-由反事实实例化（Counterfactually Instantiated）对象组成的典型状态通道-   我们已经进行了一些关于状态通道和区块链扩展性的研究，并在 L4 上展示。今天很高兴再次分享我

　　虽然处于起步阶段，但是 Solidity 已被广泛采用，并被用于编译我们今天看到的许多以太坊智能合约中的字节码。相应地，开发者和用户也获得许多严酷的教训，例如发现语言和EVM的细微差别。这篇文章旨在作

　　1  前言 　　单就套利而言，有许多种不同类型的策略。有风险有限的期现套利、基于协整关系的统计套利、较高风险的跨品种套利和跨市场套利，本期为大家发布经典的套利对冲策略。 　　 金融学上，对冲（ hed

　　1. 文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛。如： 垃圾邮件分类：二分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件 情

　　十年百倍，我的投资历程回顾 U兄UTHEBC发表于2015年9月30日 弹指红颜老，十年一瞬间。从2005年大牛市开启到2015年的急熊谢幕，不觉间我又老了十岁，岁月催人老呀。技术投资者喜欢收市后复盘

　　【知道自己的无知，才能正确认识自己】 正确认识自己，就是要清楚地知道自己是谁，清楚地知道自己在这个市场中想做到的和能做到的之间的区别，清楚地知道自己不可能完全把握所有的市场因素，也就因此不可能完全把握

　　第一：风险控制（小亏） 一致性严格控制风险是理性交易的出发点，也是交易活动的核心、本质。一切经营活动的最关键是，先保命（能力），才有资格谈发展。市场交易也不例外。市场中最有道行的抄手“总是”如履薄冰、

　　SMO 算法概述 SMO 是由 Platt 在 1998 年提出的、针对软间隔最大化 SVM 对偶问题求解的一个算法，其基本思想很简单：在每一步优化中，挑选出诸多参数（ ）中的两个参数（ai、aj）作

　　什么是核方法？ 往简单里说，核方法是将一个低维的线性不可分的数据映射到一个高维的空间、并期望映射后的数据在高维空间里是线性可分的。我们以异或数据集为例：在二维空间中、异或数据集是线性不可分的；但是通过

　　很多人第一次听说 SVM 时都觉得它是个非常厉害的东西，但其实 SVM 本身“只是”一个线性模型。只有在应用了核方法后，SVM 才会“升级”成为一个非线性模型。 不过由于普遍说起 SVM 时我们都默认

　　均线，是一个技术指标。它是将最近的收盘价按照简单加权平均计算出来的。比如，20日均线就是把最近20日的收盘价加一起除以20。 如何利用均线？简单来说，分为4个层次。   第一层次：单用均线做入场 我们

　　对于个人交易者而言，我们在谈论交易方法的时候，常常说自己属于某某派，或者基本面派，或者技术派，或者这两种兼容并包，但很少见到大家有提一类交易分析方法，这便是 交易行为分析 。 实际上，国际上很多的大基

　　数据点评 （1）美国：预期内的通胀/经济上行 1、经济数据： 美国6月政府预算赤字 749亿美元，预期赤字 800亿美元，2017年同期赤字 902亿美元亿美元。美国2018财年前九个月（2017年1

　　有些人看重K线，有些人看重分时，有些人看重均线或技术指标，并以此为交易的核心。这些都是陷入细节只见树木不见森林的表现，就像有人认为美国强大是因为它有航空母舰，孰不知印度也有航母，却很少有人说印度强大。

　　感知机是个相当简单的模型，但它既可以发展成支持向量机（通过简单地修改一下损失函数）、又可以发展成神经网络（通过简单地堆叠），所以它也拥有一定的地位。为方便，我们统一讨论二分类问题，并将两个类别的样本分