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  • MATLAB中var函数,mean函数的含义及用法详细解释var函数语句我们先来看var函数,MATLAB命令窗输入help var ,可以得到用到方差函数Syntax有:V = var(X);V = var(X,1);V = var(X,w);V = var(X,w,dim);前两个针对向量...

    MATLAB中var函数,mean函数的含义及用法详细解释

    var函数语句

    我们先来看var函数,MATLAB命令窗输入help var ,可以得到用到方差函数Syntax有:

    V = var(X);

    V = var(X,1);

    V = var(X,w);

    V = var(X,w,dim);

    前两个针对向量处理,后两个针对矩阵处理。

    var用法实例

    有了上面句法,我们来实例理解一下:

    a=[1 6 6;4 2 5; 7 2 3];

    x1=var(a);%默认为0,等价于x1=var(a,0) ,除以N-1,结果 9.0000 5.3333 2.3333

    x2=var(a,1);%此时除以N,结果6.0000 3.5556 1.5556

    x3=var(a,0,1);%除以N-1, 9.0000 5.3333 2.3333

    x4=var(a,0,2);%除以N-1,[8.3333;2.3333;7.0000]列向量

    x5=var(a,1,1);%除以N,求出每列的方差,6.0000 3.5556 1.5556

    x6=var(a,1,2);%除以N,求出每行的方差,[5.5556;1.5556;4.6667]

    mean(a); %对每列取均值 4.0000 3.3333 4.6667

    x7=(sum((a-repmat(mean(a),3,1)).^2))/(size(a,1)-1); %验证x3, 9.0000 5.3333 2.3333

    x8=(sum((a-repmat(mean(a),3,1)).^2))/(size(a,1));% 验证x5, 6.0000 3.5556 1.5556

    【总结】1.var()函数默认的参数是0,有的地方说是输出这个向量中元素的样本方差的无偏估计值,这时候不是总体数据的方差,要注意。那么怎么求总体方差呢?

    2.使用var(1),就是不管是向量的方差还是矩阵的方差,都要设置为1,即此时除以N,具体使用哪一条语句看上面示例。

    mean函数语句

    M = mean(A)

    exampleM = mean(A,dim)

    exampleM = mean(___,type)

    mean用法实例

    为了和上面有对比,还是以上面3*3矩阵为例,

    a=[1 6 6;4 2 5; 7 2 3];

    y1 = mean(a);% 默认形式为列,等价于下面 y2= mean(a,1),结果4.0000 3.3333 4.6667

    y2= mean(a,1) %4.0000 3.3333 4.6667

    y3= mean(a,2) %返回每行的平均值 得到[4.3333;3.6667;4.0000]

    另外,还有exampleM = mean(___,type)函数较复杂,以及还能处理3-D数列,可以参考help页。

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  • PHP中var_dump()返回值的含义你这个是PHP使用mysql查询返回的结果,具体含义如下:1、current_field:获取当前结果中指向的字段偏移位置,是一个整数2、field_count : 从查询的结果中获取列的个数,说白了就是有...

    PHP中var_dump()返回值的含义

    你这个是PHP使用mysql查询返回的结果,具体含义如下:

    1、current_field:获取当前结果中指向的字段偏移位置,是一个整数

    2、field_count : 从查询的结果中获取列的个数,说白了就是有多少个属性值

    3、lengths:返回一个数组,保存在结果集中获取当前行的每一个列的长度

    4、num_rows:返回结果集中包含记录的行数,即总的条数

    5、type :即类型,一般没用

    mysqli扩展:

    mysqli_result 类中成员方法

    close() :释放内存并关闭结果集

    data_seek() :明确改变当前结果记录顺序

    fetch_field():从结果集中获取某一个字段的信息

    fetch_fields():从结果集中获取所有字段的信息

    fetch_field_direct():从一个指定的列中获取php教程列详细信息,返回一个包含列信息的对象

    fetch_array():将以一个普通索引数组和关联数组两种形式返回一条结果记录

    fetch_assoc():将以一个普通的关联数组的形式返回一条结果记录

    fetch_object():将以一个对象的形式返回一条结果记录

    fetch_row():将以一个普通的索引数组的形式返回一条结果记录

    field_seek():设置结果集中字段的偏移位置

    ————————————————

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  • tushare ID:432833 边际VaR值和成分VaR值定义 VaR:Value at Risks,在险价值,是指未来一段特定的时间内,在市场正常波动的情况下,某一金融资产或投资组合在给定置信水平下可能遭受的最大损失。 (注意:在风险...

    tushare ID:432833

    边际VaR值和成分VaR值定义

    VaR:Value at Risks,在险价值,是指未来一段特定的时间内,在市场正常波动的情况下,某一金融资产或投资组合在给定置信水平下可能遭受的最大损失。
    (注意:在风险管理的现实中,VaR是损失金额,不是损失率/收益率。eg. 某个投资组合在99%的置信水平下的VaR值为1000万美元。)

