zszhong368

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谢二位邀, @Zampeli Diana@Krau Alan。我只列我看过的昂……<p>教科书方面:<p>这个领域最好的教科书当然是Kreps(1989):Notes on the theory of choice。这本书的好处在于写得非常友好,是一本完全可以不听人讲直接看懂的书,跟国内那些炫技术的书比高到不知道哪里去了。如果觉得太难可以看新出的Kreps三卷本高级微观经济学第一卷的前半部分。<p>另一本好的教科书是Fishburn(1970):Utility theory for decision making。Fishburn的书比较独特的一点是他对product topology上的偏好、效用函数的可加性 …

Why Bad Guys Win at Work

“Not all psychopaths are in prison – some are in the board room,” Robert Hare famously said during his aptly titled lecture, <i>The Predators Among Us.</i><p>Psychopathy is one of three “dark triad” traits, the other two being narcissism and Machiavellianism. It should be noted that, unlike clinical …

Psychology

重点要理解中国现代化支付系统(CNAPS)体系、银联清算体系,然后才能理解其差异。<p><b>1、中国支付清算体系</b><br>先看一下《中国支付清算系统总体架构图》。<p>备注,图中“中央银行支付清算系统”部分是一代的,二代增加了网上支付跨行清算系统(超级网银)。<p>从这张图可以看出来:<br>CNAPS 2代(中国现代化支付系统二代)主要包括:<b><br>a、中央银行支付清算系统:</b>大额实时支付系统、小额批量支付系统、同城票据清算系统、境内外币支付系统、全国支票影像交换系统、网上支付跨行清算系统(超级网银)<b><br>b、第三方服务组织支付清算系统:</b>银行卡跨行支付系统(中国银联银行卡跨行交易系统)、集中代收付中心业务处理系统、城市商业银行汇票业务处理系统、农 …

雪球达人秀: 大洋一生:一个IT码农的价值投资之路 导语:为何从追涨杀跌到坚定做价值投资?@大洋一生 因为工作忙没时间看盘,也不想给券商和基金“打工”,利用自己工程师的优势...

导语:<br>为何从追涨杀跌到坚定做价值投资?@大洋一生 因为工作忙没时间看盘,也不想给券商和基金“打工”,利用自己工程师的优势,通过学习投资大师的方法,他开始写程序,并不断完善自己的投资模型。<br>坚持3年,虽然总资产增幅仅70%多,不过价值投资的方法,还是让他感觉很安心,“价值投资原理很简单,实践过程很煎熬, …

昨天有事外出,补几个回答吧。<p>首先讲这个故事:这个故事非常有名,也就是宋铮发表在aer上的growing like china。<br>这个故事是为了解决“宏观”问题上的两个悖论:第一个悖论是中国面临着巨大的经济增长和资本积累,然而投资的回报率却不下降;第二个悖论是中国的投资回报不下降,中国却的净资本却是流出的,中国购买了大量的外汇储备。<br>你可以说,这是中国为了维持贸易顺差所做的操作。从“宏观”上讲这说得通,可是宋铮通过中国经济发展的特征讲了一个很好听的故事,成功为中国政府辩护了。<p>这个故事的关键是中国存在两种性质完全不同的企业。一种企业具有很低的生产能力,但是很容易从银行借钱(你可以认为是国有企业),一种 …

谢邀。答主一个问题其实包含了两个内容:第一,在不动用simulation的情况下,我们怎么知道DSGE模型有稳态?第二,解释一下DSGE模型只有公式没有数据。<br>先回答第一个问题,如果答主对于solow growth model有印象的话,应该明白根据模型的公式我们就可以证明这种model会收敛到稳态,不论任何initial point。然后因为solow model没有充分的微观基础,所以后来我们有了neo-classcial growth model (NCG). NCG就是具有微观基础版的solow model,具有solow model的内核,所以也是可以收敛到稳态的。那么现在我们的大部分 …

