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随机游走模型权威发布_让你造道具你造核弹(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

随机游走模型

股票价格预测难度很大，因为金融市场是复杂且动荡的系统，股票具有波动性聚集、非线性关系、长记忆性和分层结构等特点。传统上，许多人认为股票价格预测无法超越随机游走模型，但如果通过预测整合考虑股票市场的分层结构，可以在不采用复杂方法预测个股价格的情况下，获得比随机游走模型更准确的指数预测结果。

C4D OC渲染教程：玉石材质快速制作今天分享一个简单的C4D OC渲染教程，教你如何快速制作玉石材质。跟着步骤来，你也能轻松上手！创建通用材质球 𐟌 首先，新建一个通用材质球。在公用的设置中，勾选“伪阴影”，并把折射率调到1.5。这个步骤是为了让材质看起来更真实。添加颜色节点 𐟎芦Ž夸‹来，给反照率添加一个RGB颜色节点，设为纯黑色。然后，给传输也添加一个RGB颜色节点，设为纯白色。这样可以让材质有更好的光影效果。引入随机游走介质 𐟌Š 为了增加玉石的质感，我们需要给介质添加一个随机游走介质节点，并把它密度改为10。然后，给反照率再添加一个RGB颜色节点，设为深绿色。最后，给半径也添加一个RGB颜色节点，设为浅绿色。完成设置 ✅ 经过这些步骤，你的玉石材质就制作完成了！是不是很简单？赶紧试试吧，让你的模型更加逼真！希望这个教程对你有所帮助，如果有任何问题，欢迎留言讨论！

计量经济学：时间序列模型全解析 𐟓Š 时间序列定义时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据。简单来说，就是同一指标在不同时间点的观测值。时间序列分析的目的是揭示这些数据背后的规律和趋势。 𐟔 白噪声与随机游走白噪声是一种没有模式或趋势的随机波动。而随机游走则是指时间序列中的每一个新值都是从前一个值随机生成的，没有固定的模式或趋势。 𐟓ˆ AR模型、MA模型、ARMA模型 AR模型（自回归模型）：通过将当前值与过去值的线性组合来预测未来值。 MA模型（移动平均模型）：通过将当前值与过去值的平均值来预测未来值。 ARMA模型（自回归移动平均模型）：结合了AR和MA模型的优点，适用于具有自相关性和移动平均性的时间序列。 𐟓Š 平稳性检验平稳性检验是时间序列分析中的重要步骤。通过检验时间序列的均值、方差和自协方差是否稳定，来判断该序列是否具有平稳性。 𐟔⠁RMA模型定阶 ARMA模型的定阶是指确定模型中的参数p和q的值。这通常通过观察自相关函数和偏自相关函数的图形来实现，选择合适的p和q值使得模型能够最好地拟合数据。 𐟓Š 单整、协整与协整检验单整：当时间序列经过差分后变得平稳时，称该序列为单整。协整：如果两个或多个非平稳时间序列的线性组合是平稳的，那么这些序列是协整的。协整检验：用于检验时间序列之间是否存在长期均衡关系。通过这些步骤，我们可以更好地理解和预测时间序列数据，为决策提供有力的支持。

一节课讲了数列通项公式的八种方法 1️⃣、递推法：这个是最常考的方法之一，里面主要强调了五个注意事项，这里面有几道题上课的时候灵感来了，发现用同构的思想做起来更方便 2️⃣、累加法，这个主要是工具，一般在小题里出现的多，同时在一些抽象函数里面也有涉及 3️⃣、累乘法，同样在小题里出现，这里选了2024深圳中学开学考试第7题作为例题，综合性强 4️⃣、待定系数法～主要讲了两类，这块儿除了在数列里涉及外在概率中马尔可夫链中也比较常考比如传球问题 5️⃣、倒数法～先取倒后拆项，这里要注意区分倒数法与不动点模型，由于后期要专门讲新定义不动点，所以这里面没有单独讲解，只是点到为止 6️⃣、构造法，主要是两类，当然前面的待定系数和倒数其实也可以归结为构造。 7️⃣、方程组法，这个主要应用还是概率里面的马尔可夫链，比如随机游走 8️⃣、对数法一节课下来同学们听的带劲，老师讲的酣畅淋漓真是好学生配好老师才让课堂效率更高下节课讲数列裂项求和的八大类型（会涉及放缩，三角裂项，加法裂项，阶乘裂项）