    边际VaR:边际VaR衡量的是对投资组合中的资产i增加1(美元)的敞口所引起的投资组合VaR值的变化值。

    成分VaR:成分VaR近似等于若该成分被完全剔除掉,投资组合VaR的变化量。可以证明,所有成分VaR的加总等于投资组合的VaR值。

    数据获取

    import tushare as ts
    code_list1 = ['000012','601318','600016','159934']
    #南玻A 中国平安 民生银行 易方达黄金ETF
    for code in code_list1:
        df = ts.get_k_data(code,start='2018-01-01',end='2021-03-18')
        df.to_csv('.../k_data/' + code + '.csv')
    

    下载好的数据长这样:
    用ts.get_k_data获取的原始数据
    Tushare数据接口的具体使用方法可参考接口文档

    数据预处理

    import pandas as pd
    StockPrices = pd.DataFrame()
    ticker_list = ['000012','601318','600016','159934']
    #ticker_list投资组合的成分
    for ticker in ticker_list:
        stock_data = pd.read_csv('.../k_data/' + ticker + '.csv', parse_dates=[1], index_col=1)
        stock_data = stock_data.sort_values(by='date')
        StockPrices[ticker] = stock_data['close']
    StockPrices.index.name = 'date'
    print(StockPrices.head())
    

    只保留收盘价

    import numpy as np
    StockReturns = np.log(StockPrices / StockPrices.shift(1))
    #计算对数收益率
    StockReturns.dropna(inplace=True)
    #丢弃缺失值(第一天)
    StockReturns.head()
    stock_return = StockReturns.copy()
    StockReturns.plot(subplots=True, figsize=(10, 8))
    

    对数收益率波动曲线

    构建投资组合

    portfolio_weights = np.array([0.25, 0.25, 0.25, 0.25])
    #设置投资组合权重
    WeightedReturns = stock_return.mul(portfolio_weights, axis=1)
    # 计算投资组合的收益
    StockReturns['Portfolio'] = WeightedReturns.sum(axis=1)
    

    正态性检验和ARCH效应检验

    import matplotlib.pyplot as plt
    #正态性检验——直方图
    s = StockReturns['Portfolio']
    fig = plt.figure(figsize = (8,4))
    ax = fig.add_subplot()  # 创建子图2
    s.hist(bins=40,alpha = 0.5,ax = ax)
    s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True, ax = ax)
    plt.grid()
    

    投资组合对数收益率直方图

    from scipy import stats
    #正态性检验——QQ图
    stats.probplot(StockReturns['Portfolio'], dist="norm", plot=plt)
    plt.show()
    

    投资组合对数收益率QQ图

    from scipy.stats import kstest
    #正态性检验——KS检验
    u = StockReturns['Portfolio'].mean()
    std = StockReturns['Portfolio'].std()
    kstest(StockReturns['Portfolio'], 'norm',(u,std))
    
    from scipy.stats import kstest
    #ARCH效应检验——LB检验
    u = StockReturns['Portfolio'].mean()
    std = StockReturns['Portfolio'].std()
    kstest(StockReturns['Portfolio'], 'norm',(u,std))
    

    从检验结果看,投资组合收益率基本服从正态分布,且存在ARCH效应。

    用均值方差法计算投资组合VaR值

    from scipy.stats import norm
    conf_level1 = 0.01 #选择置信度为99%
    initial_investment = 1000000 #初始投资是100万
    cov_matrix = stock_return.cov() #协方差矩阵
    avg_rets = stock_return.mean()
    port_mean = avg_rets.dot(portfolio_weights) #投资组合的均值
    port_stdev = np.sqrt(portfolio_weights.T.dot(cov_matrix).dot(portfolio_weights)) #投资组合方差
    mean_investment = (1+port_mean) * initial_investment
    stdev_investment = initial_investment * port_stdev #投资组合方差(绝对值)
    cutoff1 = norm.ppf(conf_level1, mean_investment, stdev_investment)
    var_1d1 = initial_investment - cutoff1
    

    计算边际VaR值和成分VaR值

    list_evar = []#边际VaR
    list_cvar = []#成分VaR
    i = 0
    total_cvar = 0
    for ticker in ticker_list:
        evar = var_1d1/initial_investment * (StockReturns['Portfolio'].cov(StockReturns[ticker])/ pow(port_stdev,2))
        list_evar.append(evar)
        cvar = evar*initial_investment*portfolio_weights[i]
        list_cvar.append(cvar)
        total_cvar = cvar+total_cvar
        i = i+1
    

    打印结果如下
    边际VaR和成分VaR
    此处可见,投资组合中各资产的成分VaR值之和与之前计算得到的投资组合VaR值相等。

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  • linux中var是什么意思

    2021-05-16 14:57:11
    在搭建Kubernetes集群过程中,安装了kube-dns插件后,运行一个ubuntu容器,发现... root@k8s-16.04:~# ll /etc/resolv.conf lrwxrwxrwx 1 root root 35 11月 23 19:17 /etc/resolv.conf -> /var/run/NetworkManager/r