最顶尖的综合性大会主要有两个:<p>1. 计量经济学会地区会议(Econometric Society regional meetings; Meetings | The Econometric Society), 包括北美,欧洲,亚洲,中国,澳大利亚等国家和地区的会议。会议包含经济学所有主流方向。<p>其中质量最高的是北美会议,每年夏冬两次。该协会每五年举办一次世界大会(world congress),今年8.17 会在加拿大蒙特利尔举办第十一届世界大会。<p>2. 美国经济学年会(https://www.aeaweb.org/Annual_Meeting/index.php)。该会议每年一次,在美国几个城市 …

来写一个科普向的综述好了。<p>「人在不理性时会如何决策」,这是行为经济学和实验经济学研究的基本课题。我们从一些显而易见的和“理性”似乎违背的事实出发,并给出行为经济学的解释。<p>2015-8-14:又是一个看见评论区就会发笑的答案。那先简单解释几句。<b><br>在经典经济学中,</b><b>理性就是</b><b>效用形式在满足一些前提下对</b><b>效用的最大化。</b><b><br>这些前提其中的一些是:</b><p>选不选择期望收益高的项目,并不意味着理不理性。因为期望收益高,也承担了更大的风险,因此单看收益不看风险偏好,不足以说明一个人理性还是不理性。但是在两种情形下出现了相反的评价,则必有一种选择不理性。<p><b>至于在博弈论中,理性虽然仍然是最大化效用,但谈理性必须基于信念体系,因此有很</b> …

上知乎日报了,来更新点自己的Python知识体系,个人经验,欢迎拍砖。<p>-------------------------------------------------------------------------------------------------------------<br>谢青木资本龙哥邀!<p>答主更多应该算一个trader而不是quant(虽然对quant的一些知识也略懂),下面的答案可能更多是从一个交易员的角度来回答。<p>想在市场上赚钱,必须同时具备两样能力:<p>研究:做出正确的能够获利的决策,也就是寻找Alpha的能力<br>• 交易:基于研究的结果和交易信号,执行相应的下单风控等操作,也就是将A …

上面的知友总结起来有这么几个观点似乎比较有道理:<p>交通物流<br>• 需求量<br>• 富人的消费水准具有示范效应<p>说实话,都有点道理。然而,好像多数人都是凭主管感觉来回答这个问题的。那么数据里面我们怎么比较呢?<p>其实这个问题是非常困难的,有这么以下几个原因,使得城市之间的价格水平很难比较:<p>难以控制产品的质量。三线城市的衣服和一线城市的衣服,统计上来看可能档次是不一样的<br>• 难以控制偏好。北方吃小麦,南方吃大米,怎么比较他们的价格<br>• 不同收入水平的消费篮子是不一样的<p>以上两点是很难被观察到的,难以控制,所以单纯的比较不同城市的平均价格、消费水平等是非常不靠谱的。为了解决这些问题,我们必须得找一个价格水平的合理的proxy。<p>这个prox …

谢邀。首先声明一点,我的回答不代表SAP公司,本人并非ERP的专家。做了24年数据库,数据仓库,数据挖掘软件开发、使用、管理工作经验,在SAP全球及SAP中国都负责过不同的大数据方面的职务,在最近十年的工作中开始和各行各业的数据库/大数据用户接触,对一些行业中的大数据问题及解决方案有研究。<p>问题不光在于制造业如何应用大数据,而更多地在于制造业如何认识和看待大数据。<p>传统来看制造业并不是信息化非常发达的行业,这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙,即使有现代化的设备,整体的信息化方案也多半来自设备制造商(本身有时候被算作高科技业,例如Applied Material一类的半导体设备制造商,还有台积电 …

