第 9 期:内忧外患
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230812 第 9 期。
记录每周值得分享的金融量化和金融科技相关内容,周六发布。
开源内容也可以通过 量化科技周刊 网页访问。
内忧:碧桂园面临债务危机,中国房产市场再亮红灯。
外患:美国总统拜登周三签署了一项行政命令,旨在限制美国出于国家安全考虑对中国半导体、量子计算和人工智能公司的投资。
找到所有的 使得
是一个相关矩阵。
给你一个整数数组 nums
,有一个大小为 k
的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k
个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
返回滑动窗口中的最大值 。
示例 1:
示例 2:
大部分的金融数据都是 Time Series Data,量化中不可避免需要对其进行分析,有些策略也会使用历史数据来预测市场的走势。
Autocorrelation 告诉我们一段时间 n 之前的数据和现在的数据之间的相关性,而 Partial Autocorrelation 去除了非直接作用产生的相关性,只保留了直接作用下产生的相关性。
该视频提供了时序数据的自相关与部分自相关的解释。
什么是零拷贝?
零: 表示复制数据的次数为 0。
拷贝: 指数据从一个存储区传输到另一个存储区。
因此,如果把 "零 "和 "复制 "放在一起,"零复制 "指的是当计算机执行 IO 操作时,CPU 无需将数据从一个存储区域复制到另一个存储区域,从而减少上下文切换和 CPU 复制时间。这是一种 IO 操作优化技术。
例如,如果要实现下载功能,服务器的任务就是从连接的套接字发送服务器主机磁盘中的文件,
这里会发生 4 次上下文切换和 2 次内存拷贝。
零拷贝反序列化框架通过直接对 Kernel Space 中的内存进行操作从而达到提高性能的目的。具体可以参考这里。
FlatBuffers 是一个高效的跨平台序列化库,适用于 C++、C#、C、Go、Java、Kotlin、JavaScript、Lobster、Lua、TypeScript、PHP、Python、Rust 和 Swift。该库最初由谷歌创建,用于游戏开发和其他性能关键型应用。
它在 GitHub 上以 Apache 许可证 v2 的形式开源(参见 LICENSE.txt)。
Cap'n Proto 是一种数据序列化格式和远程过程调用(RPC)框架,用于在计算机程序之间交换数据。其高级设计注重速度和安全性,因此适用于网络和进程间通信。Cap'n Proto 由谷歌流行的 Protocol Buffer 框架的前维护者(Kenton Varda)创建,其设计避免了谷歌 Protocol Buffer 的一些缺陷。
rkyv 是 Rust 的零拷贝反序列化框架。
它类似于 Cap'n Proto 和 FlatBuffers 等其他零拷贝反序列化框架。不过,前两者有外部模式和严格限制的数据类型,而 rkyv 允许在代码中定义所有序列化类型,并能序列化其他框架无法序列化的各种类型。此外,rkyv 的设计几乎没有开销,在大多数情况下,其性能与 native type完全相同。
该库也被用于知名浏览器代码运行器 Wasmer
3.0 版本中。via
对角线项等于 1 的对称元矩阵是相关矩阵,当且仅当该矩阵是对称正半有限矩阵时。
利用 Sylvester's criterion,我们可以得到一个简短的解决方案。请注意,还有两种解法:一种是使用 Cholesky 分解法,另一种是基于对称正半无限矩阵的定义。
根据 Sylvester's criterion,当且仅当矩阵的所有阶主子式最小值大于或等于 0 时,矩阵才是对称正半有限矩阵。另外,请注意,矩阵的阶主子式是从矩阵中删除相同行列后得到的所有正方形矩阵的行列式。也就是说
所以矩阵半正定要求
所以最终解为
(完)