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金融投资的“夏普比率”指标是什么?
夏普比率(Sharpe Ratio)是金融领域中用于衡量投资绩效的一个指标,由诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普(William F. Sharpe)于1966年提出
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Python基金数据分析-夏普比率
什么是夏普比率?简单来说,夏普比率就是衡量在每承担1个单位风险的情况下,所获得超越无风险收益率的超额回报是多少。夏普比率越高,说明在承担一定风险的情况下,所获得
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Beta、Alpha 和形状
贝塔系数利用回归的方法计算。贝塔系数为1即证券的价格与市场一同变动。贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。贝塔系数低于1(大于0)即证券价格的波动性比市场为
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过去五年的十大夏普比率(成本效益)
再拉一次近五年的业绩,要求最新一期2024Q1股票占比大于60%,基金经理上任满五年(截至2024年4月30日),近五年夏普比率大于1.0,全市场只有10只基金
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C#(C Sharp)连接MSSQL数据库实测
【前言】目前越来越多的工控软件采用了C#作为开发平台或脚本程序,比如易控。C#的编程平台常有Visual Studio、SharpDevelop、SlickEd
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插电式混合快速开发平台简单易用的优势
至简则至易–插件式混合快速开发平台的优势快速开发平台的崛起,是以需求为导向,在用户体验上,采用插件式微量迭代的方法可以为用户提供较为优质的软件服务。为什么要用
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vb和vb.net的区别以及vb.net的发展历史
vb和vb.net的区别区别1、vb.net 是面向对象的编程语言,具有抽象、封装、继承的四大特性。vb不支持继承。区别2、两种语言的错误处理机制不同。vb的错
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TensorFlow项目实战开发教程:模型讲解与SHAP值
1. 介绍在这个教程中,我们将学习如何使用 TensorFlow 解释机器学习模型,特别是使用 SHAP(SHapley Additive exPlanatio
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可解释的人工智能(XAI):如何使用LIME 和SHAP 更好地解释模型的预测
作为数据科学家或机器学习从业者,将可解释性集成到机器学习模型中可以帮助决策者和其他利益相关者有更多的可见性并可以让他们理解模型输出决策的解释。模型我们将使用来自
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Python特征工程系列使用SHAP进行特征重要性分析和决策树为例
一、引言SHAP 属于模型事后解释的方法,它的核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献,再从全局和局部两个层面对“黑盒模型”进行解释。SHAP构建一个加性的解释模