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VAR(Video Assistant Referee),是足球专用术语,意指视频助理裁判,其实质是使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定——VAR本身不会作出任何决定,而是帮助主裁判作出决定。 [1-2]  2018年3月16日, 国际足联主席因凡蒂诺表示,国际足联决定视频助理裁判技术(VAR)应用在俄罗斯世界杯上。 [3] 展开全文
VAR(Video Assistant Referee),是足球专用术语,意指视频助理裁判,其实质是使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定——VAR本身不会作出任何决定,而是帮助主裁判作出决定。 [1-2]  2018年3月16日, 国际足联主席因凡蒂诺表示,国际足联决定视频助理裁判技术(VAR)应用在俄罗斯世界杯上。 [3]
信息
属    性
足球专业术语
外文名
VAR(Video Assistant Referee)
原    理
视频助理裁判使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定
所属领域
足球
运用赛事
世界杯、德甲、中超等
中文名
视频助理裁判
VAR词语概念
VAR(2张) VAR是英文Video Assistant Referee的缩写,也被称作“视频助理裁判”,由现役裁判员担任,他的职责是通过回放视频向裁判员提供信息,协助裁判员纠正改变比赛走势清晰明显的错漏判,提高判罚的准确性。VAR主要依靠遍布足球场上的多个摄像机镜头,多机位,多角度捕捉场上球员的每一个细小动作,从而做到“火眼金睛”。当场上出现争议判罚或主裁判需要调取比赛录像时,由技术人员操作,调出相对应的回放节点,以得到更加公正的比赛判罚。 [4] 
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  • Java中var是Java10版本新出的特性,用它来定义局部变量。 使用var 定义变量的语法: var 变量名 = 初始值; 如果代码: var a = 20; var a =8.9; 这样的代码会报错 显示int到double的转换; Java是强类型...

    Java中var是Java10版本新出的特性,用它来定义局部变量。
    使用var 定义变量的语法: var 变量名 = 初始值;
    如果代码:
    var a = 20;
    var a =8.9;
    这样的代码会报错 显示int到double的转换;
    Java是强类型语言,每个变量都有固定的变量类型。
    var是什么:
    var不是关键字,它相当于是一种动态类型;
    var动态类型是编译器根据变量所赋的值来推断类型;
    var 没有改变Java的本质,var只是一种简便的写法,
    就是说在定义局部变量时,任意什么类型都可以用var定义变量的类型会根据所赋的值来判断。
    用var声明变量的注意事项:
    1,var只能在方法内定义变量,不允许定义类的成员变量。
    2,var 定义变量必须赋初始值,------》以后不能在赋初始值。
    3,var每次只能定义一个变量,不能复合声明变量。
    使用var定义变量的优缺点:
    优点:使代码简洁和整齐。
    缺点:降低了程序的可读性。
    什么时候该用var定义变量:
    如果你定义变量时,给变量赋给一个直观的值,这时就可以使用var定义变量,
    最不能使用var定义变量:
    1,给var定义的变量赋给一个很复杂的表达式时,这样使表达式的返回值不直观,不能用var定义变量。
    2,var定义的变量作用域很长时,方法长和var变量影响较大时,不用var定义变量。

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  • 看完结果之后觉得很神奇是不是,为什么和我学的其他语言不一样呢,我使用set分别为var1和var2赋了值,但是输出的时候居然不是数字而是变量名,其实这就引出了之后%var%这种用法,接着往下看。 %var% 在批处理中...

    前言

    最近使用批处理程序处理文件的时候,发现这 bat中的变量形式真是“变化多端”,有时候加1个百分号%,有时候加2个百分号%%,还有的时候加感叹号!,真是让初学者一头雾水,于是查询资料做了一些小测试,终于大致弄清楚了这些变量的含义,接下来一一列举出来。

    变量对比

    下面通过一些具体的例子来看下标题中提到的这些变量什么时候使用,使用的时候有哪些注意事项。

    %0

    这个是批处理程序中的固定用法,类似于C++程序main函数中argv变量数组,类比可以知道,argv[0]表示exe程序的文件名,argv[1]表示启动程序的第1个参数,后面依次类推。而在批处理程序中%0表示这个批处理程序的文件名,%1表示调用这个批处理时传入的第1个参数,%2表示调用这个批处理时传入的第2个参数,最大可以到%9,具体用法可以参考之前的总结《.bat批处理(二):%0 %1——给批处理脚本传递参数》,简单测试如下:

