为什么物理学界关于光的波动性和粒子性争论了很久，对泡利不相容原理却很少有争议？请简述杨氏双缝干涉实验的基本原理，以及双缝干涉实

前言国网河北电力发布的《数字孪生电网白皮书》中提到：随着“碳达峰、碳中和”“构建以新能源为主体的新型电力系统”等战略目标的提出，电网将会接入大量具有随机性、间歇性、波动性特征的分布式能源，以及储能装置、

写在前面最近用到了强化学习（DQN），可这东西训练的结果实在是不够稳定，reward波动性极强。肉眼是能看出来reward有上升趋势的，但是不是很明显，还是得做一下曲线平滑。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22546什么是随机波动率？随机波动率(SV)是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的。“随机”一词意味着某些变量是随机确定的，无法精确预测。在金融建模的背景下，随机建模迭代随机变量的连续值，这些值彼此不独立。非独立的意思是虽然变量的值会随机变化，但其起点将取决于其先前的值，因此取决于其先前的值，依此类推；这描述了所谓的随机游走。随机波动率的经验证

然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反，它通常被衡量为证券或市场指数的收益率历史的统计波动。这种类型的度量称为已实现波动率或历

风险与波动性（Volatility）在现代投资风险分析中，风险通常被定义为风险因素变化的波动性，描述变量波动的数理统计方法是变量的期望值和方差（或标准差），其中，期望值表示变量波动变化的集中趋势和平均水平

获取思路方法见文末2022年电工杯数学建模挑战赛思路包括如下：多个版本详细思路数据代码答疑论文参考文献“碳中和”目标驱动下未来电力系统必将是高比例可再生能源电力系统，可再生能源输出功率强随机波动性导致系统运行中功率实时平衡困难

思路获取关注微信公众号爱数模的小驴免费答疑点这里获取思路点这里A题高比例风电电力系统储能运行及配置分析机组煤耗量（kg/h），P为机组出力/MW；运行维护成本按照0.5倍煤耗再生能源输出功率强随机波动性导致系统运行中功率实时平衡困难

4、最重要的不是波动性风险，而是永久损失的可能性风险。5、最重要的巨大风险不是在人人恐惧时，而是在人人都觉得风险很小时。6、最重要的不是追求高风险高收益，而是追求低风险高收益。7、最重要的

解决这个问题的一个强有力的方法是将VaR与GARCH模型结合起来考虑条件波动性。为了说明这种方法，我们将一个正态分布的GARCH（1,1）应用于股票市场指数。##初始化#Loa

近日，国网山东枣庄供电公司宣布，与百度智能云合作打造的高精度母线负荷预测系统，整体预测准确率98.2%，有效降低了清洁能源给电网带来的高随机性和高波动性，为电网安全稳定运行提供了有力的支撑。

但这太简单了，我们已经知道波动性是随时间变化的。您经常看到从业者使用滚动标准差来模拟随时间变化的波动率。它可

p=25569原文出处：拓端数据部落公众号在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。事实上如此重要，以至于您可以找到比您可以处理的更多的波动率模型。

p=25569在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。事实上如此重要，以至于您可以找到比您可以处理的更多的波动率模型。接下来是检查每个模型在样本内外的表现如何。

预测模型作为538网站吸引眼球的工具，西尔弗从来就没有重视过它的准确性，西尔弗所关注永远的是预测的话题性，因为网站的信息必须是流动的，大的波动性和与时事的相关性才能带动舆论，赚取流

2）波动性周期是围绕着中心线（长期趋势）上下波动起伏，周期的运动模式都是

最近到很多关于抄底的消息，有的说现在油价下跌与疫情双重影响，全球股市波动性大，每逢大跌就有人要抄A股的底，美股的底、黄金的底、原油等投资产品的底。

题目描述：背景市场交易员经常买卖波动性资产，其目标是使其总回报最大化。每一次买卖通常都有一笔佣金。其中两种资产是黄金和比特币。要求交易员要求您开发一个模型，该模型仅使

再后来德布罗意发现了电子是波动性的就是说物质具有波动性。光，一直被认为

已更新公众号：千千小屋grow背景背景市场交易员经常买卖波动性资产，其目标是使其总回报最大化。每一次买卖通常都有一笔手续费。其中两种资产是黄金和比特币。

MCM——C：交易策略（思路在后面）背景市场交易者频繁买卖波动性资产，目标是最大化其总回报。每次买卖通常都会有佣金。两种这样的资产是黄金和比特币。图1：黄金每日价格，每金衡盎司美元。

背景市场交易者频繁买卖波动性资产，目标是最大化其总回报。每次买卖通常都会有佣金。两种这样的资产是黄金和比特币。图1：黄金每日价格，每金衡盎司美元。

只要能保持最波动性

逆周期调控是指通过一些政策工具和措施让整个周期波动性

BTC在4小时线走势良好,继续持有多头ETH走势良好,波动性逐渐减少,变盘概率大,向上变盘的方向比较稳.ZEC又一波拉升,我判断是拉盘前的试盘.这个礼拜买入100个做定投底仓.EOS走势良好,一个整理的

