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2016年你最想对自己说啥( 六 )


把能看懂的题多看几遍，收获会比同样的时间看了几道似懂非懂的题多。
在头部加/*
在尾部加*/
这是干嘛的？是C++的大段注释
C++里的好多头文件是C开头的，例如cmath
公司年会参加篮球队的走秀。发了套篮球服，湖人长套。炫酷。
农夫约翰为了修理栅栏，要将一块很长的木板切割成N块。准备切成的木板的长度为L1、L2...和LN，未切割前木板的长度恰好为切割后木板长度的总和。每次切断木板时，需要的开销为这块木板的长度。例如长度为21的木板要切成5、8、8的三块木板。长21的木板切成长为13和8的板时，开销为21.再将长度为13的板切成长度为5和8的板时，开销是13。于是合计开销是34。请求出按照目标要求将木板切割完最小的开销是多少。限制条件：1\u0026lt;= N \u0026lt;=200000\u0026lt;= Li \u0026lt;= 50000输入N= 3，L= {8,5,8}输出34
出道编程题
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2016/1/14
我现在还会时不时的回想起我高中一同学的作文名字：不怕慢，就怕站
对于一个交易策略，我应该不会直接贴代码，但是，我会分享思路。在这个同行就是对手的行业，有时候，很多人会把一个“好的”思路当做很珍贵的东西深深的藏起来。但是有2个原因让我还是觉得说出来比较好。1.没人把你当回事。大家都觉的自己的是最好的。2.把自己觉的“好的”说出来了，那岂不是得自己再去寻找“更好”的才有安全感
单品种多周期尝试
首先，时间周期上，大时间周期会对小时间周期的价格变化产生自抵消。比如1分钟上，前1分钟涨2点，后一分钟跌3个点。而对于2分钟来说。只是下跌了1个点。自抵消体现在了不同分钟周期“最高价”与“最低价”的“差”的“和”上（我们把这个“和”定义为SDHL（SumDiffHighLow））。因此上例中，两个1分钟的SDHL是5，而一个2分钟的SDHL是3。各时间周期与其他时间周期的不同SDHL比值会体现出行情的某种信息。例如：1分钟上无回调的上涨，则1分钟的SDHL / 2分钟的SDHL是个“小值”，因为这两个值差不多大。而如果1分钟上来回震荡，则1分钟的SDHL / 2分钟的SDHL是个“大值”，因为2分钟上将一些1分钟来回波动的行情自抵消了。
所有品种的历史行情有其各自的“各时间周期的SDHL”。各时间周期的SDHL之间可以用一个幂函数很好的拟合，因此，幂函数的参数就显示出了各品种特性的不同，例如铜和玉米。行情更连续，则采用某些趋势策略时有“更好做”的感觉。
选择多周期交易的品种时，参考了一下幂函数的参数是有帮助的。同时，考虑下各时段SDHL的求和图形，也有助于“时间周期”的选择。
2016年你最想对自己说啥

上图是铜的个时间周期的平均波动点数图。横轴为时间周期，纵轴为波动点数。这个曲线是个幂函数，另外，对其求导，可以找出各时间周期变化最大的一段。
对几个品种用过这个比较后，我选择铜这个品种。
%切分各时间周期的价格变动量clc;clear;close all;load cu01.mat;len = length(data);jc = zeros(len,240);for j = 1:240 for i = 1:len-j jc(i+j,j) = abs(data(i+j,4)-data(i,4)); endendjcfx = zeros(2,240);jcfx(1,:) = sum(jc);for k = 1:240 jcfx(2,k) = jcfx(1,k)/((len-k));endx = 1:240;y = jcfx(2,:);a0=;a=lsqcurvefit(@mihanshu,a0,x,y);分析各品种自抵消关系的代码。要CU行情数据的，给我纸条 = movavg(CU,1,5);ma5(1:4) = NaN;MATLAB的movavg一定会产生一对数据。也是醉了。floor 向下取整ceil向上取整fix向零取整round 四舍五入取整Contents


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