我想出了2种方法来生成相对较短的随机字符串-一种更快更简单，另一种更慢，但我认为更随机。是否有一种不太复杂的方法或方式来衡量每种方法的数据如何可能是随机的？我已经尝试压缩输出字符串(通过zlib)，发现数据越真正随机，压缩的就越少，但这并没有证明什么。 最佳答案 您正在使用标准压缩作为无法计算的代理KolmogorovComplexity，这是量化随机性的“正确”数学框架(但不幸的是，它不可计算)。您也可以尝试使用entropy的一些方法如果您愿意对字符串进行某种分布。 关于python
我有一个pandas.Series的正数。我需要找到“异常值”的索引，其值与之前的“规范”相差3或更多。如何向量化这个函数:defbaseline(s):values=[]indexes=[]last_valid=s.iloc[0]foridx,valins.iteritems():ifabs(val-last_valid)>=3:values.append(val)indexes.append(idx)else:last_valid=valreturnpd.Series(values,index=indexes)例如，如果输入是:importpandasaspds=pd.Series
我正在对二维数组中大小不变的移动窗口应用操作。是否有一种有效的类似矢量化的操作，我可以实现它而无需在Python中循环？我当前的结构看起来像这样foriinrange(1,xmax-1):forjinrange(1,ymax-1):out[i][j]=f(in[i][j],in[i+1][j],in[i-1][j],in[i][j+1],in[i][j-1],...)eat在这个问题中留下的评论暗示了将此操作向量化的可能性，但没有进一步的细节vectorizedindexing/slicinginnumpy/scipy? 最佳答案
上篇文章写了信息比率，这篇文章解释下夏普比率。定义这次不用聚宽的定义了，用维基百科的更加精准。先回顾一下，信息比率的定义：在看一下夏普比率的定义：细心的朋友们可能已经发现了，感觉没啥区别啊！对，计算方法其实没区别，那区别是啥，区别就是Rb。我们再来回顾下符号的定义信息比率公式中IR：信息比率的符号E：均值符号Rp：资产组合收益率（一个变量，每天会出现不同的值）Rb：基准的收益率（一个变量，每天会出现不同的值，A股通常用沪深300）σ：Rp-Rb的标准差var：方差符号（方法开根号就是标准差）再看夏普比率的公式，只有细微区别1、用Ra代替Rp表示资产组合的收益率（这里并不一定非是资产组合，单一资
我有一个排名函数，我将它应用于需要几分钟才能运行的数百万行的大量列。通过删除为.rank(的应用程序准备数据的所有逻辑方法，即通过这样做:ranked=df[['period_id','sector_name']+to_rank].groupby(['period_id','sector_name']).transform(lambdax:(x.rank(ascending=True)-1)*100/len(x))我设法将其缩短到几秒钟。但是，我需要保留我的逻辑，并且正在努力重组我的代码:最终，最大的瓶颈是我对lambdax:的双重使用，但显然其他方面正在减慢速度(见下文)。我提供了一
MaximumDrawdown是量化金融中常用的风险指标，用于评估所经历的最大负返回。最近，我对使用循环方法计算最大回撤的时间变得不耐烦了。defmax_dd_loop(returns):"""returnsisassumedtobeapandasseries"""max_so_far=Nonestart,end=None,Noner=returns.add(1).cumprod()forr_startinr.index:forr_endinr.index:ifr_start我熟悉矢量化解决方案会更好的普遍看法。问题是:我可以向量化这个问题吗？这个解决方案是什么样的？它有多大好处？编辑
最近，我开始使用Tensorflow+Keras创建神经网络，我想尝试Tensorflow中提供的量化功能。到目前为止，使用TF教程中的示例进行试验效果很好，我有这个基本的工作示例(来自https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification):importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_label
最近，我开始使用Tensorflow+Keras创建神经网络，我想尝试Tensorflow中提供的量化功能。到目前为止，使用TF教程中的示例进行试验效果很好，我有这个基本的工作示例(来自https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification):importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_label
7月30日，非凸科技受邀参加由中国科学技术大学管理学院学生会、超级量化共同组织的“打开量化私募的黑箱”线上活动，分享量化前沿以及求职经验，助力同学们拿到心仪的offer。活动上，非凸科技量化策略负责人陆一洲从多个角度分享了如何用量化的方法拿更好的offer。陆一洲表示，“量化交易与找工作有着很高的相似度，想要打开量化交易的黑箱，需要先从量化地找工作开始。对量化的传统解释是，使用过去所积累的信息去预测未来，要在市场中持续做期望更优的决策。然而针对期望，我们需要做大量的积累，从数据到因子，再到模型，最后到策略。”首先，陆一洲对offer的期望做出了假设，即“offer期望收益=offer本身价值*
我正在将一些我无法控制的XML转换为XHTML。XML模式定义了一个段落标记和和用于列表。我经常在这个XML中找到嵌套在段落中的列表。因此，直接转换会导致s嵌套在中s，这在XHTML中是非法的。我已经创建了一个列表来处理它，这里是最明显的:别担心。浏览器会做的很好。谁在乎。(我不喜欢这个选项，但这是一个选项!)为我的转换写一个fancy-pants组件，确保所有标签在无序列表开始之前关闭，然后重新打开。(我最喜欢这个选项，但由于多层嵌套，它很复杂，我们可能没有预算)只需变换至并在div上设置边距，使其在浏览器中看起来像一个段落。这是发出有效XHTML的最简单的解决方案，但它采用标记的语
