問題タブ [volatility]

これらがリターン（1000行）であるとします：

調整されたボラティリティを計算したい: 最初のリターンをドロップして実現ボラティリティを計算し、次に 2 番目のリターンをドロップして実現ボラティリティを計算します。nリターンがある場合、実現ボラティリティは n になります。

forループで処理できるのですが、他に方法はありますか？

DBに2つのテーブルがあるとします（postgresql-9.x）

に挿入または更新するたびに自動的に更新FOLDERFILE.PATHKEYします：FOLDER.KEYFOLDERFILE

したがって、問題は関数のfolderfile_fill_pathkey()ボラティリティに関するものです。ドキュメンテーションは言う

副作用のある関数には VOLATILE というラベルを付ける必要があります

しかし、私が理解している限り、この関数は依存するテーブルのデータを変更しないため、この関数を としてマークできますIMMUTABLE。それは正しいですか？

FOLDERFILE次のように、同じトランザクション内に多くの行を一括挿入すると、IMMUTABLE トリガー関数に問題はありますか?

ポートフォリオのボラティリティを計算する numba 関数を作成しています。

これを行うために使用しているいくつかの関数は次のとおりです。

このコードを使用して関数のパフォーマンスをテストしています:

これは Timer クラスです。

結果は次のようにプロットされます。

結果は次のことを示しています。

• 関数の numba バージョンは、行列サイズが 80 未満の場合、numpy バ​​ージョンよりも優れています。
• numba バージョンは numpy 関数よりもスケールが悪いようです

どうしてこれなの？numba の呼び出しとは対照的に、numpy の呼び出しに関連する何らかのオーバーヘッドはありますか?

numpy 関数のスケーリングが優れているのはなぜですか? バックグラウンドで BLAS を使用して何か凝ったことを行っているのでしょうか、それとも計算に優れたアルゴリズムを使用しているのでしょうか?

numpy 関数と同様に numba 関数をスケールすることはできますか?

N(0,1) 分布から 500 個の観測値 (リターン) を生成したいと考えています。同じ乱数列を取得するには、seed(100) を設定します。次に、EWMA メソッドを使用してこれらの系列のボラティリティを計算します。

λ=0.94 の場合、ここで は期間 tj におけるリターンの平均とラグ リターンを表します。得られたボラティリティ シリーズをプロットします。次のリンクのようなグラフを取得する必要があることはわかっています

[1]:! [問題の画像+グラフ] http://imgur.com/mSiUZxA

これまでのコードは次のとおりです-主に乱数を生成し、新しい変数を作成するだけです-「for」コマンドを使用しようとし始めましたが、どこに行くべきかわかりませんでした:

この件にはビックリです。私の知る限り、揮発性メモリと不揮発性メモリがあります。私に与えられた質問は、これらのタイプのメモリの揮発性を 1 から 4 のスケールで評価することです。

ここで説明するメモリの種類は、DRAM、CPU キャッシュ、CPU レジスタ、およびセカンダリ ストレージです。DRAM、キャッシュ、およびレジスタは非常に揮発性が高いことを認識していますが、レジスタの場合はいくつかの例外があります。これまでのところ、私の答えは次のようになります。

1. DRAM
2. キャッシュ
3. レジスター
4. 二次記憶装置

これは正しい解決策と見なされますか？私は広範囲に調査しましたが、これらのタイプのメモリの揮発性に関するデータはあまりありません。

シミュレートされた残差に自己相関と不均一分散を再導入しようとしています。シミュレートされた (標準化された) 残差の次元は ( horizon、nTrials、nIndices) です。mean今日の/ variance(つまり)を計算tするには、最後の期間mean/ variance(つまりt-1) を入力として使用する必要があります。これが私が立ち往生しているところです。コードのこの部分を実行できません。最終期間値の使用を{t-1}(たとえば で) 指定しようとしましたが、未定義R_{t-1}のエラー メッセージが表示されます。R_

ここでどこが間違っているかについてのヒントがあれば、とてもうれしいです。

キャロリン

私は Python を使用して、ARCH モデルを 1989 年から 2010 年までの Intel 株の月次リターン シリーズに適合させてきました。私は Kevin Shepphard によって書かれた ARCH ライブラリを使用しました。ここで、R とクロス チェックすると、私の Volatilty モデルの係数は、R が教えてくれたものとは少し異なります。パッケージ間で結果に多くの違いがあるのはなぜですか? では、どの言語が正しいのでしょうか? R の fGarch パッケージまたは Kevin shepphards パッケージ? 問題は、2 つの言語の p 値が完全に異なることです。正しい結果を得るためにどの言語を使用すればよいか混乱しています。下に作品へのリンクを貼っておきます。下にスクロールすると、arch(3) モデルに合わせようとしている Python 実装と、同様に Rs 実装が表示されます。

ありがとう

http://nbviewer.ipython.org/gist/mrajancsr/96a19065794c8c0bd850

Volatility プラグインを作成して、マルウェアが使用する構成ファイルをメモリ ダンプから抽出しようとしています。ただし、ルート権限なしでこのプラグインを (「sudo」なしで) 実行すると、プラグインは行 yara.compile でクラッシュします。このプラグインを「sudo」で実行すると、yara.compile 行の後のコードが実行されません。yara.compile がこの問題を引き起こしている理由がわかりません。誰かがこれで私を助けてくれますか? 以下は私が書いたコードです：

そのため、このプラグインをルート権限で実行すると、「print 'after yara compile'」という行が実行されません。その理由は何ですか？ありがとうございました。