    在搭建Kubernetes集群过程中,安装了kube-dns插件后,运行一个ubuntu容器,发现容器内无法解析集群外域名,一开始可以解析集群内域名,一段时间后也无法解析集群内域名。

    $ nslookup kubernetes.default Server: 10.99.0.2 Address 1: 10.99.0.2 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local

    nslookup: can't resolve 'kubernetes.default' 排查过程 在排查问题前,先思考一下Kubernetes集群中的DNS解析过程,在安装好kube-dns的集群中,普通Pod的dnsPolicy属性是默认值ClusterFirst,也就是会指向集群内部的DNS服务器,kube-dns负责解析集群内部的域名,kube-dns Pod的dnsPolicy值是Default,意思是从所在Node继承DNS服务器,对于无法解析的外部域名,kube-dns会继续向集群外部的dns进行查询,过程如图。

    Ubuntu容器是一个普通的Pod,在Linux系统中,/etc/resolv.conf是存储DNS服务器的文件,普通Pod的/etc/resolv.conf文件应该存储的是kube-dns的Service IP。

    nameserver 10.99.0.2 # 这里存储的是kube-dns的Service IP search default.svc.cluster.local. svc.cluster.local. cluster.local. options ndots:5 查看后发现/etc/resolv.conf文件中存储的是kube-dns的Service IP,证明这一步没有问题,接下来查看一下kube-dns的Pod,先进入kube-dns的Pod中检查一下/etc/resolv.conf文件,这里存储的应该是集群外部的DNS服务器地址,查看后发现,这里存储的地址是127.0.0.53,进一步查看kube-dns Pod的log,发现出现了非常多的i/o timeout错误。

    2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:38019->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:57567->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:52599->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:42539->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:46885->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:44189->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:56505->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:47320->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:42464->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:49203->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:58103->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:47148->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:36883->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:40968->127.0.0.53:53: i/o timeout 2018/07/11 07:12:47 [ERROR] 2 www.baidu.com. A: unreachable backend: read udp 127.0.0.1:55672->127.0.0.53:53: i/o timeout 现在基本上可以发现问题的原因了,kube-dns只能解析集群内部地址,而集群外部地址应该发给外部DNS服务器进行解析,由于kube-dns Pod中的/etc/resolv.conf文件存储的DNS服务器地址是127.0.0.53,127...*都是回环地址,也就是集群外域名的DNS解析请求会再次发送回kube-dns,导致形成一个循环,这也是一秒钟会出现几十次i/o timeout日志的原因,请求会不断的在kube-dns中循环,kube-dns就像一个黑洞一样,吃掉了所有dns解析请求,不断累积的请求最终会导致整个集群的网络出现卡顿。

    为什么 虽然问题的原因找到了,但是为什么kube-dns Pod中/etc/resolv.conf文件存储的DNS服务器是127.0.0.53?

    kube-dns Pod的dnsPolicy值是Default,查看一下Kubernetes文档。

    "Default": The Pod inherits the name resolution configuration from the node that the pods run on. See related discussion for more details.

    所以kube-dns的/etc/resolv.conf文件是从Node中继承来的,查看Node中的/etc/resolv.conf文件,存储的DNS服务器地址确实是127.0.0.53,那么下一个问题出现了,在Node中发送DNS解析请求为什么不会产生回环的问题呢?

    Node使用的是Ubuntu 18.04 Server,在这个版本的系统中,DNS解析请求并不是直接发给所在网络的DNS服务器的,Ubuntu 18.04中有一个systemd-resolved服务,为本地应用程序提供了DNS解析服务,例如nslookup localhost,解析程序从/etc/resolv.conf文件中找到DNS服务器127.0.0.53,发送解析请求,systemd-resolved会监听在53端口上,捕获到解析请求后,如果是自己可以解析的,例如localhost,会直接返回127.0.0.1,如果不能解析,才会发送给外部服务器,而外部服务器的地址存储在/run/systemd/resolve/resolv.conf文件中,这个文件是systemd-resolved服务器的配置文件,过程如图。

    怎么破 理解了问题的来龙去脉,解决问题的办法也就应运而生。在Kubernetes集群中,kubelet是worker组建,负责管理Pod,根据kubernetes文档,kubelet默认会从Node的/etc/resolv.conf文件读取DNS服务器地址,使得dnsPolicy是Default的Pod得以继承,kubelet中的--resolv-conf参数可以指定这个配置文件的地址。在Ubuntu 18.04中,将这个参数设置为systemd-resolved的DNS服务器配置文件/run/systemd/resolve/resolv.conf,Pod就会继承真正的外部DNS服务器。

    root@k8s-16.04:~# ll /etc/resolv.conf lrwxrwxrwx 1 root root 35 11月 23 19:17 /etc/resolv.conf -> /var/run/NetworkManager/r

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