金程問答
老師，我個人覺得range的確定思路是最關鍵的，這部分能否適當展開說說。
老師在本課程是用一個股票的代碼進行訓練，那我如何用多個股票的數(shù)據(jù)進行一個模型的訓練呢
老師，我在CMD里輸入jupyter，總是返回這個報錯是為什么呀？
請問在得到EBIT時不需要減去折舊嗎？謝謝！
ts.get_k_data('510050','2018-01-01')[:10]
import tushare as tu報錯，是什么問題？
# 多頭移動止損并計算當日收益率 elif data.loc[i, 'low'] < stoplose_price: # 考慮到當天開盤價就低于止損價，無法止損的情況； # 謹慎起見，在計算收益時，取止損價和開盤價的最小值； data.loc[i, 'return'] = min(data.loc[i, 'open'], stoplose_price)/data.loc[i-1, 'close'] - 1 flag = 0 以上為CTA策略代碼中所示，為什么可以以當天的最低價low進行判斷，然后又以涉及當天的開盤價的止損價賣掉。同理： long_open_signal和long_stopwin_signal計算式也用到了當天的最高價，同時回測交易也是在當天完成的。實際情況做不到這種的吧？又或者說是不是用到了日內(nèi)交易的數(shù)據(jù)了？
我這里提個建議：在風險中性定價這門課中，在定義函數(shù)calc_risk_neutral_probs時，建議可以將par直接定義為1，當前課件中將par直接寫為1000，其實這個par并非末期n的價值，因為在循環(huán)計算時，n-1期，n-2期,......的par都默認為1000，這樣容易和前面一直用的實際面值1000的債券相混淆，我也是反復看了很久才發(fā)現(xiàn)這個函數(shù)與債券的面值無關。建議更改。
高數(shù)不會怎么辦
面對對象編程
請問深度學習部分的PYTHON 文件可否提供一下？ 資料區(qū)只有PPT
這里右偏的關系錯了，和左偏一樣了，應該是均值>中位數(shù)>眾數(shù)
為啥不用TALIB計算錘子線
db browser下載
老師您好，我想問配對交易為什么害怕價差不回歸，只要一直做多和一直做空，單邊不都可以獲利了結(jié)嗎？
程寶問答
