为什么要在机会成本=转换成本时？

         现金持有量的存货模式又称鲍莫模型，是模型模型美国经济学家威廉•鲍莫（WilliamBaumol）提出的。他认为，源码源码现金的威廉威廉管理与存货的管理是一致的，所以借用了存货的模型模型经济批量模型来确定企业最佳现金持有量。存货模式将现金视为一项特殊的源码源码java自旋锁源码存货，假定企业的威廉威廉现金流入和流出稳定可预测，在需要现金时可通过有价证券的模型模型迅速变现来取得。

         存货模式中与持有现金有关的源码源码成本有机会成本、转换成本、威廉威廉管理成本和短缺成本。模型模型机会成本是源码源码指持有现金所放弃的投资收益，通常用有价证券的威廉威廉利息率表示，与现金持有量成正比。模型模型转换成本是源码源码指有价证券转换为现金的固定成本，与交易次数呈正比。管理成本因其相对稳定并同现金持有量的多少关系不大，将其视为无关成本而不予考虑；由于有价证券可随时转换为现金，无需考虑现金的短缺成本。

         因此，存货模式只考虑持有现金的机会成本和转换成本，最佳现金持有量即指使机会成本和转换成本之和最低的现金持有量，计算公式为：TC(Q)=Q/2×K T/Q×F其中：K：有价证券的机会成本率；F：出售有价证券换回现金的交易成本；Q：每次有价证券转换为现金的数量；T：一定时期的现金总需求。

         现行存货模式存在的问题存货模式是建立在一系列的假设条件之上的，这些假设条件与企业实际情况存在很大的差异，本文列举以下五点进行说明。模型中假设一定时期内企业未来所需现金总量稳定且可预测，现金支出平衡，波动较少。而实际情况却是，企业近期的现金预测准确率较高，远期的预测率较低，如要确定远期的最佳现金持有量，这种方法计算的结果往往有误差。

         另外，大多数企业的现金支出都不均衡，如发放薪酬、支付购货款、购置固定资产、偿债时的现金支出额远远超过平时用于日常开支时的现金支出额。模型假设企业所需现金均能通过有价证券变现得以实现，且有价证券可随时变现补充现金。而实际中大多数企业的mybatis源码使用现金流入主要来源于营业收入或外部融资，并不主要依靠有价证券的变现获得。

         而且，有价证券的转换也不是随时都可以进行的，因为企业是否买卖有价证券，不仅要看企业对现金的需求还要看有价证券的收益。短期有价证券投资的目的是为了获得收益，在股价达到最高点时，即使企业不需要现金也必须抛售；同样，在股价达到低点时，卖出有价证券会产生损失，这时可向银行借款解决现金的需要，等股价上涨后再卖出，所以企业并不是需要现金时就必须变现有价证券。

         模型中有价证券转换为现金的每次交易成本是固定的。实际上，我国上交所、深交所证券交易费用主要包括交易佣金、印花税、交易通讯费和过户费等。其中前两项是变动费用，按交易额的一定比例收取，如交易佣金按交易额的0。%计算，印花税按交易额的0。2%计算；后两项是固定费用，按交易次数收取，如上海证券交易所每次的交易通讯费为5元、过户费为1元，深圳证券交易所每次的交易通讯费为5元（没有过户费）。

         而存货模式下的转换成本，仅指每次证券交易的固定费用，没有包括变动费用。在转换量比较大的情况下，固定费用较小可以忽略不计，而这时的变动费用却很大不可不计，按照存货模式计算的转换量就不是最佳的现金持有量了。根据存货模式中一段时期内的现金持有状况可见，现金持有量最大为Q，最小为0。

         这在现实中几乎是不存在的，因为没有企业会使现金持有量在某一时刻是为零的，因为库存现金不足就会使许多重要工作甚至整个企业陷人停顿，django 预约源码短缺成本十分巨大，而节约的资金成本却很少，所以企业都应保证一个最低的现金持有量水平。存货模式中所计算的Q实质是每一次有价证券的转换量，并不是最佳的现金持有量，最多只能算是最佳的现金转换量。

         这种做法没有考虑企业的最低现金持有量水平，认为上一次有价证券转换的现金用完后可再进行转换，平时根本不需要持有现金。因此，存货模式关注的是每次需要转换多少现金，而没有明确表明现金应该持有多少，没有达到进行最佳现金持有量控制的目的。

CAPM 模型及其 PYTHON 实现

       资本资产定价模型（CAPM）概述，描述资产预期回报与市场系统风险之间的关系。CAPM由威廉. 夏普等人在年代提出，是经济学七个基本理论之一。它假设投资者追求最大化回报并尽量降低风险，目标是计算相对于无风险利率的给定风险溢价。无风险利率通常取银行存款利率或国债收益率。不同期限的国债利率根据预期投资时间调整。CAPM公式定义了证券预期回报、无风险利率、贝塔值（衡量股票相对于市场波动性指标）和风险溢价。

