林峰聿期中考EMOJI取代斜線slash反斜線backslash 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 4月 22, 2024 林峰聿輸入參數 輸入k 輸入m 輸入n 執行自訂函數 red green blue 重點 span手掌張開拇指到小指,短橋梁長度。 VSCode是IDE整合開發環境。 CTRL+SHIFT+L一次改全部 Integrated Development Environment alert內建函數,自訂函數abc 利用id加上syle方法是#id 林峰聿輸出結果 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 留言
林峰聿蒙地卡羅模擬資產價格 1月 08, 2025 林峰聿蒙地卡羅模擬資產價格 切割期數 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 30 40 50 100 200 300 1000 https://www.blogger.com/blog/post/edit/6172510459041602402/655578622297946383(因子ETF) https://keiime.blogspot.com/2024/12/spy2060.html(移動平均線) CANVAS帆布蘋果公司開發的 Box -Muller 轉換 ,由 George Edward Pelham Box 和 Mervin Edgar Muller 提出, [ 1 ] 是一種 隨機數採樣 方法,用於產生成對的 獨立 、標準、 常態分佈 (零 期望值 、單位 變異數)隨機數,給定 均勻 源 隨機數。 Raymond EAC Paley 和 Norbert Wiener 在 1934 年關於複數域中傅立葉變換的論文中 首次明確提到了這個方法。 [ 2 ] 考慮到後來這些作者的地位以及他們的論文的廣泛可用性和使用,幾乎可以肯定,博克斯和穆勒非常了解其內容。 Box-Muller 轉換通常以兩種形式表示。 Box 和 Muller 給出的基本形式從區間 (0,1) 上的均勻分佈中取得兩個樣本,並將它們對應到兩個標準的常態分佈樣本。極座標形式從不同的區間 [−1,+1] 取得兩個樣本,並將它們映射到兩個常態分佈樣本,而不使用正弦或餘弦函數。 Box-Muller 轉換是作為 逆變換採樣方法 的一種計算效率更高的替代方法而開發的。 [ 3 ] Ziggurat 演算法 為 標量處理器(例如舊的 CPU)提供了更有效的方法,而 Box-Muller 轉換對於具有向量單元的處理器(例如 GPU 或現代 CPU)更為優越。 [ 4 ] 閱讀完整內容
林峰聿 因子ETF, Factors ETF 1月 01, 2025 永豐金網頁介紹 https://www.sinotrade.com.tw/richclub/oversea/ 1960年代,經濟學家威廉夏普提出了財務分析上最重要的理論基礎—資本資產定價模型(簡稱CAPM模型),用來衡量投資組合承擔市場風險後,可以帶來的預期報酬率。然而從70年代開始,有不少學者發現某些特性的股票,其獲得的實際報酬率相比CAPM模型計算出的預期報酬率還高,這多出來的超額報酬無法被傳統模型解釋,於是學者們針對CAPM模型做出修正,試圖加入更多影響報酬的因素,才導致後續多因子模型的誕生,進而找出有機會打敗大盤的投資組合。 因此以白話文來說,因子投資就是:「 找到某些影響股票報酬的因素,利用這些因素為投資創造超額報酬 」。 比較三支Factors ETF與傳統ETF績效 iShares MSCI USA Size Factor ETF (SIZE), 規模因子 iShares MSCI USA Momentum Factor ETF (MTUM), 動能因子 iShares MSCI USA Value Factor ETF (VLUE), 價值因子 投資學的動能momentum策略,相反是反轉contrarian策略,前者「追高殺低」,後者「買低賣高」。 STYLE指令 <style>h1{background-color:purple;color:white;border:20px solid red; border-radius: 30px; text-align:center;}</style> 投資學單因子模型 CAPM唯一的因子市場報酬率: 證券i的預期報酬率=Rf + Beta x (市場風險溢酬) 提出者Mossin, Lintner, Sharpe夏普 投資學三因子模型 CAPM因子是市場報酬率, 規模效應, 淨值市價比: 證券i的預期報酬率=Rf + Beta x (市場風險溢酬)+Beta2(規模效應)+Beta3(淨值市價比) 其他多因子模型 閱讀完整內容
spy的20日60日移動平均線 12月 25, 2024 統計學statistics量度 集中量度: 平均數、中位數、眾數 變異量度:標準差、變異數、全距(最大-最小) Beta= 證券與市場的共變異數/市場的變異數 閱讀完整內容
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