居然能上知乎日报,多谢卢大哥的支持!@卢旺杉 谢谢!<p>--------------------------------------------------<br>先说我的观点:<b><br>1.程序化确实可以获得很优秀的利润。</b><b><br>2.然这样的程序并不像题主所说的那么常见。</b><p>程序化系统的构建,有以下几个流程:<p><b>第一,程序主体的设计:</b><br>这通常又有两种思路:<br>其一是,<b>自上而下的构建</b>,也就是先有交易理念,再通过理念推导出交易系统,并将其程序化。比如索罗斯的交易系统,便是由他的反射理论,推导构建出的交易程序。<br>其二是,<b>自下而上的构建</b>,也就是通过反复的观察,得出经验,并将其程序化。比如题主说的单纯用指标,或者指标的混合。<br>显而易见,第一种思路的 …

做front office tech,做前端交易程序,要求程序员有系统架构意识,金融交易知识和基本定价算法,数据库设计到维护,前中后台多面手。<p>首先得快: 懂得快,写得快,任何一个商业点子要上马,技术实现部门几乎总是最后知会具体需要做什么的。<p>然后是不出错,别指望QA,何况紧凑型团队根本没有QA预算给请,自己程序不出错,还要考虑各种可能性保着用你功能的用户不容易用错,行业惯例: 出了事都是IT造成的损失。<p>然后是要懂最终产品,尤其是越偏门越边缘的地方,就要比trader还要懂。比如做FX,要比用你软件的FX trader还要懂外汇交易错杂的细节,才能做出适应专业人士使用的工具,才能保驾专业人士使用你 …

想不到随便一写居然还有人关注,受宠若惊!<p>下面再写一点,作为补充。<p>-------以下是原答案-------<p>可以。<br>下面是在Excel中模拟一只股票价格的例子。假设股票价格<br>的对数收益率服从正态分布,均值为0,每日变动标准差为0.1,<br>模拟股票价格1年的路径,过程如下:<p>用到两个内置函数,即用rand()来产生0到1之间的随机数,然后用norminv()来获得服从既定分布的随机数,即收益率样本=norminv(rand(), 0, 0.1)。假定股票价格的初始值是100元,那么模拟的价格就是 S=100 * exp(cumsum(收益率样本))。<br>其中的cumsum()不是Excel的内置函数,其意思就是收 …

年费399美元的Google Earth Pro现在免费了

美国时间1月30日,Google宣布其虚拟地球应用Google Earth Pro开始免费对外开放。 Google Earth Pro是Google开发的一款融卫星图像、航拍与GIS数据于一体的专业版的虚拟地球应用。它可以虚拟地球,展示卫星图像、地图、各种地形地貌和 3D 建筑等,用户可将Google Earth Pro与GIS数据结合进行各种规划、分析和决策工作。与免费版的Google Earth相比,专业版的Google Earth Pro的测量工具更加丰富、支持的打印分辨率更高,提供的图层更多,导入功能更强。以往Google Earth Pro的使用需要付费,每年为399美元。此番Goo …

微软收购R语言背后的Revolution Analytics,保留开源项目和订阅服务支持

我来解释得更白话一点吧。<p>比如你去菜场买白菜,你手上的买白菜的钱就是承担的风险就是分母,你也可以看做是成本,买来的白菜就是分子,你也可以看做收益。那宗旨是不是花最少的钱买最好的白菜啊,追求性价比是吧,sharp sortino 就是风险和收益的性价比啦。为嘛要减去国债收益呢,因为是无风险市场白送的东西,不是你的本事,所以减掉。sharp和sortino不同在于sortino只看下行波动,因为上行波动理论上是波越大越好,是吧。。。<p>Jenson本质算的是阿尔法,好了 不说这么高大上。比如说家里人给你5块钱去买一斤白菜,你硬是依靠自己舌灿莲花从一个卖菜的小鹏宇那里买(骗)了两斤白菜,那么多的一斤就是阿 …

