
擴張超預期、被迫提前封盤 五家量化私募躋身百億俱樂部路線圖
從現在量化市場的情況來看,量化投資機構中頭部團隊總體質量較好,都具備了完善的團隊構成和成熟的策略開發體系,在目前的規模水平上仍然能保持較穩定的業績
如何用“雙低輪動”策略建倉可轉債
我來為大家介紹下如何用雙低輪動策略建倉可轉債,這個方法也是各路可轉債大V最常用的買入方法,簡單實用易操作,尤其適合剛踏入可轉債圈的小白
數字貨幣量化交易“火了”,為何能成為散戶最佳投資利器?
根據國外新聞的報道,當前華爾街80%以上的交易都是由量化交易完成,結合大資料、AI等新技術,透過程式碼一絲不苟的執行策略,避免投資者因為外界的訊息帶來投資情緒,從而實現穩定、高收益的長期回報
三個維度,提高產品復購率
以閱讀產品為例,要想使用者持續產生復購行為,需要做到以下幾點:提供持續滿足使用者需求的內容支付流程最簡化提供給使用者能夠願意支付的金額03提升復購常用的運營策略上邊和大家分享了復購的本質以及復購的增長模型,最後來和大家分享下提升復購常用的一
青藤:一招制敵!微隔離,讓勒索軟體不再橫行
在微隔離框架下,每個伺服器、作業系統、容器都成為一個感測器,一旦有任何訪問違反策略,都會立即發出警報或被拒絕,這就為減少勒索軟體風險提供了最佳方案
損失厭惡:輸和贏,都是絕對的嗎?
因為剛剛講過損失厭惡是人類的一個普遍現象,所以中國人應該也會有處置效應
「新基」廣發恆譽混合發行:譚昌傑掌舵 過往偏債產品年化回報7.22%
策略:結合宏觀經濟、利率、信用風險等綜合分析 構建和調整固定收益證券組合投資目標,該基金在嚴格控制風險和保持資產流動性的基礎上,透過對不同資產類別的最佳化配置,充分挖掘市場潛在的投資機會,力求實現基金資產的長期穩健增值
赫富投資直面“預警線風暴”:規模跌破百億,曾遇大額申贖,產品倉位降至三成,策略調整已基本到位
對於靈活對沖9號產品近期發生的歷史最大回撤,赫富投資在策略交流會中稱,目前公司經營狀況很穩定,已對回撤較大的產品做了降倉處理,並對分類因子、失效和回撤因子進行了更強的風險控制,敞口壓得更緊,更多的暴露則放在了純阿爾法上
什麼是資產管理Asset management
按對企業資產管理採取的方法與手段不同,可分為:公司上市(主機板上市、創業板上市,買殼上市等)、股本擴張(增發新股、配股、送紅股、公積金轉增股本等)、公司收縮(公司分立,公司剝離、股權出售等)、股份回購、兼併收購、聯合或合併、部分或整體產權出
突然不香了!今年最火基金,驚現大幅回撤!發生了什麼?
針對近期量化策略回撤情況,不少投資者對於指增產品超額收益的可持續性及風險點十分關注
硬核乾貨!文案寫作要點
企業在網路營銷文案中的寫作十五字訣:懂策略、說人話、吸眼球、有人味、促銷售,能做好這些點網路營銷就能成功一半
動態資料脫敏更適合大資料的資料脫敏方式
其原理是在應用端當資料請求達到大資料叢集的代理程式時,首先從大資料安全平臺的策略庫拉取策略,然後經過HDFS/HIVE/HBASE元件經過寫和讀的操作將資料返回至代理,在讀的時候根據策略動態進行脫敏之後將資料返回給使用者
把握好這些關鍵要素,你也能制定出高水平的營銷策略
當企業把自身存在的問題分析越透徹,把達成銷售任務指標需要克服的困難分析得越到位,那麼企業就越會明白怎麼做才可能促使銷售目標得以實現,年度各項銷售任務得以完成
關於馬特量化機器人,你想知道的都在這裡!
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大巖量化小白科普:什麼是過度擬合?
專業概念上講,過度擬合就是指在除錯一個複雜策略模型時,使用或調整了過多引數,導致根據回測樣本訓練出來的模型對樣本外的資料預測效果很差