陈少伟，携程度假研发部资深开发工程师，主要负责度假起价引擎的研发工作，喜欢钻研技术，对新技术有浓厚的兴趣。
前言 科技博客作者 Xoel López Barata 正尝试着用简单的蒙特卡罗模拟方法，来预测比特币的每日收益，并试图预测至今年年底，比特币的价格最可能达到多少。他同时发表了一个源代码，链接：htt
译者 | 阿尔法计算生（个人微信：ixci001） 摘要 卷积神经网络使计算机视觉领域发生了革命性的变化。本文探讨了CNNs的一个典型应用：利用卷积网络来预测股票价格的变动，即利用卷积网络来预测过去价
翻译 | AI 科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna ［AI 科技大本营导读］科技博客作者 Xoel López Barata 正尝试着用简单的蒙特卡罗模拟方法，来预测比特币的每日收益，并试图预测至今年年底，比特币的价格最可能达到多少。他同时发表了一个源代码，链接：https://github.com/xoelop/Misc 在讨论如何这种统计学方式前，本文原博声色俱厉地发了一份免责声明：本预测纯属好玩，并不代表比特币投资建议。如想投资，请做全方位调查，切勿盲目，造成不必要的损失。另外，比特
根据国外最新消息，Amazon和微软在云存储领域的价格战再度爆发。在Amazon宣布大幅降低云存储价格之后，微软随即也宣布大幅调低云存储的价格。两家云计算服务提供巨头的价格之战使得云计算领域的竞争在2014年伊始就显得火药味十足。 去年4月份，微软为了加强云计算服务领域的竞争力和抢夺更多市场份额，推出了“匹配Amazon AWS”的价格战略，微软云计算服务提供的计算、存储和带宽等服务项目的价格会紧跟Amazon相应服务项目的价格。所以当Amazon在本周四宣布将其S3(Simple Storage Serv
太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。 其中，苹果每个100日元，橘子每个150日元。 消费税是10%，请计算支付金额。
首先，您应该可视化连续特征的分布，以了解如果有许多异常值，分布将是什么，以及它是否有意义。
条件的存取顺序（access sequences）可以设置若干个条件表（Condition Table），但仅有存取顺序还不能维护条件的记录。能够维护条件记录的是条件类型(Condition Types)，在条件类型里可以设定存取顺序（也可以不设定），外加多个参数。
这里利用仿真算法结合消费者效用函数模型以及网络口碑的传播模型，进行整合构建出基于网络口碑的消费者线上线下双渠道购买迁徙行为的模型，描述市场中基于网络口碑的消费者双渠道购买迁徙行为和研究网络口碑的影响规则，结果如下图：
确定项目或者设备的供应商投标价格的方法有很多，一种常见的方法是：首先估计项目或设备的成本基值，然后确定投标价格在成本基值的基础上提高比例，即提价比例，最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈，而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下，项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时，提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
在并多的案例中,计算价钱由拼单子订单完成，拼单子订单有数量，就能计算价格，实际上计算价格影响的因子比较多，比如价格，2件以上再打9.5折，顾客类型(高级会员)，在总价高于200时还能再0.95折，还有不同的包邮类型决定最后价格，针对并多多的计算价格，采用面向对象来设计，合适的做法有
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
线性回归是单层神经网络，设计的概念和技术适用于大多数深度学习模型；因此，我们以线性回归为例，学习深度学习模型的基本要素和表示方法。
项目或者设备得供应商投标价格得方法有很多。一种常见得方法是：首先估计项目或设备得成本基值，然后确定投标价格再成本基值得基础上得提高比例，即提价比例，最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈，而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下，项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时，提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
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概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类，一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server，这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有：AWS（国际），AW
A，B 两数据的结构是一样的，但有两列的列名不同，我们修改 A 的列名后，并把 A 数据中【人均价格】列中的【元】去掉，再纵向合并两个数据集，并去重，接着他们的地理信息数据以【店铺ID】为键进行连接：
注意我并有把 open 和 close 翻译成开盘价和收盘价，因为这条数据并不是按日来收集的，而它对应的时间精确到 387 毫秒。
《非随机漫步华尔街》是由Lo和MacKinlay撰写的一本在学术上具有挑战性的教科书：
你可能听说过核密度估计(KDE：kernel density estimation)或非参数回归（non-parametric regression）。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
在国内的云服务器商家中，腾讯云是排名前列的云服务器提供商。而且腾讯是国内互联网龙头企业，信得过，它们的产品是值得信任的。现在教下新手怎样选择和购买腾讯云服务器。包含普通购买流程，通过价格计算器购买，以及在腾讯云最新活动页面购买三种流程。