谢邀。之前各位已经写了很多很有启发的答案了,最近比较忙,积攒了很多问题没有回答,先行道歉。<br>在这里我总结一下计量经济学的门派吧,然后再说经济学中的因果识别方法,希望这个答案能在一个稍微大一点的视角做一点总结。<br>首先大家应该一下子就能想到,计量经济学首先有两个大的门派,微观计量和宏观计量。前者一般从微观个体出发,后者更多应用时间序列数据。当然,宏观经济学用到的方法,除了计量经济学的估计和识别之外,还有校准,这个我不是很熟,就不多说了。<br>而无论是哪个门派,下面又有很多宗派。比如在宏观计量里面,传统的matching moment、MLE和现在非常流行的Bayesian显然是两个不同的宗派。而在微观计量里 …

优秀回答者 · 已认证的个人

在上一篇中,通过 Vicsek 模型等几个例子,我们看到,在群体中,只要存在一些局部的相互作用,一个生物的群体就可以产生各种各样复杂的运动模式。我们已经知道,在前面提到的这些模型中,相邻的粒子的速度会趋向于平行,但这些存在直接相互影响的近邻粒子怎样行为并不足够有意思——更有意思的是,当一个动物群其中的一部分个体发现了前方的障碍物或天敌,整个群体能对这样的障碍物产生怎样的反应。以粒子的群体运动为例,在物理学上,通常把那些局域的、直接产生影响的相互作用成为近程相互作用,而距离相对较远的粒子间的这种隐藏的、间接的关联称为「长程关联」。<p>「长程关联」并不是一件简单的事情。不同的体系中可能出现非常类似的「 …

优秀回答者 · 已认证的个人

本系列文章计划写三篇,分别介绍最基本的(1) 模型与模拟、(2)群集运动中的一些长程关联以及(3)流体力学描述。<p><b>(一)鸟群(Flocks)、羊群(herds)和鱼群(schools)</b><p>我们在生活中时常见到各种各样的群集运动。这些群集运动让我们常常印象深刻,因为当这些动物的个体集合在一起时,它们能非常好地组织起来,不断切换自己的阵型。向前、转弯、逃避其它捕食者、变形……当我们亲眼目睹鸟群在飞行过程中各种阵型的转变时,我们不禁会为这种组织性感到惊讶,会觉得一个鸟群就像是一个巨型的「生物体」,很难相信这种转变竟然是由许许多多独立的个体聚在一起完成的。<p>鸟群、兽群和鱼群(以及人群),无疑是我们肉眼最常见的 …

谢谢邀请,我想题主的问题其实是想问"这个最优控制模型是什么?为什么飞行模拟会和经济学模型有关系?"那就不自量力地扯一扯。<br>在宏观经济学研究中我们往往会遇到如下的问题:我们可以观察到一些变量,例如GDP,失业率,但还有很多变量我们观察不到,例如当前的生产力。而真正驱动经济的变量往往观察不到。这些“真正体现经济状态的变量”被称之为<b>状态变量</b>,而那些我们可以观察到的变量被称为<b>可观测变量</b>。打个比方,医生看到你表现出咳嗽,发烧的症状,判断你是感冒,那么感冒就是一种状态,而咳嗽发烧就是被观测到的值。<br>宏观经济学者会构造模型并根据现有的数据确定参数,让模型符合真实的预期。我们不知道真实驱动经济的都是哪些变量,但我 …

谢邀。<br>我从计量经济学的方面说,我觉着统计和计量差别非常之大。<br>一个计量经济学家需要懂很多统计学的知识,但是在此之前,他必须是一个经济学家。<br>经济学家碰到的问题其实很简单,就是带着自己的经济学理论,用数据验证自己的理论。所以在计量经济学里面,最核心的问题不是估计、推断,而是identification。<br>同样是在做回归分析,看的东西也不一样。<br>比如在线性回归中的 ANOVA 的作用是什么?这个争论里面,经济学家在做OLS的时候,更关注你的你的回归方程误差项里面有什么,而不是这个误差项的方差有多大。前者决定了identification,后者决定了R2。<br>举个例子,做教育的回报,看看多读一年书能带来多少薪水 …

