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试图因子分析首次解释因素负荷量。我有一组表示小号&普指数的收盘价和其他10股。当我运行上的数据集的卵石试验（11个变量）我得到的2本征值，所以我跑factanal 2的因子数=数据，结果p值非常低。所以我碰到了很多因素，直到6之后我遇到了数字问题。所以，我想我应该不能拒绝假设的因素数为6 现在假设我曾经有上述的是继续我怎么推导出6个因子的因子载荷的正确方法是什么？感谢评论，我能够找出因素载入量，但

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布莱克斯科尔斯期权定价

我研究如何参与创造一个非常简单的期权交易平台将是（不以盈利但对于学习旨意）。有人可以解释如何在交易平台内使用Black Scholes期权定价的流程，以下是我的理解，如果我错了，请纠正我： 1）以Black Scholes公式计算的期权的内存价格。 2）进入的购买订单在FIX协议格式的选项。 3）交易平台买入订单的价格与从布莱克斯科尔斯得到的价格，并决定相应的购买。请纠正我，如果我错了感谢的任何

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混淆矩阵太大了，解释SVM结果的其他方法？

我想看看什么是可能与R和SVM（e1071）。但混淆矩阵的结果要显示的很大。出于测试目的，我使用Yahoo Finance的Yahoo stock数据集。我的R指令集是这样的： > library(e1071) > yahooData <- read.csv(file="../StockData/yahoo/yahoo-full.csv") > yahooData[1,] Da

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我如何在时间序列中找到一定幅度的股票市场走势？

我正在用R润湿我的脚，经过多次试验和错误处理后，我仍然卡住了。我有一个股票行情的价格数据。我试图在我的数据中找到熊市，定义为价格数据点< =比早期点低20％（但不要太早）。这是一个时间序列任务吗？我希望这不是太模糊;我仍然在学习这些功能，所以它是我所知道的最好，最简洁的方法。在此先感谢..

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计算的金融时间序列回报与交易信号

我有一个金融时间序列data为此我要计算Returns，Maximum Draw down等基础上signal系列。我的实际时间系列很大。我在这里给出一个玩具的例子，以便我可以告诉我需要。这里1为buy信号，而-1为sell信号。我发起并持有交易头寸，直到收到相反的信号，然后扭转头寸等。应该为每个数据点计算Returns，以便可以绘制Equity Curve。 data<- rnorm(20,10

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Python的Networkx：添加重复或相等的节点到树/图？

我正在使用Networkx中的有向图，我需要将它分成两部分。该图表示重组三叉树，并且在构建它之后，我需要使用节点上的值进行一些计算。我的问题是，我在应用程序上工作，需要我检查一个节点并“拆分”树。我需要重复节点值，因为它们在图上的位置对我来说很重要，而不是节点本身的值。注意：重命名节点（即改变节点10到10a）是不可行的，因为我必须稍后对这些数字进行计算。举个例子： 80 |

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在matlab中计算利率树

我想用matlab中的优化工具来校准利率树。需要一些指导来做到这一点。利率树是这个样子：它是如何工作的： 3.73％= 2.5％* EXP（2 * 0.2） 96.40453 =（0.5 * 100 + 0.5 * 100）/（1+ 3.73％） 94.15801 =（0.5 * 96.40453 + 0.5 * 97.56098）/（1 + 2.50％） 2.5％的值是任意的，并且上部节点通

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Javascript - 找到平均价格（即小数圆）的准确方法是什么？

我有24个价格，一天中的每个小时一个价格，我需要找到它们的平均值（日均值）。但是，我无法获得正确的平均价格，而且我无法找到关于如何在Javascript中平均价格/小数位数的精确算法。每种方法（parseFloat，toFixed（））似乎偶尔会产生不准确的结果。有谁知道准确的方式来平均价格/小数的Javascript在Javascript中？我不只是在谈论一些只适用于价格阵列的东西，而是一些

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在R中应用西格马函数

我正在尝试复制文本非寿险数学中使用的丹麦数据集上的一个示例图。我想从我的数据集中创建以下新变量，以便我可以绘制图形。我最大的挑战是如何在w上结束Σ（sigma），因为我必须从两个值的最大值开始到两个值的最小值。我没有最隐秘的想法在R怎么做。猜猜我还有很多事情还要学习如何在R中进行操作。如果一些如何给我提供有用的技巧，我将不胜感激关于它。下面是有问题的公式我不能代替西格玛签署所以我用了字面上的

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使用熊猫从时间序列的订单创建订单的快照？

我对python和pandas相当陌生，我想知道是否有人知道是否有任何python在pandas之上构建的库，它需要一系列具有以下列的订单： timestamp，id ，价格，尺寸，交换每个记录由大小调整每价格和汇率总给你一个当前视图，即记录可能是这样的： 9:00:25.123, 1, 1.02, 100, N 9:00:25.123, 2, 1.02, -50, N 9:00:25.12