    @echo off
    
    echo param0=%0
    echo param0=%1
    echo param0=%2
    

    将上述代码保存在文件testparams.bat中,从cmd命令行运行批处理文件,只传入一个参数,运行结果如下:

    C:\Users\Administrator\Downloads>testparams.bat “hello world”
    param0=testparams.bat
    param1=“hello world”
    param2=

    %i

    在题目所列的这些变量中,这一个比较特殊,因为它不是批处理文件中的变量,只能用于cmd命令行下的for循环中,在命令行中for循环的语法是for %variable in (set) do command [command-parameters],其中的variable只能是单字母或者非特殊含义的字符,同样的for循环语句如果写在批处理文件中variable之前就要加两个%%了,先来看看%i的用法,直接在命令行中遍历集合打印输出:

    C:\Users\Administrator\Downloads>for %i in (1,3,5,8) do echo %i
    C:\Users\Administrator\Downloads>echo 1
    1
    C:\Users\Administrator\Downloads>echo 3
    3
    C:\Users\Administrator\Downloads>echo 5
    5
    C:\Users\Administrator\Downloads>echo 8
    8

    如果将其中的%i改成%%i,就会报语法错误,测试结果如下:

    C:\Users\Administrator\Downloads>for %%i in (1,3,5,8) do echo %%i
    此时不应有 %%i。

    %%i

    这种类型也是for循环中特有的,与%i相对,属于批处理程序的用法,换句话说就是在for循环中遍历的索引变量,如果在命令行中定义需要一个%,如果相同的语句定义在批处理文件中需要2个%%,语法为for %%variable in (set) do command [command-parameters],variable同样只能是单个字母或者普通字符,至于为什么同样含义的变量在批处理中要多加一个%,至今也没有找到官方的说法,查找MSDN也没有发现说明,不过就我个人理解可能就像我们在命令行中打印一个%,可以正常打印输出,如果通过printf()想输出%就需要2个%的原理一样吧,测试如下:

    for %%i in (1,3,5,8) do echo %%i
    

    运行结果:

    C:\Users\Administrator\Downloads>testfor.bat
    C:\Users\Administrator\Downloads>for %i in (1 3 5 8) do echo %i
    C:\Users\Administrator\Downloads>echo 1
    1
    C:\Users\Administrator\Downloads>echo 3
    3
    C:\Users\Administrator\Downloads>echo 5
    5
    C:\Users\Administrator\Downloads>echo 8
    8

    观察运行结果发现,运行批处理文件的时候,实际上去掉了%%i变量的1个%,将文件中代码改为1个%试下:

    for %i in (1,3,5,8) do echo %i
    

    运行结果:

    C:\Users\Administrator\Downloads>testfor.bat
    此时不应有 i。

    var

    这个变量看起来挺正常的,也没有那么多奇奇怪怪的字符,和Lua、Python等语言中的变量长得挺像,实际上变量的这种形式很“短暂”,一般只能出现在给变量赋值的时候,也就是set语句之后,作为左值接受赋值时,或者在等号右测可评估的表达式中,举个例子,编写下面代码保存在normalVar.bat中:

    @echo off
    
    set var1=1
    set /a var2=var1+1
    
    echo var1
    echo var2
    

    运行之后的结果为:

    C:\Users\Administrator\Downloads>normalVar.bat
    var1
    var2

    看完结果之后觉得很神奇是不是,为什么和我学的其他语言不一样呢,我使用set分别为var1和var2赋了值,但是输出的时候居然不是数字而是变量名,其实这就引出了之后%var%这种用法,接着往下看。

    %var%

    在批处理中除了上面所说的在set语句后面的两种情况,再要想引用变量就需要在变量两端各加一个百分号%,明确的告诉引用者这是一个变量,使用时需要评估一下值,而不要当成字符串,上一个例子中echo后面想要输出的变量没有加%,那就被当成一个字符串处理,原样输出了,修改上个例子如下:

    @echo off
    
    set var1=1
    set /a var2=var1+1
    
    set var3=%var2%
    
    echo %var1%
    echo %var2%
    echo %var3%
    

    运行之后运行结果入下:

    C:\Users\Administrator\Downloads>normalVar.bat
    1
    2
    2

    看了这次的结果感觉正常多了,有一点需要注意,set var3=%var2%这一句中var2变量中的%不能省略,因为它既不属于左值也不属于被评估值的表达式,如果不加%,赋值后var3的值会变成“var2”这个字符串。

    !var!

