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  • 选择价值

    万次阅读 2018-01-31 21:31:54
    规范性分析设计理性本质和决策制定中逻辑,描述性分析设计人们真实观念和偏好,规范性和描述性考虑问题间对峙就是判断和决策主要内容 决定什么是最重要事 5年内,你现在做80%事不会有结果,那...

    价值的心理物理学

    会使人们在获利概率大时选择规避风险,损失概率大时选择冒险。

    人过于重视确定的事情和不可能发生的事,决策问题可用多种关于不同偏好的方式来描述或建构。

    决策

    规范性分析设计理性的本质和决策制定中的逻辑,描述性分析设计人们真实的观念和偏好,规范性和描述性考虑问题间的对峙就是判断和决策的主要内容

    决定什么是最重要的事

    5年内,你现在做的80%的事不会有结果,那只是无用功

    选择的力量,为选择而努力

    投资项目、项目所需要的指示

    90%的人购买电视
    
    10%的人购买书
    

    大部分人思考贷款、工作,而不是怎么去赚钱

    来源张永光的博客

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  • 如何选择分类目录:怎么判断一个分类目录的价值我们知道,分类目录是将网站信息系统地分类整理,提供一个按类别编排网站目录,在每类中,排列着属于这一类别网站站名、网址链接、内容提要,以及子分类目录,可以...
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    如何选择分类目录:怎么判断一个分类目录的价值

    我们知道,分类目录是将网站信息系统地分类整理,提供一个按类别编排的网站目录,在每类中,排列着属于这一类别的网站站名、网址链接、内容提要,以及子分类目录,可以在分类目录中逐级浏览寻找相关的网站。

    分类目录中往往还提供交叉索引,从而可以方便地在相关的目录之间跳转和浏览。也可以使用关键词进行检索,检索结果为网站信息,这种检索也称之为网站检索。

    小金子分类目录本期话题,我们主要探讨两个与分类目录有关的话题,也是网友比较关心的话题:如何选择分类目录?如何判断一个分类目录的价值?

    如何看一个分类目录有没有价值?

    我们认为,分类目录的价值大体取决于以下几个方面:

    1,该分类目录的权重

    一般网站权重低的分类目录并不太大,但也要分具体情况看,如果您判断该分类目录做的比较认真,潜力比较大,就应该尽早提交,毕竟地球人都知道:早期提交更容易被收录;优质的分类目录权重都高,但不一定权重高的就是优质目录,链接导出,展示优先级等都是要考虑的因素。

    总的来说,分类目录的收录是多多益善,但如果收费不合理,就要权衡是否值得了。 

    2,该分类目录的待审核的站点数量

    如果待审核的数量非常之大,很多时候证明这个站点已经很久没人审核了。

    这种情况下,提交后可能根本没人管,另外就是只通过那些快审的站点。

    3,该分类目录是否只能通过快审来收录

    如果分类目录只接受快审,那就不要去花那个冤枉钱了。

    试想这种只能付费才能收录的网站分类目录和买卖外链有什么区别呢? 

    4,该分类目录没有指向违规网站 

    有不少分类目录的友链指向一些违规网站,具体哪些就不说了,这种千万不要去提交。

    分类目录那么多,我们到底该如何选择分类目录?

    1,新站应多提交普通网站分类目录

    如果您是新网站或者权重不高(权重1~2),可以去提交一下一些普通的网站分类目录,这样相对也比较容易收录。 

    2,权重高后无需再过度提交普通网站分类目录 

    当网站权重逐渐起来之后,这些网站分类目录的效果也就比较一般了,从某种角度来看,这些外链资源是比较容易获得的,应该算作是普通外链,作用并不大。 

    3,权重高后可以尝试提交知名网站分类目录  

    一些知名网站分类目录只收录特别优质的网站,所以,提交这里还是有好处的。

    例如:好123导航、2345导航、360导航、0430网站库、114啦目录等。

    好吧,今天的话题就分享到这了,感谢您关注小金子目录,欢迎您留言补充。

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  • 不过明确是编写那样代码有多简单,购买它们会有多昂贵以及它们需要多么昂贵强大硬件。如果你有什么中立观点(比如说没有被SUNMicrosoft百万美金所影响),请顺便通知我。 据我所知,JSP基于Java,...
  • 实战需求 SwiftUI List控制Toggle选择数量,一个列表每行都有个勾选控件,要怎么才能限制它只能勾选条数呢? 本文价值与收获 看完本文后,您将能够作出下面...在打开关闭状态之间切换控件。 struct Toggle<Label

    实战需求

    SwiftUI List控制Toggle选择数量,一个列表每行都有个勾选控件,要怎么才能限制它只能勾选条数呢?