Stata实证分析指南：从零开始到精通想要在Stata上进行实证分析？这里有一些基础和核心内容供你参考，确保你的研究顺利进行！ 𐟓ˆ 基础分析数据搜集与合并：找到并整合所需的数据集。数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。描述性统计和相关性分析：了解数据的分布和变量间的关系。 𐟕’ 核心内容自相关：时间序列数据中相邻时间点之间的相关性。正相关表示变量在不同时间点上的值之间存在正向关系，负相关则表示反向关系。时间序列：一组按时间顺序排列的数据点，用于研究随时间变化的现象，如股价、气温等。时间序列分析包括趋势、周期、季节性和噪声等成分的研究。单位根：时间序列的统计特性，用于判断序列是否具有随机游走的特性，即是否存在长期趋势。单位根检验如ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）用于检验时间序列数据是否具有单位根。实证检验 Bootstrapping：通过随机有放回抽样来估计统计量的抽样分布，用于推断总体参数。交叉验证（Cross-validation）：将数据集划分为训练集和测试集，用于评估模型的泛化能力。贝叶斯统计：使用贝叶斯定理来估计参数，并给出参数的后验分布。因果推断实验设计：通过随机分配处理和对照组来评估因果关系。倾向得分匹配（PSM）：通过匹配处理组和对照组的特征，来降低选择性偏差。统计分析假设检验类型：包括单样本检验、双样本检验、配对样本检验等。效应量：如Cohen's d、r-squared等，用于衡量效应大小和解释方差的指标。可视化与解释热力图：用于呈现相关性或空间数据的热度分布。散点图和拟合线：展示两个变量之间的关系。条形图和折线图：比较类别数据或展示趋势。无论你是否与我有缘，希望这些信息能帮助你的论文顺利完成！𐟓š✨

