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数智图书馆-无锡数智政务
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2025-06-17
《Git权威指南》
35.3 通用版本库迁移 如果在前面的迁移方案中没有涉及您的版本控制工具,也不要紧,因为很可能通过搜索引擎就能找到一款合适的迁移工具。如果找不到相应的工具,可能是你使用的版本控制工具太冷门,或者是一款不提供迁移接口的商业版本控制工具[1] 。这时你可以通过手工检入的方式,或者针对Git提供的版本库导入接口git-fast-import实现版本库导入。 ...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
版权信息 书名:父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python 作者:[美] Warren Sande Carter Sande 译者:苏金国 易郑超 ISBN:978-7-115-36717-4 本书由人民邮电出版社出版授权北京图灵文化发展有限公司制作与发行数字版。版权所有,侵权必究。 您购买的图灵电子书仅供您个人使用,未经授权,不得以任何方...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
21.6 更多字符串处理 最早学习字符串时(第 2 章),我们已经看到,可以用 + 号把两个字符串联接起来,就像这样: >>> print 'cat' + 'dog'catdog 现在来看还可以对字符串做哪些处理。 Python 中的字符串实际上都是对象(看到了吧,所有一切都是对象……),而且有自己的方法来完成搜索、分解和结合之类的操作。这些方法...
4.1 从数据中学习
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2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
4.1 从数据中学习 4.1.1 数据驱动 4.1.2 训练数据和测试数据 4.1 从数据中学习 神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”,是指可以由数据自动决定权重参数的值。这是非常了不起的事情!因为如果所有的参数都需要人工决定的话,工作量就太大了。在第 2 章介绍的感知机的例子中,我们对照着真值表,人工设定了参数的值,但是那时的...
关于匹配优先和回溯的更多内容
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2025-06-17
《精通正则表达式(第3版)》
关于匹配优先和回溯的更多内容 匹配优先的问题 多字符“引文” 使用忽略优先量词 匹配优先和忽略优先都期望获得匹配 匹配优先、忽略优先和回溯的要旨 占有优先量词和固化分组 占有优先量词,?+、*+、++和{m,n}+ 环视中的回溯 多选结构也是匹配优先的吗 发掘有序多选结构的价值 关于匹配优先和回溯的更多内容 More About G...
1.3 远期合约
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2025-06-17
《期权、期货及其他衍生产品》
1.3 远期合约 一种比较简单的衍生产品是远期合约(forward contract),它是在将来某一指定时刻以约定价格买入或卖出某一产品的合约。远期合约可以与即期合约(spot contract)对照,即期合约是指立刻就要买入或卖出资产的合约,远期合约常常是金融机构之间或金融机构与其客户之间在场外市场进行的交易。 在远期合约中,同意在将来某一时刻以约...
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2025-06-17
《期权、期货及其他衍生产品》
6.4 基于久期的期货对冲策略 我们在4.8节中曾讨论了久期。假定我们持有一个与利率有关的资产组合(例如,债券组合或货币市场证券)。我们现在考虑如何利用利率期货来对这个资产组合进行对冲。 定义 VF:1份利率期货合约的价格; DF:期货合约标的资产在期货合约到期日的久期值; P:被对冲的债券组合在对冲到期日的远期价值(在实际中,通常假定该价值等于...
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2025-06-17
《期权、期货及其他衍生产品》
15.3 收益率期望 投资者从一个股票中所寻求的收益率期望μ与股票的风险有关:风险越大,收益率期望也会越高。它还依赖于经济中的利率:当利率越高时,投资人对股票所要求的收益率期望也会越高。庆幸的是,我们不需要关心决定μ的任何细节。事实上,当利用标的股票价格来表示期权价格时,期权价格与μ毫不相干。尽管如此,股票收益率期望的一个性质常常引起混淆,因此我们特别解...
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2025-06-17
《期权、期货及其他衍生产品》
第22章 风险价值度 在第19章里我们讨论了用于描述衍生产品投资组合风险量的不同测度,其中包括Delta,Gamma与Vega,这些测度是为了描述由衍生产品构成的投资组合的不同风险。金融机构通常每一天都会对自己所面临的市场变量进行风险计量,计算过程中常常会涉及成千上万个市场变量,因此每天的Delta-Gamma-Vega分析可能会产生大量不同的风险数据。...
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2025-06-17
《期权、期货及其他衍生产品》
23.7 相关系数 截至目前,我们仅仅是围绕对波动率的预测进行讨论。如第22章所示,在计算VaR时,相关性也起着很重要的作用。在这一节里我们将说明如何采用一种类似于对波动率进行更新的方法来估计相关系数。 两个变量X和Y之间的相关系数可以定义为 其中σX和σY分别为X和Y的标准差,cov(X,Y)为X和Y之间的协方差。X和Y之间协方差的定义为 ...
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