    这是最后一种常见的变量形式,同时也是一种不太好理解的形式,需要记住一点,这种变量与延迟环境变量扩展有关,如果没开启延迟环境变量扩展,那么!var!就是一个普通的包含5个字母的字符串,如果开启了延迟环境变量扩展,那么它就是变量var的实际值,可能说到这有的人会产生疑惑,引用变量var的值不是使用%var%吗?那么在开启延迟环境变量扩展的情况下,%var%和!var!有什么区别呢?下面举个例子测试下,编写如下代码保存在extVar.bat文件中:

    @echo off
    
    set var1=110
    set var1=120&echo %var1%
    

    运行之后的结果为:

    C:\Users\Administrator\Downloads>extVar.bat
    110

    看到结果的时候是不是再次怀疑了世界,在打印变量var1之前明明重新赋值了120,为什么打印出来还是110呢?其实这是批处理脚本执行机制导致的,它会按行执行,在执行之前会先预处理,当执行set var1=110之后,变量var1变成了110,在执行set var1=120&echo %var1%之前先预处理,将变量%var1%替换成了110,然后语句变成了set var1=120&echo 110,所以就得到了我们上面测试的结果。

    想要解决这个问题就需要开启延迟环境变量扩展,语句为setlocal enabledelayedexpansion,然后将引用变量的形式由%var1%改为!var1!即可,所以可以修改代码如下:

    @echo off
    
    setlocal enabledelayedexpansion
    set var1=110
    set var1=120&echo !var1!
    

    运行之后的结果为:

    C:\Users\Administrator\Downloads>extVar.bat
    120

    这回输出的结果符合预期了,开启了延迟环境变量扩展之后,!var!形式的变量在用之前才会评估确切的值,这是一个知识点,也是一个易错点,特别是在for循环中要格外注意,因为for循环语句的循环体括号中,所有的操作被看成是同一行,所以经常会用到延迟环境变量扩展。

    总结

    1. for循环在cmd命令行中的固定用法for %i in (set) do (...),循环变量格式为%i
    2. for循环在bat处理程序中的固定用法for %%i in (set) do (...),循环变量格式为%%i
    3. 至于为什么for语法在批处理中需要多写一个%,希望知道的小伙伴能给出答案和参考资料,不胜感激
    4. 想要变量被使用的时候再评估值需要开启延迟环境变量扩展,语法为setlocal enabledelayedexpansion,同时使用!var!形式的变量
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  • VaR 与 CVaR

    万次阅读 2018-12-24 17:48:24
    VaR, value at risk, 风险价值,表示金融产品在给定置信水平 α\alphaα 下的最小损失。用 XXX 表示该随机波动的金融产品, FX(x)F_X(x)FX​(x) 为其累计概率分布,则 VAR 的数学表示式为: VaRα(X)=inf⁡{t∣FX(t)...

    VaR, value at risk, 风险价值,表示金融产品在给定置信水平 α \alpha α 下的最大损失。用 X X X 表示该随机波动的金融产品收益, F X ( x ) F_X(x) FX(x) 为其累计概率分布,则 VAR 的数学表示式为:

    VaR α ( X ) = − inf ⁡ { t ∣ F X ( t ) ≥ α } \text{VaR}_\alpha(X)=-\inf\{t\mid F_X(t)\geq \alpha\} VaRα(X)=inf{tFX(t)α}

    或用概率表达式:
    VaR α ( X ) = − inf ⁡ { t ∣ Pr ⁡ ( x ≤ t ) ≥ α } \text{VaR}_\alpha(X)=-\inf\{t\mid \Pr(x\leq t)\geq \alpha\} VaRα(X)=inf{tPr(xt)α}

    CVaR, conditional value at risk. 表示金融产品在既定置信水平 α \alpha α 下,损失超过 VAR 的期望损失,数学表达式为:
    C V a R α = − ∫ 0 α V a R r ( X ) d r α CVaR_\alpha=-\frac{\int_0^\alpha VaR_r(X)dr}{\alpha} CVaRα=α0αVaRr(X)dr

    对于CVAR,Rockafellar 与 Uryasev 还提出了一个等价表达式:

    C V a R α = t + 1 1 − α ∫ t ∞ ( z − t ) d z CVaR_\alpha=t+\frac{1}{1-\alpha}\int_t^\infty(z-t)dz CVaRα=t+1α1t(zt)dz

    其中, t t t 就是 V a R VaR VaR,而 z z z 为金融产品的损失函数。

    展开全文
  • 【FinE】在险价值(VaR)计算

    千次阅读 2020-08-30 18:01:39
    VaR值计算

    VaR模型

    在险价值Value-at-risk的定义为,在一定时期 Δ t \Delta t Δt内,一定的置信水平 1 − α 1-\alpha 1α下某种资产组合面临的最大损失,公式为
    P ( Δ p ≤ V a R ) = 1 − α P(\Delta p\leq VaR)=1-\alpha P(ΔpVaR)=1α
    在持有组合时期 Δ t \Delta t Δt内,给定置信水平 1 − α 1-\alpha 1α下,该组合的最大损失不会超过VaR,使用VaR进行风险衡量时,需要给定持有期和置信水平,巴塞尔协会规定持有期标准为10天,置信水平为99%,商业银行可以确定各自的水平,J.P.Morgan公司在1994年年报中设置持有期为1天,置信水平为95%,VaR值为1500万元,即J.P.Morgan公司在一天内所持有的风险头寸损失小于1500万的概率为95%.

    VaR的主要性质:

    • 变换不变性: V a R ( X + a ) = V a R ( X ) + a , a ∈ R VaR(X+a)=VaR(X)+a, a\in\mathbb{R} VaR(X+a)=VaR(X)+a,aR
    • 正齐次性: V a R ( a X ) = a V a R ( X ) , a < 0 VaR(aX)=aVaR(X), a<0 VaR(aX)=aVaR(X),a<0,资产的风险与持有头寸呈反比关系
    • 协单调可加性: V a R ( X 1 + X 2 ) = V a R ( X 1 ) + V a R ( X 2 ) VaR(X_1+X_2)=VaR(X_1)+VaR(X_2) VaR(X1+X2)=VaR(X1)+VaR(X2)
    • 不满足次可加性和凸性:不满足次可加性表示资产组合的风险不一定小于各资产风险之和,这个性质导致VaR测度存在不合理性,因为组合VaR不可以通过求各个资产的VaR得出。不满足凸性表示以VaR为目标函数的规划问题一般不是凸规划,局部最优解不一定是全局最优解,由于多个局部极值的存在导致无法得到最优资产组合
    • 满足一阶随机占优
    • VaR关于概率水平 1 − α 1-\alpha 1α不是连续的

    VaR对风险的衡量具有前瞻性,将预期损失的规模和发生的概率结合,可以了解在不同置信水平上风险的大小.
    但是VaR模型是对正常市场环境中金融风险的衡量,如果整体环境出现了动荡或者发生极端情况时,VaR就会失去参考价值,一般加上压力测试(Stress Test)结合极值分析进行风险衡量,常用的极值分析方法有BMM和POT两种,极值分析就是当风险规模超过设定阈值时进行建模,处理风险尾部.
    由于金融数据的低信噪比特点,导致数据呈现尖峰后尾的分布,这种分布导致VaR模型无法产生一致性度量,针对风险度量的不一致性可以使用条件风险价值CVaR模型修正,即当资产组合损失超过给定的VaR值时,资产组合的损失期望,计算公式如下
    C V a R α = E ( − X ∣ − X ≤ V a R α ( x ) ) CVaR_\alpha=\mathbb{E}(-X\mid -X\leq VaR_\alpha(x)) CVaRα=E(XXVaRα(x))
    其中 X X X表示资产的损益,CVaR满足以下性质:

    • 一致连续性
    • 次可加性, ∀ X , Y \forall X, Y X,Y满足 ρ ( X + Y ) ≤ ρ ( X ) + ρ ( Y ) \rho(X+Y)\leq \rho(X)+\rho(Y) ρ(X+Y)ρ(X)+ρ(Y)
    • 满足二阶随机占优
    • 满足单调性, ∀ X ≤ Y \forall X\leq Y XY满足 ρ ( X ) ≤ ρ ( Y ) \rho(X)\leq \rho(Y) ρ(X)ρ(Y)