#散户常犯的几个错误交易行为# #为什么散户总是亏钱# 绝大多数散户为什么亏钱（二）：没搞清金融市场和菜市场的差别（3）第三、从动态运行角度看，两个市场区别更大，金融市场运行的三个特点，使得散户想在股市长期、稳定地赚钱非常困难。金融市场运行特点之一：高流动性。高流动性决定，在任何时候你都不敢说你比你的交易对手更高明。高流动性意味什么？容易成交，想买就能买到，想卖就能卖掉。那么，容易成交又意味着什么？意味着，买方和卖方形成了相反的价值判断。买方认为要涨价了，所以买；而卖方认为要降价了，所以卖。买卖双方，对价值和机会的判断总是相反。结果，高流动性，也就就意味市场不乏看多的人，也不乏看空的人。于是呢，你也无法依据“少数服从多数”来判断到底应该看多还是看空。因此，价值判断很难。对于任何一个市场，市场操作越容易则价值判断越难；价值判断越容易则市场操作越难。例如，在股票市场，涨停板或跌停板时，不存在相反的价值判断，价值判断很容易，但是交易很难，有行无市。与股票市场相对的是房地产市场。房地产的流动性极低，因为是由于它的价值判断容易。对一块房地产的评估很难产生差异很大的价值判断。因此，房地产市场价值判断容易，而市场操作难。其他商品市场也差不多，例如在菜市场，你买了商贩的菜，再要退给他可就不那么容易了。因此，散户应该记住，你的每一笔交易都有一个竞争对手持与你相反的价值判断。那么，你什么来保证自己的判断比对方高明？金融市场运行特点二：高波动性。高波动性说明，在股市中大部分人注定是要赔本的，但是，又很多人愿意去不断尝试，甚至上瘾。我们在观察股票走势中，能直观感受到股价是上下随机波动的。学术界和投资界都承认价格具有随机性特征，但对于其随机的程度上还有不同的看法。有些学者利用随机游走为股市建模，这种建模思路假设，股价是完全随机、毫无规律。学术界的这种观点显然太极端，果如此，那么就不会有道琼斯、艾略特、江恩、巴菲特等投资大家了。投资界的人认为，股价波动还是有一定规律可言的，例如：股价要回归价值，股市是经济的晴雨表，股市的运动具有周期性等等。但也有投资界大佬，如江恩，走到了另外一个极端，认为股市的运动规律是由某种自然规律所决定的。股价的随机波动性意味着什么？一是任何投资人都有机会赚钱；二是长期稳定赚钱很困难。因为具有随机性，任何人都有可能赚钱，这个好理解。碰运气嘛！但为什么长期稳定赚钱很难呢？我们算笔账就清楚了。在股市投资的人，他的收益无外乎两种，一种是企业分红，一种是股票溢价。如果企业不分红，那么股市完全就是个赌场，是个“零和游戏”，你赢的钱恰好是对手输掉的钱。大家总体看，不输不赢；单个看，有输有赢。那么，加上企业分红又怎么样呢？我们A股以前有大量的“铁公鸡”，它们多少年也不分红。据相关数据，过去十年一直坚持分红的不超过1000家。在分红的企业中，股息率是多少呢？据网络数据，上证3.32%，深证2.33%，创业板1.31%，科创板0.0%。我感觉这个数据大大高估，因为分红能在5%以上的企业很少。就算A股股息率是3%。这就相当于上千家证券投资机构，加上上亿的散户，干了一年，投资收益率是3%，比银行五年定存2%左右的收益稍微好那么一点。但是有个问题，这些钱不直接就全属于投资机构和散户了，还要分给很多服务机构，例如证券咨询、处理数据、行业管理的等等相关人员，这些对于投资机构和散户算是必要的成本。这么算一算，真正拿出真金白银的人从分红获得的收益也就2%左右，比银行定存好不到哪儿去。这2-3个点的分红收益还不够股市一天波动的。因此，长期算下来，大部分人亏钱是肯定的。金融市场运行特点三：高技术性。量化投资充分运用数学模型和计算机的速度，使得证券投资成为高技术密集的领域。我们A股现在有五千多只股票，从1989年开始运行，积累了35年的数据。所有A股股票运行的规律，都隐藏在这巨量的数据之中。这些数据我们在很多交易软件中都能看到，但是，即使我们看到了，却无法真正利用它们。因为太大了，太多了。和这些数据比，我们单个人的能力太弱小了。我们即使没日没夜地地看资料，一天能看多少？又能记住多少？留学考GRE/GMAT记住一万个单词的人是很牛了，对于机器来说这简直就是小儿科。我们大部分人，如果能够详细了解几十家上市公司，记住他们的发展历程、历年经营状况和目前股价走势就已经很不错了。可是，A股一共有5000多家。咋办？用机器、用数学。量化投资就是用数学模型拟合股价走势，发现投资机会。而现在的人工智能大模型，可以从大量的资料中总结你需要的规律。总之，现在的金融市场，是数学和人工智能大显身手的地方。是一个充满高科技的地方。我们要认识到，每天与我们过招的对手中，就有这些比我们灵通万倍的机器高手。因此，在操作中要小心再小心。关于对股市的认识，有一本1998年出版的老书很不错，有兴趣可以去读读。《证券期货投资计算机化技术分析原理》（波涛）。上面那张图图也是从那里来的。

𐟓š 数列通项公式的八种神奇方法 𐟌Ÿ 在这节课中，我们深入探讨了数列通项公式的八种不同方法，每一种都有其独特的魅力和应用场景。 1️⃣ 递推法 𐟚€：这是最常考的方法之一，强调了五个关键点。在课堂上，我们发现用同构的思想来解决某些问题更加简便。 2️⃣ 累加法 𐟓ˆ：这个方法主要作为工具，在小题中频繁出现，同时也出现在一些抽象函数中。 3️⃣ 累乘法 𐟓Š：同样适用于小题，我们选择了2024深圳中学开学考试第7题作为例题，其综合性非常强。 4️⃣ 待定系数法 𐟔：主要讲解了两种类型，除了在数列中应用外，在概率论中的马尔可夫链中也经常出现，例如传球问题。 5️⃣ 倒数法 𐟔„：先取倒数后拆项，需要注意区分倒数法与不动点模型。由于后期会专门讲解新定义不动点，所以这里只是点到为止。 6️⃣ 构造法 𐟏—️：主要有两类，前面的待定系数和倒数其实也可以归结为构造。 7️⃣ 方程组法 𐟓‘：主要应用于概率论中的马尔可夫链，例如随机游走。 8️⃣ 对数法 𐟧š这种方法在数列通项公式的求解中也有其独特的应用。这节课同学们听得津津有味，老师讲得酣畅淋漓，真是好学生配好老师，让课堂效率更高。下节课我们将讲解数列裂项求和的八大类型，涉及放缩、三角裂项、加法裂项和阶乘裂项等内容。

