所谓的凯利公式，一开始是应用在赌场的。它是在知道胜率，盈亏比的基础上，计算出去赌场**的最优资金比例。 凯利传奇 凯利公式最初为 AT&T 贝尔实验室物理学家约翰·拉里·凯利根据他的同僚克劳德·艾
波动率分为两种，一种是回望型波动率（backward looking），另外一种是前瞻型波动率（forward looking）。前者是用历史数据算出来的波动率，后者是根据现在的期权价格，用 B-S
我们在开始接触SVM时肯定听到过类似这样的话，决定决策边界的数据叫做支持向量，它决定了margin到底是多少，而max margin更远的点，其实有没有无所谓。 然后一般会配一张图说明一下哪些是支持
题目： 一个很有意思的概率推理题：三个犯人中只有一人被判了死刑，但只有狱卒知道真相。情景一：为了以防万一犯人甲请求狱卒把遗书交给犯人乙、丙中没有判死刑的那位，狱卒告诉犯人甲遗书给了乙；情景二：犯人甲问
概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。我们抛一枚硬币，它有正面朝上和反面朝上两种结果，通常用样本空间S表示，S={正面，反面}。如果把硬币抛两次呢？它拥有四种结果，S={(正面,正面
1. 前言 AR和MA模型是时序数据分析两个最基本的模型。 AR仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用，不受模型变量相互**的假设条件约束，所构成的模型可以消除普通回归
1. 前言 接下来真是进入金融时间序列分析与预测阶段，可以说进入本篇算是正式入门了。 这里会聊聊一个最基本的模型——AR模型 2. AR模型 AR模型：（Autoregressive Model）自
弹性网络（ElasticNet） 弹性网络介于 Ridge 回归和 Lasso 回归之间。它的正则项是 Ridge 回归和 Lasso 回归正则项的简单混合，同时你可以控制它们的混合率 $r$，当 $
Joel Greenblatt Joel Greenblatt（乔尔·格林布拉特） 在华尔街家喻户晓。他是 特殊事件投资（special situation investing） 的旗帜性人物。 特殊
凯利公式解决了一个确定的胜率和赔率的情况下，每次用多少资金去冒险的问题，假设一个简单的丢硬币的赌局，丢到正面你得到2元钱，丢到反面你输掉到1元钱，你一共有100元钱的总资产，你可以一次进行任意金额的押