现在在手上的是一个证券资讯类型的app，其中有涉及到股票行情界面，行情中有K线图等，看到网上很多人在求这方面的资料，所以我特地写了一个demo在此处给大家分享一下。 下面是做出来的效果图： 这个 界面
比特币是什么? 比特币是一种开放的数字货币的p2p形式。这到底意味着什么呢?有了比特币，我们第一次拥有了“人民货币”，没有政府或中央人物控制诸如利率或通货膨胀之类的东西。比特币交易无法逆转，因此用户无
大数据时代，数据存储成为最重要的话题。谈到数据存储，不得不用到的就是服务器。考虑到使用服务器，那么购买肯定没有租赁合适。服务器租用可以享受到同等服务待遇，也能享受到低廉价格，何乐而不为呢？但是毕竟服务器托管价格高低不等，如果我们想要保证好自己租赁到高性价比的服务器，那么肯定还是需要多方面比较。那么到底影响服务器租用价格高低之分的因素都有哪些？如何才能保证其性价比呢？
此时一个对信息进行获取、存储、搜索、使用的系统就诞生了，我称其为个人结构化数据中心。
以试运行（dry-run）或实时模式（使用 freqtrade trade ）启动 freqtrade 将启动机器人并启动机器人迭代循环。这也将运行 bot_start() 回调。默认情况下，bot 循环每隔几秒运行一次 ( internals.process_throttle_secs ) 并执行以下操作（这个循环将一次又一次地重复，直到机器人停止）：
如果大家对深度学习的发展历史有所了解的话，就会知道正是反向传播算法为深度学习开创了坚固的基石。反向传播算法的提出其实非常非常早，早在上世纪60年代就已经提出了。只是那时候神经网络的理论还没有提出，所以这个算法虽然已经有了，但是一直没有用武之地，直到十多年后，Paul Werbos、David E Rumelhart等多位计算学家将它应用在了神经网络当中，这个算法才真正和深度学习紧密结合在了一起。
貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
上周的一天，在谷歌上搜索“ Python的统计数据 ”，结果有些没有用。大多数文献，教程和文章都侧重于使用R进行统计，因为R是一种专门用于统计的语言，并且具有比Python更多的统计分析功能。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 论坛君 本文为光大证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告。数据作为经济分析的基础，即使有严格的经济理论和预测判断，也需要详实合理的数据做支撑。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要。 前言 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观
有时候，我们想要计算数据框架中行之间的差，可以使用dataframe.diff()方法，而不遍历行。
本文主要介绍 Elasticsearch 的聚合功能，介绍什么是 Bucket 和 Metric 聚合，以及如何实现嵌套的聚合。
近年来，期权交易变得非常流行。在这篇文章中，您将学习一种期权交易策略，可以用来以较低的价格购买自己喜欢的股票（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
威廉·诺德豪斯是世界著名经济学家、美国耶鲁大学斯特林教授、美国科学院院士、气候变化经济学开创者，曾任美国经济学会会长。2018年因“将气候变化集成到长期宏观经济分析”获得诺贝尔经济科学奖。他自上世纪70年代起致力于气候变化经济学研究，曾在美国科学院气候变化委员会等多个学术机构任职，出版了一系列气候变化经济学专著。他与萨缪尔森合著了著名教科书《经济学》。他开发的气候变化综合评估模型DICE/RICE是气候经济领域经典之作。
时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换，而后者则研究序列的自相关，并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。
近年来，期权交易变得非常流行。 在这篇文章中，您将学习一种期权交易策略，可以用来以较低的价格购买自己喜欢的股票。期权是一种衍生工具。衍生物被誉为20世纪后期的金融革命。衍生产品类型为远期，期货，掉期和期权。衍生工具是从另一项基础资产中获取价值的工具。对于股票期权，其价格取决于标的股票。
在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。
在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和报价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。
7月30日消息，据国外媒体报道，数个月前，有媒体发表了一篇关于“云计算领域最低价竞赛对该产业的坏处可能多余好处”的文章。任何一个咖啡专家都会告诉你，便宜的东西不一定好。这的确是真的，我们应该记住这点。亚马逊首席财务官汤姆-斯库达承认AWS下调价格确实影响了公司第二季度盈利成绩。 情况是这样的：硬件（尤其是物理存储媒介）的价格越来越低，与此同时，需求又刺激诸如亚马逊、谷歌等供应商大规模扩张它们的数据中心，驱动云计算服务的价格直线下滑。 科技巨擘们已经深陷无休止的“价格战”中，一个接一个地下调价格，表明它们宁愿
Improving Deep Learning For Airbnb Search（KDD20)
预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。在本文中，我将解释如何将 GARCH，EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用， 以建立有效的预测模型。金融时间序列的峰度，波动率和杠杆效应特征证明了GARCH的合理性。时间序列的非线性特征用于检查布朗运动并研究时间演化模式。非线性预测和信号分析方法因其在特征提取和分类中的鲁棒性而在股票市场上越来越受欢迎。
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