次元期权应征面试题范例。
大秦赋 (Chinese Emperor)
春秋战国《礼记•经解》
孔子曰:『君子慎始,差若毫厘,缪以千里。』
《礼记•经解》孔子曰:「君子慎始,差若毫厘,谬以千里。」[^1]
引用:「快懂百科」《礼记•经解》和第一范文网:差之毫厘,谬以千里的故事和「百度百科」春秋时期孔子作品《礼记•经解》和「當代中國」差之毫釐 謬以千里
[^1]: HTML Color Codes
应征次元期权(法人马企)面试入门测验。借鉴西蒙·柯林斯的 https://matchodds.org (或詹姆斯·西蒙斯的高频量化对冲基金---文艺复兴科技)愚生尝试编写个自动采撷数据、科研回测、筹算、算卜预测、自动下单、结算、显示盈亏、风险管理报告、评估再改良高频量化对冲投资战略的一条龙服务的智能网页应用。愚生于此尝试着手于科研多元化计数/机数建模,再评估有效性与可行性,并参阅硕士程度量化作业(英)。盼受禄于次元期权。
愚生使用从阳历二零一四年一月一日至二零一七年一月廿日的每日美日兑换阴阳烛加交易量数据,再通过以下一些计数/机数建模来算卜预测最高价与最低价:
请查阅次元期权面试题一(英) (旧链接或备用网址或备用网址二(添加均方误差,比较计数/机数模型的精准度))。
此栏开始以下相关科研文献所使用的阴阳烛加交易量数据有七种货币兑换,从阳历二零一三年一月一日至二零一七年八月卅一日:
文献如下:
一)次元期权面试题一 - 延伸版(英) or (备用网址)尝试使用多元计数/机数模型来评估与比较多元货币每日兑换率。
二)广义自回归条件异方差模型中的ARIMA(p,d,q)
参数最优化筹算出规律p,d,q
最优值,并将之应用于广义自回归条件异方差模型提升计数/机数模型的算卜/预测精准度。次元期权面试试题一 - 广义自回归条件异方差模型中的ARCH in Mean
比较ARCHM和非ARCHM的原模型。
三)次元期权面试题一 - 单变量广义自回归条件异方差模型(英)比较了十四个广义自回归条件异方差模型系列(有缺失值,不够工整数据)和过滤后的九个计数/机数模型如下(从阳历二零一三年一月一日至二零一七年八月卅一日,工整数据)的算卜/预测值的精准度。
五)次元期权面试题一 - 多变量广义自回归条件异方差模型(英)介绍、评估并比较多变量广义自回归条件异方差模型系列如下:
为了着手于高频量化对冲数据计数/机数建模,尝试审查并整顿数据,文献次元期权面试试题一 - 单变量数据缺失值管理和文献次元期权面试试题一 - 多变量数据缺失值管理(乙)但单变量建模出现一些错误(一些是人为的美国洋番黑客洲际入侵犯罪),文献中使用多种弥补数据缺失值的计数/机数筹算方法如interpolatan
、kalman
、locf
和ma
。. The 次元期权面试题一 - 日间高频交易计数/机数建模比较(英)比较了ts、msts、SARIMA、mcsGARCH、midasr、midas-garch、Levy process 计数/机数模型。
Initially, I wrote a shiny app (as showing in below gif file) but it is heavily budden for loading. Kindly browse over ShinyApp (Kindly refer to binary.com Interview Question I - Lasso, Elastic-Net and Ridge Regression for more information) which contain the questions and answers of 3 questions. For the staking model, I simply forecast the highest and lowest price, and then :
Secondly, I wrote another app testRealTimeTransc trial version to test the real time trading, and a completed version is Q1App2.
Due to the paper Binary.com Interview Q1 - Tick-Data-HiLo For Daily Trading (Blooper) simulated the data and then only noticed I not yet updated the new function, then I wrote 广义自回归条件异方差模型中的ARIMA(p,d,q)
参数最优化 to compare the accuracy. However my later paper simulated dataset doesn't save the $fit$ in order to retrieve the $\sigma^2$ and VaR values for stop-loss pips when I got the idea. Here I put it as blooper and start binary-Q1 Multivariate GARCH Models and later on will write another FOREX Day Trade Simulation which will simulate all tick-data but not only HiLo data.
shiny::runGitHub('englianhu/binary.com-interview-question')
- Application which compare the accuracy of multiple lasso
, ridge
and elastic net
models (blooper).shiny::runGitHub('englianhu/binary.com-interview-question', subdir = 'Q1')
- the application gather, calculate and forecast price. Once the user select currency and the forecast day, the system will auto calculate and plot the graph.shiny::runGitHub('englianhu/binary.com-interview-question', subdir = 'testRealTimeTransc')
- real time trading system which auto gather, calculate the forecast price, and also place orders, as well as settlement and plot P&L everyday.shiny::runGitHub('englianhu/binary.com-interview-question', subdir = 'Q1App2')
- The application contain the Banker and Punter section which applied aboved statistical modelling.第二题,尝试编写个闪霓应用Q2App,双变量或三变量泊松计数/机数模型可以运用在分析投资者在资本投入与题款/脱售基金上的概率,方便管理投资基金的整体投资基金资本与资金流动性。奈何并无任何投资基金的投资者资金流动数据可供科研用途。
Q2:运行代码shiny::runGitHub('englianhu/binary.com-interview-question', subdir = 'Q2')
来通过闪霓应用实践排队论(运筹学理论)。
For question 3, due to the question doesn't states we only bet on the matches which overcame a certain edge, therefore I just simply list the scenario. Kindly refer to Betting strategy for more informtion.
caret
Package by Max Kuhn (2017) ❤🔥已将次元期权科研项目相关数据,一律迁移至「数据仓库」次元期权(binary.com)量化分析员/量化交易员面试题,并继续科研高频量化对冲计数/机数建模。
季节性时间序列与高频量化对冲计数/机数模型如下:
Deriv.com - Interday High Frequency Trading Models Comparison (Blooper)着手于季节性计数/机数建模,而文献中提及的一些计数/机数模型mcsGARCH、midasr、midas-garch、Levy process会在日后继续科研。
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