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如何用 Power BI DAX 计算年度留存客户

一年过去了，很多企业开始计算，上一年度的客户的留存。我们看这样的问题描述。 假设某公司在 2020 年 12 月有活跃客户 100 人，而在此后的一年中只要有销售额，就算该客户在此后的一年为留存客户。...值得注意的是，在目前的模式下，如果使用额外的筛选器对客户进行筛选，其效果也是可用的，例如： 如果选定了某个行业，那么该度量值的计算依然有效。 现在的问题是如何处理总计行的问题。...有了这个计算，我们还可以再提出一个 KPI 单值卡片图，如下： 接下来，要计算的是在所选日期区间未来一年的交易客户情况。...我们需要进一步来计算留存的客户。 留存的客户计算 基于以上的分析，留存的客户，其计算特征如下： 在本月活跃，在未来一年也活跃。...这样，整个效果如下： 可以看出两种方法的计算结果完全一致，得到了检验。 DAX 计算的检验 DAX 的计算是在模型中进行的，这对很多初学者造成困难，因为你根本不知道你计算的正确还是错误。

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    助手如何工作（Beta）

    助手 API 目前处于 beta 版本，我们正在积极添加更多功能。请在我们的开发者论坛中分享您的反馈！助手可以调用 OpenAI 的模型，并提供特定的指令来调整它们的个性和能力。...检查运行步骤可了解助手如何获得最终结果。创建助手我们建议您在 Assistants API 中使用 OpenAI 的最新模型以获得最佳结果并最大程度地与工具兼容。...assistant = client.beta.assistants.create( name="数据可视化器", description="您擅长创建美观的数据可视化。...截断策略您还可以指定一个截断策略来控制您的线程应该如何呈现到模型的上下文窗口中。使用类型为 auto 的截断策略将使用 OpenAI 的默认截断策略。...注释提供了有关如何注释消息文本的信息。有两种类型的注释：file_citation：文件引用是由 file_search 工具创建的，定义了助手用于生成响应的特定文件的引用。

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    【年度系列】使用LSTM预测股票市场基于Tensorflow

    为什么需要时间序列模型你想要正确地模拟股票价格，因此作为股票买家，你可以合理地决定什么时候买股票，什么时候卖股票。这就是时间序列建模的切入点。...数据拆分训练集和测试集 计算一天中最高和最低价的平均值来计算的中间价格。...下面你将看到如何使用简单的平均方法复制这种行为。...评价结果 我们将使用均值平方误差来计算我们的模型有多好。均值平方误差(MSE)的计算方法是先计算真实值与预测值之间的平方误差，然后对所有的预测进行平均。...步骤 计算预测到的n_predict_once点与当时股票价格之间的MSE损失 部分代码 epochs = 30 valid_summary = 1 n_predict_once = 50 train_seq_length

    2.4K40

    非线性回归beta系数估算股票市场的风险分析亚马逊股票和构建投资组合

    p=24680 Beta 假设反映了一种工具对市场的风险。但是，您可以通过各种方式估算此度量。 你可以收缩你的估计来稳定它。另一个方面是这种风险度量的非线性。...就像现在这样，你不希望有β值等于1，它是市场下跌时 beta=0.78 和市场上涨时和beta=0.94 的平均值。...如果你是长线，反过来就很好，一个股票在绿色的时间段里反弹，在糟糕的日子里只缓慢下跌。 我尝试了其他一些金融股，看看这是否是典型的，这是正日（红色）和负日（蓝色）系数的条形图。...o\[i,\] <- noibe } # 颜色 col1 col2 barpot(co\[,1,add=T) 花旗是唯一一个在市场下跌过程中具有较强关联性的股票，大多数在整个分布过程中与市场具有相当稳定的关联性...自然地，看看使用这个标准构建的投资组合如何表现。 本文摘选《R语言非线性回归beta系数估算股票市场的风险分析亚马逊AMZN股票和构建投资组合》

    53910

    用收缩估计股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险

    p=25610 配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。这是一个可能的解决方案的建议，这并不是真正的解决方案。...但现在，这种方法的一个简单解释是平均计算 X 矩阵中的离散度，在我们的例子中，它只是市场收益和截距，当前周期是否波动？可以使用 X 矩阵的奇异值分解来给出解释。...我们得到一个新的 beta 估计值，它是短期和长期估计值的平均值。我们需要决定应用多少收缩。...以下代码包含一个函数，用于绘制您自己的数据，将希望查看的时间范围、窗口长度和股票代码作为输入。...---- 本文摘选《R语言用收缩估计股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险》