    本文价值与收获

    看完本文后,您将能够作出下面的界面

    截屏2020-09-01 下午3.36.28.png

    Jietu20200901-153249.gif

    看完本文您将掌握的技能

    • 统计数组内容
    • 监控toggle状态变化
    • 掌握ForEach 按照index循环
    • ObservableObject如何获取更新,并设置给变量
    • 如何维护一组State变量
    • 掌握onChange并判断新变量

    基础知识

    Toggle

    在打开和关闭状态之间切换的控件。

    struct Toggle<Label> where Label : View
    

    ###总览
    您可以通过提供绑定和标签来创建切换。绑定到布尔属性,该属性确定切换是打开还是关闭。将标签设置为在视觉上描述切换状态之间切换目的的视图。例如:isOnisOn

    @State private var vibrateOnRing = false
    
    var body: some View {
        Toggle(isOn: $vibrateOnRing) {
            Text("Vibrate on Ring")
        }
    }
    

    对于纯文本标签的常见情况,可以使用便捷初始化程序,该初始化程序将标题字符串(或本地化的字符串键)作为其第一个参数,而不是尾随闭包:

    @State private var vibrateOnRing = true
    
    var body: some View {
        Toggle("Vibrate on Ring", isOn: $vibrateOnRing)
    }
    

    设置Style

    您可以通过创建符合协议的样式来自定义切换的外观和交互。要为视图中的所有切换实例设置特定样式,请使用修饰符:ToggleStyletoggleStyle(_😃

    VStack {
        Toggle("Vibrate on Ring", isOn: $vibrateOnRing)
        Toggle("Vibrate on Silent", isOn: $vibrateOnSilent)
    }
    .toggleStyle(SwitchToggleStyle())
    

    主题

    创建一个切换

    1、init(isOn: Binding, label: () -> Label)
    创建一个显示自定义标签的切换开关。
    2、init< S >(S, isOn: Binding)
    创建一个切换,该切换从字符串生成其标签。
    当可用Label的Text。
    3、init(LocalizedStringKey, isOn: Binding)
    创建一个切换,该切换从本地化的字符串键生成其标签。
    当可用Label的Text。
    4、init(ToggleStyleConfiguration)
    基于切换样式配置创建一个切换。
    当可用Label的。ToggleStyleConfiguration.Label


    实战代码

    SwiftUI 1 解决方案

    import SwiftUI
    
    class ToggleModel:ObservableObject{
        var oldvalue:[Bool] = []
        @Published var  items = [false,false,false,false,false,false,false,false]{
            willSet{
                self.oldvalue = self.items
                print("\(newValue)")
                let sIndex = findIndex(one: newValue, two: self.items)
                if sIndex > -1 {
                    if newValue[sIndex] == true {
                        if newValue.filter{ $0 == true }.count > 3 {
                            self.items[sIndex] = false
                        }
                    }
                }
                
            }
            didSet{
                if oldvalue.count == 0{
                    return
                }
                let sIndex = findIndex(one: self.items, two: oldvalue)
                if sIndex > -1 {
                    if  self.items[sIndex] == true {
                        if  self.items.filter{ $0 == true }.count > 3 {
                            self.items[sIndex] = false
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    
    func findIndex(one:[Bool],two:[Bool]) -> Int {
        for index in one.indices {
            if one[index] != two[index]{
                return index
            }
        }
        return -1
    }
    
    struct ContentView:View{
        @ObservedObject var model = ToggleModel()
        //@State var items = [false,false,false,false,false,false,false,false]
        var body: some View{
            List{
                ForEach(self.model.items.indices,id:\.self){ index in
                    HStack{
                        Toggle(isOn: self.$model.items[index]
                               
                        
                        ) {
                            Text("选项 \(index)")
                           }
                       
                     
                    }
                }
            }
        }
    }
    

    SwiftUI 2 解决方案

    struct ContentView:View{
        @State var items = [false,false,false,false,false,false,false,false]
        var body: some View{
            List{
                ForEach(self.items.indices,id:\.self){ index in
                    HStack{
                        Toggle(isOn: self.$items[index]) {
                            Text("选项 \(index)")
                           }
                        .onChange(of: self.items[index]) { newState in
                                        print(newState)
                            let trueCount =  self.items.filter{ $0 == true }.count
                            if trueCount > 3 {
                                self.items[index] = false
                            }
                                    }
                    