       市场回报表示为包含所有证券的市场回报率，常用指数如上证、沪深或中证来代表。贝塔值是衡量股票相对于市场波动性的指标，CAPM中的贝塔值用于描述系统风险与资产预期回报的关系。

       CAPM公式计算证券的预期回报，公式为：证券预期回报 = 无风险利率 + 贝塔值 * (市场回报 - 无风险利率)。通过一个例子解释，如果市场回报率是.4%，无风险利率为0%，APPL的贝塔值为1.1，投资者期望获得的回报为.7%，以补偿额外风险。

       为了实现CAPM模型，核心是计算股票相对于市场组合（指数）的贝塔值。基于Python的实现包括获取市场组合数据（如沪深）、抽取股票并计算每日收益率，然后使用回归法或协方差法计算贝塔值。movebase源码解析回归法使用numpy中的polyfit函数进行多项式拟合，而协方差法则通过计算相关系数和方差来计算贝塔值。

       本文提供了一个基于Python的CAPM实现案例，通过随机抽取支股票，获取行情数据，计算每日收益率，并使用回归法或协方差法计算贝塔值。最后，利用CAPM公式计算预期收益。整个过程展示了CAPM模型在实际投资决策中的应用。

       内容源于《大富翁量化课程》，重点在于通过CAPM模型理解和计算资产预期回报，强调了模型在量化投资决策中的作用和计算方法。

R语言计算资本资产定价模型(CAPM)中的Beta值和可视化

       在今天的教程中，我们将通过R语言深入解析资本资产定价模型（CAPM）中的贝塔值计算，并通过可视化理解其含义。CAPM，由威廉·夏普创立，衡量资产收益与市场收益之间的关系，贝塔系数就是这种线性关系的关键指标。

       首先，我们需要准备投资组合的月度收益率数据。选定一个代表市场收益的资产，例如SPY ETF，它代表标准普尔指数。从年到年的数据将被用于五年的收益分析。

       计算投资组合的贝塔值涉及到使用协方差和方差的公式，即投资组合收益与市场收益的协方差除以市场收益的方差。R中，我们可以使用cov()和var()函数来执行这些计算。

       除了直接计算，我们还可以通过每个资产的贝塔值和其权重来得到组合贝塔值。通过map()函数，我们可以对所有资产进行回归，提取出每个资产的β值，然后根据权重加权求和。

       接下来，我们将利用Tidyverse和tidyquant等工具，如dplyr的do()函数和tidy()函数，来提取和整理贝塔值。这些函数使得数据处理更为直观和高效。

       可视化是avant源码解析理解CAPM贝塔的重要环节。我们通过散点图来展示投资组合收益与市场收益的关系，以及投资组合风险的特性。此外，线性回归图可以帮助我们更直观地看到投资组合与市场的关联。

       最后，我们还将探索如何通过数据可视化来增强模型解读，例如通过拟合的收益值与实际收益值的比较，进一步验证模型的准确性。

海曾威廉公式的介绍

       海曾威廉公式的介绍海曾威廉公式： h=(. Q^1.L)/(C^1. D^4.)式中：Q——流量，m^3/s；L——管长，m；D——内径，m；C——系数，塑料管C=，新铸铁管C=，混凝土管C=，旧铸铁管和旧钢管C=

       海曾——威廉计算公式的数学表达式及各参量的含义是什么

       威廉指标 这个指标是由LarryWilliams于年首创的，WMS表示的是市场处于超买还是超卖状态。WMS的计算公式是：n日WMS＝（Hn－Ct）/(Hn－Ln)×。

       Ct为当天的收盘价；Hn和Ln是最近n日内（包括当天）出现的最高价和最低价。

       WMS指标表示的涵义是当天的收盘价在过去的一段日子的全部价格范围内所处的相对位置。如果WMS的值比较大，则当天的价格处在相对较低的位置，要注意反弹；如果WMS的值比较小，则当天的价格处在相对较高的位置，要注意回落；WMS取值居中，在左右，则价格上下的可能性都有。 有两个常用威廉指标，WR威廉指标(William’s %R)和LWR威廉指标，它们与KD指标的分析思想相同。KD是相对价位指标，其数学表达式是“当前价位与分析区域中的最低价之差除以分析区域中的波动幅度”。

       而威廉指标的数学表达式是“分析区域中的最高价与当前价位之差除以分析区域中的波动幅度”。两个指标的不同点在数学公式的分子上。威廉指标与KD指标的数学关系如下： 威廉指标=1-KD指标 由于KD与威廉指标都是用百分比表示的，因此在波形上，威廉指标与KD指标的波形完全对称、上下颠倒。