    75310

    程序员炒股，如何计算股票投资组合的风险和收益

    其中一个最常见的措施就是调整投资者投资组合中的股票权重。 在这里我们将讨论个股的权重如何影响投资组合的这两个参数。...假设我们有一只股票 ABC，ri 为股票的预期回报，rx 为有 px 的概率获得的回报。那么预期收益 ri 可以使用如下公式进行计算： ?...单只股票的风险计算（Risk or Variance） 我们还是用上面的股票 ABC 来作为我们的例子，该股票的投资回报风险可以简单的如下计算： ? 下表给出了股票 ABC 的风险计算过程： ?...回报的标准偏差可以计算为方差的平方根。 ? 至此，我们已经学会了如何去计算单只股票的投资回报和回报风险，那么接下来我们就可以去学习如何计算投资组合的投资回报和回报风险。...让我们看看我们如何使用 Python 来计算这个投资组合的权重。

    2.7K80

    低波动溢价：是否还能持续？

    公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。...而非流动性调整模型如CAPM、Fama-French三因子模型和Fama-French五因子模型不能解释beta溢价，在对流动性进行调整后，CAPM beta溢价不再显著——CAPM beta溢价只出现在低流动性股票的组合中...低CAPM beta的股票往往比高CAPM beta的股票交易量更低，交易速度更慢，价格影响更大，这表明低CAPM beta的股票往往流动性更差。...以上发现可以看出，“投资者会对于持有这些低beta股票获取高额回报的期望，主要是因为它们的流动性风险较高。”...这一发现很重要，正如你将在下表中看到的， “受欢迎的诅咒”已经导致低beta值的股票偏离价值，在中市值，它们的估值高于中市值指数： Adam Zaremba在2018年8月的研究 “Small-Minus-Big

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    【Python金融-001】如何快速计算股票的收益？1行代码，高效做T

    大家好，这里是程序员晚枫 如果中年妇女的归宿是广场舞，那么中年男人的归宿想必就是股票了，懂得都懂。 在买卖股票时，一个重要的操作技巧就是做T，然而每次做T时计算价差、手续费，着实头疼。...今天给大家分享一下，如何通过Python实现高效做T，把握住每一次交易机会，降低持仓成本。...1、先上代码 股票收益，简单说就是高抛低吸：5块钱买进100股，10块钱卖出100股，收益的计算方式为：股数100*价差（10-5）=收入500元。很好理解对吧？...但这其中还涉及到一些手续费（0~万分之5）、印花税（千分之一）、转让费等，而且有些股票价格的变化微乎其微，每次可能只波动1分钱。什么价格买的、什么价格卖的，赚了还是赔了，计算起来就很复杂。...单笔数量 w_rate: 手续费，默认万2.5 min_rate: 单笔最低手续费，默认5元 stamp_tax: 印花税，默认千1 返回结果: 做T后的收益金额 """ 2、如何使用

    1.2K50

    Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）

    VaR如何计算？ 有两种主要方法来计算VaR： 使用蒙特卡洛模拟 使用方差-协方差方法 在本文中，我们将点介绍使用方法（2）（方差-协方差）。...计算投资组合的VaR的步骤 为了计算投资组合的VaR，您可以按照以下步骤操作： 计算投资组合中股票的定期收益 根据收益创建协方差矩阵 计算投资组合均值和标准差 （根据投资组合中每只股票的投资水平加权）...用指定的置信区间，标准差和均值计算正态累积分布（PPF）的反函数 通过从步骤（4）的计算中减去初始投资，估算投资组合的风险价值（VaR） 1）计算投资组合中股票的定期收益 # 创建我们的股票投资组合...对照正态分布检查我们的股票分布 如计算部分所述，我们假设在计算VaR时，我们投资组合中股票的收益呈正态分布。...当然，我们无法预测这种情况，但我们至少可以检查历史收益如何分配，以帮助我们评估VaR是否适合用于我们的投资组合。

    4.3K10

    iOS如何使用TestFlight进行App Beta版测试

    TestFlight用于将Beta版测试，TestFlight已经被苹果收购，所以不要担心存在第三方测试造成数据泄露问题。...接下来介绍一下TestFlight如何使用： 一、开发者需要做的事情 1、进入网址：https://itunesconnect.apple.com 输入账号密码登录iTunes Connect。...Paste_Image.png 填写联系人信息，和 Beta App Review审核的测试账号，点击Next，进入下一步 ?...Paste_Image.png 填写审核信息，然后点击submit，提交 Beta 审核，目前来看，Beta 审核还是比较快速的，有时候一个工作日就可以通过审核。...可能是现在使用 TestFlight 功能的 App 还不太多吧；不知道等 TestFlight 普及之后，随着参与 Beta Review 的 App 越来越多，Beta 审核还能不能一直这么快。