「因果识别」可以算得上是社会科学实证研究里的核心问题了。<br>首先来定义一下什么叫做「因果关系」。<br>举一个例子来说明:<b>读大学并拿到本科学位</b>对<b>收入</b>有什么影响?(这里要注意的一点是,类似于「影响」,「效果」,或者英文里的 impact, effect, lead to, result in 一类的词都代表着你在描述的是因果关系。使用的时候要非常小心。)<br>对于某个<b>特定的个人</b>,我们需要知道两件事:1)这个人读大学并拿到本科学位之后的收入;2)让这个人穿越回要上大学之前的那个节点,不上大学,直接去工作的收入。用1)减去2)就是这个人读大学并拿到本科学位对他 ∕ 她本人收入的影响。<br>对于<b>某群人</b>,我们同样需要知道两件事 …

更新张5yr的数据。。<p>----以下是原答案----<p>我觉得这个问题我要答一答,因为现在的前几名们的答案可能会误导不少新手。<p>( 这个答案不会特别长 )<p>首先说一下我怎么答这个题,在这个有数据就能任性的时代,我想用简单粗暴的办法:<p><b>我洗出了曾经在沪深两市存在过的近3800只股票的37万多条月度数据,分别按 3个月 6个月 1年 1.5 年 2年 3年 回测出了所有的买股票,等N个月的可能的情况,并进行了一点分析。</b><p>为了保持答案的严谨性,我先说一下我的回测过程,和回测时设的的一些必要的假设,结果贴在最后,只想看结果的同学可以往后拉找分割线。<p><b>一、数据说明</b><p>我使用的是锐思数据库(不是广告,学校买的其他数据库我都不 …

<b>从本质上讲,衍生品是对风险的再分割、再分配。</b>我们存在的这个世界,风险当然是无处不在的,只要人们在预测风险、承担风险上有差别,就存在“交易”风险的空间。 比如最基本的衍生品—商品期货,就是对未来价格风险的再分配。但是,价格风险背后更本源的因素是天气、自然灾害、地缘政治等风险。很自然的,我们可以把它们切分开来,CME从1999年起就开始交易温度期货。现在,降雪量、降雨量、甚至日照时间,等等都是可以交易的。从新颖而言,衍生品绝对是永无止境的。<br>下面想从更Fundamental的视角来说衍生品。看待金融衍生品,不能脱离金融市场的Big Picture,每一种衍生工具的推出、发展,都基于对某种“热点风险” …

algo trader,传统意义就是VWAP,TWAP这些东东以及其衍生出来的拆单算法,楼上的梅师兄解释的非常好,他本人也是这领域的专家,在此受教了。<p>不过话说来回,这个词其实也没个准确的定义。广义上来说,“用计算机程序代替手工交易员来执行下单的交易”都是algo,所以algo trader顾名思义也就是用程序来对市场做出合理的判断后执行交易的交易员。<p>目前国内的量化公司,分工还不是很细,尤其是一些小的工作室和刚起步的fund,基本上一个人把活全干了,累得跟狗一样,这种人就是我口中的algo trader。其实按照国外大的量化公司来说,有如下几个分工:<br>1.data analyst,负责数据购买,落 …

国内不太清楚,只说美国。<p>R vs. SAS<p>美国大型金融机构几乎前篇一律的用SAS。最重要原因的在于用SAS省却了尽职调查。R作为一款免费软件,有大量第三方的library或者package。你说你用吧,挺方便,但是每用一次你就得给这个来一次尽职调查。不然银行内的model validation team,internal audit或者美联储都回来挑麻烦的。或者你不用,不过自己把所有需要的工具自己写一遍也够累的,何况自己写了也需要validate。而不管是对第三方code的尽职调查,还是对自己code的validation,都成本很高,牵扯很多部门,需要按照详细的流程走下来。(美联储的要求越来 …