有些事物能从冲击中受益，当暴露在波动性，随机性，混乱和压力，风险和不确定性中，它们反而能倔壮成长和壮大。这就是反脆弱性！反脆弱性超越了复原力和强韧性。

有些事情能从冲击中受益，当暴露在波动性、随机性、混乱和压力、风险和不确定性下时，它们反而能茁壮成长和壮大，这就是反脆弱性。复原力能让事物抵抗冲击，保持原状；反脆弱性则让事物变得更好。

不确定性和波动性等价：波动性——就是有波长和频率（包括波峰、波谷、相位等），以及会发生干涉和衍射效应。

1、必然性：人根本无法避开周期；每隔一段时间，一波上涨持续很长一段时间，冲向一个极端的高点（或者一波下跌持续很长一段时间，跌向一个极端的低点）；2、波动性：周期会围绕着中心点上下波动；一种事物处于周期性波动时

个股的波动性和换手率不一，高波动的股票投资者往往不能合理操作，享受波动带来的收益；而低波动的股票往往难以走出趋势性行情。投资指数相当于投资了一篮子股票，能平滑收益，已经具备了良好的抗波动性。

如果反脆弱性是所有幸存下来的自然（和复杂）系统的特征，那么剥夺这些系统的波动性、随机性和压力源反而会伤害它们。它们将会变弱、死亡或崩溃。

我们一直有个可怕的错觉，就是认为波动性、随机性、不确定性是一桩坏事，于是想方设法要去清除它们。但正是这些我们想消除它们的举动，让我们更容易造到黑天鹅的攻击。

**反脆弱性：有些事物能从冲击中受益，当暴露在波动性、随机性、混乱和压力、风险和不确定性中，他们反而能茁壮成长和壮大。**特点是什么？（与复原⼒的区

市场不仅将迎来美联储的货币政策会议，而且定于下周五（5月4日）公布的4月就业数据也将增加市场的波动性。

特别适用于波动性的分析和预测。

然后就是情绪了，情绪是一个人最重要的影响力，我是一个想把事情都做到自己满意的人，所以情绪波动性很大

反脆弱性：有些事情能从冲击中受益，当暴露在波动性、随机性、混乱和压力、风险和不确定性下时，它们反而能茁壮成长和壮大。

01.是指能从冲击中受益的事情，当暴露在波动性、随机性、混乱和压力、风险和不确定性下时，反而能茁壮成长和壮大的事情。02.反脆弱性往往能从预测误差中收益。

首先从我自身来说，我已经意识到自己个人状态水平经常处于情绪性起伏不定的波动性状态，很多需要长期投入的事情如果状态好了就坚持的比较好，但实际上很多时候会因为工作上的事情让自己感觉很压抑，从而会变

能从冲击中受益，当暴露在波动性、随机性、混乱和压力、风险和不确定性下时，反而能茁壮成长和壮大的事物。特点是什么？（与复原⼒的区别是什么？）

根据投资的品类基金可以做如下划分：货币型基金，可以说是0风险，是一种货币的平行替代产品；如余额宝；债券型基金，波动性低，收益率相对也低，但比较稳定；如招商产

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25007在事物的发展过程中，常表现出复杂的波动情况，即时而波动的幅度较缓，而又时常出现波动集聚性(VolatilitYclustering),在风险研究中经常遇到这种情况。恩格尔(Engle)在1982年提出了用来描述方差波动的自回归条件异方差模型ARCH(Autoregressiveconditionalheteroskedasticitymo

p=17526原文出处：拓端数据部落公众号本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。研究了两种模型：一种使用历史波动率，另一种使用Garch（1,1）波动率预测。

这一点，作者塔勒布也有所察觉，他在本书的后记中写到，“沙伊（作者学生）挖掘到了核心：一切都会从波动性中获得收益或遭受损失。脆弱性就是波动性和不确定性带来的损失。”我不知道作者在表

Black-Scholes将期权价格描述为标的价格、行权价、无风险利率、到期时间和波动性的函数。V=BS(S,K,r,T,σ)在本文中，我们使用的波动率值是对未来已实现价格波动率的估计。

CIR过程（平方根扩散过程）是一类均值回归过程，它由Cox、Ingersoll和Ross（1985）提出，在金融中常用于建立短期利率或者波动性过程的模型。

p=24492介绍此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括1258天的股票收益。

示例应用包括预测未来资产收益、未来相关性/协方差和未来波动性。在我们开始之前，让我们导入我们的Python库。import pandas as pdimport

疫情影响减弱，服务业供给与需求同步恢复，表现明显强于制造业，就业保持稳定，价格指数依然高企，通胀压力不容忽视财新PMI的波动性比中采PMI大，对经济更加敏感，主要原因在于其调查样本以民营

金融价格时间序列是带有随机噪音的，而且很明显噪音是比较大的。在低信噪比条件下，识别有效信号的确是比较难得。在线搜索了一圈，随机共振理论提供了一些理论支持。以前也看过用小波等方式去噪音的，不过貌似效果也不明显。问题起源：在进行金融交易时，价格波动的特征直接决定了交易模式的特征。即使同样是涨50%的单边上升行情，具体波动细节的不同，将直接影响策略的交易结果。因此判定当前波动特征就成为一个很明确的任务。