    案例:AAPL

    历史模拟法

    历史模拟法计算AAPL公司的VaR,历史模拟法使用市场历史因子的变化来估计市场因子未来的变化,对市场因子的估计采用权值估计方法,根据市场因子的未来价格水平对头寸进行重新估值,计算出头寸的价值变化,将组合损益从小到大排序,得到损益分布,通过计算给定置信度下的分位数求出VaR. 这里计算了置信水平分别为95%和99%的VaR.
    hm

    历史模拟法python代码

    import pandas_datareader.data as web
    import datetime as dt
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from scipy.stats import norm
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    start=dt.datetime(2012, 1, 1)
    end=dt.datetime(2018, 12, 31)
    df=web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)
    
    # 对数收益率
    df['return']=np.log(df['Adj Close']/df['Adj Close'].shift(1))
    # 计算收益率的分位数
    # 5%分位数
    VaR5=np.percentile(df['return'].dropna(), 5)
    # 1%分位数
    VaR1=np.percentile(df['return'].dropna(), 1)
    
    def hm_demo():
        grey = 0.75, 0.75, 0.75
        fig=plt.figure(figsize=(8, 6))
        plt.hist(df['return'], bins=50, alpha=0.5, color=grey)
        plt.plot([VaR5, VaR5], [0, 100], 'b:', linewidth=2, label='5% VaR')
        plt.plot([VaR1, VaR1], [0, 100], 'r:', linewidth=2, label='1% VaR')
        plt.xlim([-0.1, 0.1])
        plt.ylim([0, 250])
        plt.legend()
        # plt.savefig('hm_var.png')
        plt.show()
    
    hm_demo()
    

    参数模型分析法

    分析法利用证券组合的价值函数与市场因子之间的近似关系,推断市场因子的统计分布,简化VaR计算.
    使用参数模型分析法需要进行数据预处理工作,在Matlab(R 2012a)中常用数据预处理函数如下

    % 计算股票样本的均值,标准差,相关性与beta
    % 价格转收益率
    tick_ret=tick2Ret(stockPrices, [], 'continuous')
    mu=mean(tick_ret) % 计算均值
    std=std(tick_ret) % 计算标准差
    mdd=maxdrawdown(tick_ret) % 计算最大回撤
    coef=corrcoef(tick_ret) % 相关系数矩阵
    

    tick2ret函数说明

    [RetSeries, RetIntervals]=tick2ret(TickSeries, TickTimes, Method)
    INPUT
    TickSeries: 价格序列
    TickTimes: 时间序列
    Method: 计算方法,continuous表示对数收益率计算log(x)-log(y);simple表示简单收益率计算(x-y)/y
    OUTPUT
    RetSeries: 收益率序列
    RetIntervals: 收益率对应的时间间隔
    

    maxdrawdown函数说明

    T日组合最大回撤计算接口为
    [MaxDD, MaxDDIndex]=maxdrawdown(Data, Format)
    INPUT
    Data: 组合每日总收益序列
    Format: 类别有 return(默认,收益率序列),arithmetic(算术布朗运动),geometric(几何布朗运动)
    OUTPUT
    MaxDD:最大回撤值
    MaxDDIndex:最大回撤值位置
    

    参数模型法计算VaR使用接口portvrisk,函数说明如下

    ValueAtRisk=portvrisk(PortReturn, PortRisk, RiskThreshold, PortValue)
    INPUT
    PortReturn:组合收益率
    PortRisk: 组合标准差
    RiskThreshold:置信度阈值,默认为5%
    PortValue:组合资产价值,默认为1
    OUTPUT
    ValueAtRisk:风险价值
    

    参数模型法计算程序如下

    pVar=portvrisk(mean(ret), std(ret), [0.01, 0.05], port_value);
    confidence=pVar/port_value
    