                     
                    }
                }
            }
        }
    }
    

    加入我们一起学习SwiftUI

    QQ:3365059189
    SwiftUI技术交流QQ群:518696470

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    内容首发

    乐学偶得(http://lexueoude.com) 公众号: 乐学Fintech

    用代码理解分析解决金融问题

    在金融里面很多地方都出现过一个理念就是“货币的时间价值”,例如我们之前聊过的利用Python对项目进行估值判断 就是利用这一重要的思想:我们做出的决定,都是把未来的一系列现金流的【流入】和【流出】进行折现,通过我们理性人在做决定的时候,是选择对我们有利的事情——也就是折现到现在NPV为正的项目去做。

    那么这个世界如果真的这么简单就好了,我们只需要把未来的现金流折现到现在,然后就可以愉快的进行判断了。

    可是问题来了:未来并不确定。

    而且万事万物都是相互联系的,也就是说A可能导致B,B导致C,这样蝴蝶效应传递下去,一个很小的偏差或者错误的估计会导致巨大的差错。

    二叉树是我们对未来进行预判的一种思考方式,也是金融里面常用的模型,二叉树的思想如下:

    1.事情的发展分成一个阶段一个阶段

    2.每一个阶段只有两个结果:变好和变坏

    如果这是一个项目,我们可以把项目通过二叉树进行估计,最好的情况,好成什么样,最差的情况,差成什么样,一目了然:

    3c58df2de9fbbae1844fd597c03f7b62.png
    项目估值

    还有一个非常重要的运用就是在拟合或者模拟未来股价的趋势上,股价本质上就是一系列的时间序列,所以说与项目的估值也是一类东西:随着时间的变化,价格随之改变

    2ec34f2bbfff989e5ed822fb2e261fec.png
    股价预测

    我们下面就来介绍这样一个思考问题的方法与原理,并且通过Python进行建模计算:

    二叉树的思想就是把未来时间轴分为一期一期,在每一期内,只有价格只有两种变化方向,向上,或者向下。我们从一期二叉树开始思考:

    251c8ba4d892a977eb0f3268432922dc.png
    一期二叉树

    假设初始价格为S0,在第一期的时间内,有P的概率价格会上升,成为S0*u 的价格,因为在这段时间内只有两种可能,所以剩下

    的1-P的概率价格会下跌,成为S0*d的价格。

    u与d分别为up factor(上涨因子)与down factor(下跌因子),(我明白,涉及到公式经常会加什么什么因子,导致这个名字很山寨,但是因为多期二叉树中会用到,两个因子造成的影响也可能不一样,所以我们暂且尽量用一般公式与常见叫法去表示)

    另外,我们为了多期二叉树能够重合,也就是上涨下跌与下跌上涨的结果一样,我们将u与d两个因子设立一个约束条件u*d=1

    这样,我们从一期推广到多期,就可以得到如下流程图:

    e3288b7bf80357a948279dd7a208f3fc.png
    多期二叉树

    也就是说,我们只要能知道p(上涨概率)与u(上涨因子),就能求出1-p(下跌概率),与d(因为约束关系),这样整个未来的价格的路径就能够知道了。

    好了,这样我们就知道最简单的标的资产,通过二叉树的方法进行预测未来变动,是什么样的路径了。

    我们接下来再把问题弄复杂一点,假设我们研究的不是简单的标的资产,比如说并不是一个单一的项目(可以看做一系列的未来现金流)或者是一个简单的股票,而是衍生品,也就是说定价是衍生在原标的资产上的产品,那我们如何进行定价呢?

    这就涉及到了二叉树运用非常多的一个方面——衍生品定价。

    我们接下来还是以例子,只不过我们研究的不仅仅是标的资产(比如说股票stock),而是衍生在标的资产上的金融产品(比如说期权option),我们该如何定价呢?

    e3288b7bf80357a948279dd7a208f3fc.png
    标的资产二叉树

    6451a22c3adb5c42108b3c3bc453c10b.png
    标的资产上衍生的call option

    对于Call Option(看涨期权),其实价格非常好计算,X为执行价格,就是max(X-S0u^1,0)或者是max(X-S0d^1,0),也就是说要么为执行价格与股价的差价,要么为0.