大二一个月通过证券分析师考试的经历分享 𐟌Ÿ 回顾我的大二时光，那是一个充满挑战和努力的时期。当时，我决定通过自学来准备证券分析师考试，没有使用任何网课，仅凭一本T1教材和附带的试题。最终，我以69分的成绩通过了考试。以下是我复习过程中的一些心得和技巧，希望能对大家有所帮助。 𐟓š 明确差异：首先，要了解中国考试与英美系考试的区别。中国的考试非常注重细节，特别是证监会文件规定的相关内容。因此，在复习时，要特别注意相关的时限和相关准入资格。 𐟓ˆ 复习科目建议：基本分析：这是证券分析报告的核心之一，需要了解业务和基本面。虽然内容广泛，但并不难懂，可以多花时间攻克，因为考题很多。金融学：这部分内容相对简单，从单利复利到CAPM模型都有介绍，还有有效市场假说等其他金融理论。这部分是很多其他部分的基础，而且不难，性价比很高。金融产品部分—股票：股票是分析对象的大头，涉及定价等部分，有绝对估值法（DCF模型）和相对估值法（比率估值）。理解金融学后，这部分也不难。业务监管：这部分大多是法律法规问题，不难理解。可以站在监管者的角度去理解知识点，记得扣下重点数字（年限、比率），尽量全对。经济学：这部分讲的是宏微观的内容，比较浅，但涉及博弈论，博弈论还有计算，我记得当时考的纳什均衡。如果其他部分掌握得很好，这部分可以缓缓。衍生品：这场考试对衍生品的重视程度不高，而且考的东西比较浅，把公式记下来，有时间再熟悉理论。固收：固收的估值很大基于DCF，前面掌握得较好，那就看看相关法律法规内容。数理方法：这个部分数理的地位也很低，而且有的东西很难，比如随机游走，但是初级的东西比如概率论、初级计量是要掌握的，比如正太分布、拟合优度等。 𐟓 复习方法：全书通读并自己梳理自己难理解的部分，后期针对学习；一套真题施水，找考点分布情况，自己的错题分布，针对性对相关知识点强化；利用错题笔记以及自己的纲要冲刺复习。Tip:遇到题目涉及但是书里没有的，要去证监会查。希望这些经验能帮助你在备考过程中少走弯路，祝你考试顺利！𐟓ˆ

岩心电性模拟，一键搞定！ 1. 𐟔 岩心CT扫描：首先，通过CT扫描获取岩心的详细图像。 𐟔„ 旋转查看：从三个方向（x、y、z轴）查看岩心剖面的孔隙分布情况，了解填充后的岩心状态。 𐟛 ️ 油水填充：根据输入的开运算值，边计算边填充岩心孔隙，实现油水填充。 𐟌 模型构建：完成模型构建后，可以进行油、水填充和电性模拟，进一步了解岩心的电性特性。 𐟓Š 主界面：显示主要操作界面，包括填充颜色、计算步骤等。 𐟔„ 横向转动：在主界面中，可以横向转动查看岩心的不同剖面。 𐟌ˆ 填充颜色：选择不同的颜色填充岩心孔隙，便于区分。 𐟔⠨�꤯𜚦˜𞧤𚥽“前计算步骤，方便用户了解进度。 𐟒꠩ꨦž𖯼š展示岩心的骨架结构，了解其基本形态。 𐟛⯸ 油：在油填充步骤中，模拟油在岩心中的分布情况。 𐟒砦𐴨†œ：在水膜填充步骤中，模拟水在岩心中的分布情况。 𐟚𖢀♂️ Random Walk：通过随机漫步算法，生成原始图像和填充图像。 𐟔 放大程度：调整放大倍数，便于更细致地查看岩心结构。 𐟔„ 纵向转动：在主界面中，可以纵向转动查看岩心的不同剖面。 𐟓Š 三轴示意图：展示x、y、z轴方向的三轴示意图，方便用户理解。 𐟓 x轴方向：在三轴示意图中，x轴方向展示了岩心的水平剖面。 𐟓 y轴方向：在三轴示意图中，y轴方向展示了岩心的垂直剖面。 𐟓 z轴方向：在三轴示意图中，z轴方向展示了岩心的深度剖面。通过这些步骤，用户可以全面了解岩心的电性特性，为后续的电性模拟提供基础。

钱生钱是一件简单的事吗？还是说有太多太多太多我不知道的信息了。

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