    6.9K20

    Python量化-如何获取实时股票信息

    如何获取实时股票信息 股票信息的接口有很多，之前大家常用的是新浪的，但在年初的时候，新浪的接口突然不能使用，给大家造成了很大的困扰，为此网上也有很多教程教大家如何从新浪获取数据，跟着教程弄了半天也不行，...首先我们看下接口地址：http://api.money.126.net/data/feed/1000001,money.api 其中的1000001就是股票代码了，跟新浪的不同，他的第一位代表交易所，后面...6位是股票代码 0：上交所 1：深交所 2：北交所 先通过浏览器看下数据结构： _ntes_quote_callback({ "1000001": { "code": "1000001...sz sh bj开头+股票代码 """ if other_market_code[0:2].lower() == 'sh': return '0...NetEaseData.get_realtime_datas ： 获取多个股票数据 这里我股票代码用的是兼容原有新浪模式的，你可以自己做下修改。

    2.1K50

    News Co-Occurrences：关注同时出现在新闻中的股票

    15天的数据 所有指标都在月末计算 文中涉及的其他指标的说明： 统计分析 作者首先对不同分组的股票的相关指标做了统，一共分为三组： COC=１：当月至少和别的股票出现在同一篇新闻的所有股票 COC=0：...当月未曾和别的股票出现在同一篇新闻的股票 All stocks：S&P500所有股票 对以上三组股票分别计算2007年5月至2016年12月每月末截面上各指标的均值，然后再计算时序上每月均值的平均值，计算结果如下表所示...和别的股票同时出现在一篇新闻的股票（COC=1）跟从未和别的股票出现在同一篇新闻的股票（COC=0）相比具有更低的风险（BETA及IVOL更低）、更高的市值（ME）及更高的分析师覆盖（CVGR），且与其他股票之间的相关性也更高...同时也可以看出，同时出现在新闻的数量与BETA成负相关，与SIZE和CVRG呈正相关，这个结果与表1的结果保持一致。...公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

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    R练习50题 - 第十一期

    此题的关键在于如何确定每天每个行业编入编出的股票有多少只，可以将其转化为集合处理问题。...每天每个行业内股票收益率的标准差的相关性如何？ data[, .(stkcd_ret = close/pre_close - 1), keyby = ....每个股票的收益率和300、500指数收益率可以回归出一个截距项和2个beta，这两个beta的分布如何？ data[, ....此题关键在于将每一只股票对300和500指数进行分组回归并取出两个beta值。 line 1 分别计算每只股票、300指数和500指数每天的收益率。...line 3 计算这两个beta值的均值和方差。 习题 61 61. 每天开盘后到最高价涨幅最大的100只股票同样也是全天(昨收到今收)涨幅最大的100只股票的比例是多少? data[, .

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    如何买卖股票？不要慌，我有妙招！

    如何得到最大的差值，只需要一次遍历即可，在遍历的用一个变量记录遍历到当前时的最小值即可。时间复杂度为O(n)....我们有两个问题： 如何转化为求数组中的和最大的连续子序列？相邻两个数作差即可，这样的话子序列的和就是我们在子序列开始卖出股票，在子序列最后买回股票所能得到的收益。...* 先计算前者，以第i+1个数结尾的子列和怎么算呢？很简单，要么它是以第i个数结尾的子列作为前缀，要么它不以之作为前缀。...再计算后者，也就是不以第i+1个数结尾的子列和。这啥意思呢？其实就是插入第i+1个数之前的数组的最大子列和嘛。...我们只允许最多两次的买卖，这可如何是好？我们同样提供两种思路： 解法1 这个问题可以转换成Best Time to Buy and Sell Stock I问题。

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    如何买卖股票？不要慌，我有妙招！

    如何得到最大的差值，只需要一次遍历即可，在遍历的用一个变量记录遍历到当前时的最小值即可。时间复杂度为O(n)....我们有两个问题： 如何转化为求数组中的和最大的连续子序列？相邻两个数作差即可，这样的话子序列的和就是我们在子序列开始卖出股票，在子序列最后买回股票所能得到的收益。...* 先计算前者，以第i+1个数结尾的子列和怎么算呢？很简单，要么它是以第i个数结尾的子列作为前缀，要么它不以之作为前缀。...再计算后者，也就是不以第i+1个数结尾的子列和。这啥意思呢？其实就是插入第i+1个数之前的数组的最大子列和嘛。...我们只允许最多两次的买卖，这可如何是好？我们同样提供两种思路： 解法1 这个问题可以转换成Best Time to Buy and Sell Stock I问题。

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