    非参数bootstrap

    对历史数据进行有放回的采样,计算每次采样的VaR,然后对所有采样结果求期望,设置采样容量为300,进行200轮采样的结果如下
    bt

    python非参数bootstrap代码

    def bootstrap_demo():
        ret=df['return'].dropna()
        # 有放回采样
        def sample(data, size):
            sample=np.random.choice(data, size, replace=True)
            VaR5=np.percentile(sample, 5)
            VaR1=np.percentile(sample, 1)
            return (VaR5, VaR1)
    
        sz, n=300, 200
        samples=np.array([sample(ret, sz) for _ in range(n)])
        VaR5, VaR1=np.mean(samples, axis=0)
        
        grey = 0.75, 0.75, 0.75
        fig=plt.figure(figsize=(8, 6))
        plt.hist(df['return'], bins=50, alpha=0.5, color=grey)
        plt.plot([VaR5, VaR5], [0, 100], 'b:', linewidth=2, label='5% VaR')
        plt.plot([VaR1, VaR1], [0, 100], 'r:', linewidth=2, label='1% VaR')
        plt.xlim([-0.1, 0.1])
        plt.ylim([0, 250])
        plt.legend()
        plt.savefig('bootstrap_var.png')
        plt.show()
    
    bootstrap_demo()
    

    Monte-Carlo模拟计算

    Monte-Carlo计算欧式期权价格可以见这篇博客.
    Monte-Carlo模拟的基本步骤是:
    1.选择市场因子变化的随机过程和分布,估计该过程的参数的相关参数.
    2.模拟市场因子的变化路径,建立对市场因为未来的预测
    3.对市场因子每个情景,利用公式计算价值和变化
    4.根据组合价值变化分布模拟结果,计算给定置信度下的VaR.
    设置股票价格符合几何布朗运动,即
    S t + 1 = S t exp ⁡ ( ( μ − σ 2 2 ) Δ t + σ ε Δ t ) S_{t+1}=S_t\exp((\mu-\frac{\sigma^2}{2})\Delta t+\sigma\varepsilon\sqrt{\Delta t}) St+1=Stexp((μ2σ2)Δt+σεΔt )
    其中 μ \mu μ为收益率均值, σ 2 \sigma^2 σ2为收益率方差, ε \varepsilon ε为从Gaussian分布中抽样出的随机值.
    计算 Δ t = 1 \Delta t=1 Δt=1日的VaR值
    mc

    python蒙特卡洛模拟计算代码

    def monte_carlo_demo():
        ret = df['return'].dropna()
        mu, sig = np.mean(ret), np.std(ret)
        def gbm(s0, T, n):
            dt=T/n
            price=s0
            for _ in range(n):
                eps=np.random.normal()
                s=price*np.exp((mu-sig**2/2)*dt+sig*eps*np.sqrt(dt))
                price=s
            return price
    
        sp=[]
        s0=1
        for _ in range(10000):
            sp.append(gbm(s0, 1, 100))
        sret=np.array(sp)/s0-1
        VaR1=np.percentile(sret, 1)
        VaR5=np.percentile(sret, 5)
        print(VaR1, VaR5)
        grey = 0.75, 0.75, 0.75
        fig=plt.figure(figsize=(8, 6))
        plt.hist(df['return'], bins=50, alpha=0.5, color=grey)
        plt.plot([VaR5, VaR5], [0, 100], 'b:', linewidth=2, label='5% VaR')
        plt.plot([VaR1, VaR1], [0, 100], 'r:', linewidth=2, label='1% VaR')
        plt.xlim([-0.1, 0.1])
        plt.ylim([0, 250])
        plt.legend()
        plt.savefig('monte-carlo_var.png')
        plt.show()
    
    monte_carlo_demo()
    

    k k k天的VaR可以根据公式
    V a R k = V a R 1 ∗ k VaR_k=VaR_1*\sqrt{k} VaRk=VaR1k
    计算,或者令程序中gbm参数T=k进行模拟计算.

    参考资料

    DCC-Garch VaR 量化小白H
    Copula模型估计组合VaR 量化小白H
    python金融实战之计算VaR
    Risk Analysis in Python
    量化投资以Matlab为工具 中国工信出版集团 李洋 郑志勇

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  • /var/目录详解

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  • 轻松弄懂var、let、const之间的区别

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    ES6的出现为我们前端带来了很多方便之处,以前用js几十行才实现的一个功能,ES6几行代码就能简单的实现,ES6新增的一些特性,改变了很多弊端之处,比如新出现的let、const,实现了块级作用域功能,减少了以前var的...
  • Python金融实战之计算VaR

    千次阅读 多人点赞 2020-02-24 10:37:05
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  • matlab 在险价值 VaR 的计算

    千次阅读 多人点赞 2019-04-17 12:13:26
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  • public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5); var1:要修改的对象起始地址 如:0x00000111 var2:需要修改的具体内存地址 如100 。0x0000011+100 = 0x0000111...
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