    这样,我们在0时刻的期权价格也非常好计算了,

    期权价格= [ p ×上涨时期权价格 + (1−p) ×下跌时期权价格] × 折现因子

    当然折现因子在这里可以用连续复利也可以用离散复利的方法折现,比较推荐连续复利,因为更加准确。

    26415272ffd1bb5d79c4340db669e1df.png
    利用连续复利的方法进行折现

    那么我们到这里已经完全具备了建模的理论基础了,我们接下来用Python建立二叉树模型进行定价计算,这样不仅能巩固我们的概念,也能锻炼我们的建模能力:

    我们首先可以先调整numpy的显示,因为如果期数较多的情况下jupyter notebook中会截断大量数据,我们想让数据全部显示出来:

    import sys
    import numpy
    numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

    然后我们只需要numpy帮我们储存一下数据并且计算即可,当然也可以用pandas,但是因为数据结构并不复杂,有点大材小用,我们用array就能搞定了。

    import numpy as np

    我们现在可以自定义一个函数,把可以在市场上观测到的信息作为参数:

    def binomial_tree_call_option_pricing_model(N,T,S0,sigma,r,K,show_array=False):
    
        dt=T/N
        u=np.exp(sigma*np.sqrt(dt))
        d=1/u
        p=(np.exp(r*dt)-d)/(u-d)

    其中N为期数,T为总时间,S0为初始价格,sigma为波动率,r为无风险利率,K为执行价格,show_array为一个开关,我们可以用show_array 来控制,是否显示array。

    dt为将总时间通过除以期数切分为每一个小段,每一个小段为一期二叉树。

    u为上涨多少,这个是根据上述讲到的公式来确定的,同样,为了二叉树能重合,d=1/u,通过约束关系也能表示出来。

    p为上涨概率,同样根据上述讲到的公式来确定的

    85dfe0350231013fc7dd60c0fc9f24b4.png
    上述讲到的公式

    接着我们需要创建一个容器去储存我们的数据,我可以用numpy的zero生成全部是zero的矩阵用作存放数据的容器:

    ff940db58a85423b0f5f33255b5805b0.png

    但是因为这个容器是需要随着数据的多少而随之变化,也就是不能是固定的大小,于是我们可以通过变量进行解决:

    price_tree=np.zeros([N+1,N+1])

    然后我们就可以将这个容器里面的数据填满了,我们首先填入的是价格,也就是比如标的资产是股票的话,股票在未来T时间段里的每一个dt期间变动的可能价格,我们全部放入:

        for i in range(N+1):
            for j in range(i+1):
                price_tree[j,i]=S0*(d**j)*(u**(i-j))

    这里有一个nested for loop的技巧,我们在很多list of lists, array等里面都会用到。另外,价格上升也下降我们通过N+1和i+1确定range,i和j的约束关系控制上涨个下跌的次数

    接着我们依葫芦画瓢的方法先建立起option价格的tree:

    我们首先计算每一个期权价格:

        option_tree=np.zeros([N+1,N+1])
        option_tree[:,N]=np.maximum(np.zeros(N+1),price_tree[:,N]-K)

    然后我们把期权价格通过反向进行折现,求出t=0时刻的价格:

      for i in np.arange(N-1,-1,-1):
            for j in np.arange(0,i+1):
                option_tree[j,i]=np.exp(-r*dt)*(p*option_tree[j,i+1]+(1-p)*option_tree[j+1,i+1])
    

    然后我们就可以直接返回array的值就可以了,因为我们在参数中直接将show_array设置成了False,所以是默认不显示出整个树状结构的:

        if show_array:
            return [option_tree[0,0],np.round(price_tree),np.round(option_tree)]
        else:
            return option_tree[0,0]

    这样我们能直接返回这个期权定价的初始价值,如果我们将show_array调成True,则执行第一段,将整个树状结构也就是每一个标的资产价值显示出,当然,我们为了美观,将array中的结果进行了round,没有保留小数。

    dc427cd8cd2dceb6ce25a908d6198072.png

    当然,我们还没有讨论一个问题,就是上涨概率和下跌概率与风险中性定价原则,我们在接下来为大家介绍......未完待续......

    以上为《Python零基础入门编程的新世界》部分内容笔记。用Python做爬虫,数据分析,全栈建设,Fintech金融量化,机器学习,办公自动化,树莓派,美好生活DIY,......2000+连载,不仅有编程,还有更多原理讲解。

    零基础Python入门编程全栈量化AI - 网易云课堂study.163.com

    另外,也欢迎关注一个非常干的干货公众号: 乐学Fintech 用代码理解分析解决金融问题

    0ecc4d7484f3250459af50a80b1de5dc.png
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