       一、WMS％R原理及计算 计算公式： H－C N日WMS%R＝———×% H－L 式中：H——N日内的最高价； L——N日内的最低价； C——最后的收盘价。 从算式可看到两点： ①它是以N日内市场空方的力道（H - c）与多空总力道（H - L）之比率，以此研判市势。 ②它是一个随机性很强的波动指标，本质上与KDJ理论中的未成熟随机指标RSV无异。

       二、WMS％R的应用 1、0≤WMS％R≤.由于WMS％R以研究空方力道为主，这与其它相似的振荡性指标以研究多方力道为主恰好相反，因此，WMS％R 以上为超卖区，以下为超买区。通常，为适应观察者的视觉感受，在图表的区间坐标上，将向下的方向处理为数值增大的方向。 2.由于其随机性强的缘故，若其进入超买区时，并不表示价格会马上回落，只要仍在其间波动，则仍为强势。

       当高出超买线（WMS％R=）时，才发出卖出信号。 3.同上理，当低过超卖线（WMS％R=）时，才发出买入信号。 4.WMS％R=是多空平衡线，升破或跌破此线，是稳健投资者的买卖信号。 5.公式中N的取值通常有6、、、等，分别对应短期、中短期、中期的分析。

       一、WR威廉指标(William’s %R) N: (HHV(HIGH,N)-CLOSE)/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))* 请对照一下《道升随笔：股票炒作手法与选股策略十六》文中的KD指标中的RSV，RSV的数学公式为： N：9 RSV：=（CLOSE-LLV（LOW，N））/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））*； 除了分析周期N的大小不同外，它们之间数学表达有如下关系： WR威廉指标=1-“KD指标中的RSV” 请做个小实验，在WR威廉指标中添加KD中的RSV表达式： RSV：（CLOSE-LLV（LOW，N））/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））*； 那么修改后的WR威廉指标中就有两条完全上下对称的曲线。 在《道升随笔：股票炒作手法与选股策略十六》中说过“如果9日内收盘价创新高，则RSV将变成%，如果创新低将变成0。若直接使用RSV来描述相对位置，RSV很容易钝化。RSV曲线从低位到高位(或者从高位到低位)花时较短，花在钝化区的时间反而较长，并且曲线上有许多钝化的盲区。

       ”正是由于9日的分析周期太短，威廉指标中才采取了较大的分析周期。利用RSV曲线容易在%和0%钝化的事实，可从中提前发现市场超买和超卖的特征。 超买状态：在分析周期中，如果股价创新高，进入了较高的风险区，股价随时可能回落，RSV曲线高位钝化，可看成进入了超买风险区，这时应该谨慎买入。 超卖状态：在分析周期中，如果股价创新低，进入了较低的风险区，股价随时可能反弹，RSV曲线低位钝化，可看成进入了超卖风险区，这时应该谨慎卖出。

       WR威廉指标主要用来说明超买和超卖状态。与KDJ相反，WR威廉指标曲线超过%说明是超卖，反之跌破%是超买。 二、LWR威廉指标 数学表达式： N：9 M1：3 M2：3 RSV：=（HHV（HIGH，N）-CLOSE）/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））*； LWR1：SMA（RSV，M1，1）； LWR2：SMA（LWR1，M2，1）； 请比较下列的KD随机指标数学表达式： N：9 M1：3 M2：3 RSV：=（CLOSE-LLV（LOW，N））/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））*； K：SMA（RSV，M1，1）； D：SMA（K，M2，1）； 比较结果：LWR威廉指标与KD指标的中数学模型是一样的，只是两公式中的RSV的分子不同。

       在分析软件中把这两个指标都显示出来，曲线完全对称，上下颠倒。 三、小结 1、 WR威廉指标(William’s %R)主要用于提前观察超买和超卖现象，它的超买和超卖区域刚好与KDJ的超买和超卖区域相反。如果使用中感觉曲线反应太快，可增大分析周期。

       2、 LWR威廉指标与KD指标的曲线完全对称，上下颠倒。可使用比较熟习的KDJ曲线或者KD曲线就行了。 在没有搞清指标的本质之前，要小心使用指标。有些指标之间的分析思想是一致的，只是微小的差别，可看成是同类指标。

       我们在分析问题时如果都采用同类指标来分析和判断市场，可能会太偏颇。只有采取不同类型的指标才能保证从不同的视角来看待问题。 威廉指标又称为威廉超买超卖指数，其作用在于从研究价位波幅出发，通过一段时间内的高低价位与收盘价之间的关系，反映市场的强弱和买卖气势。

       精髓在于通过研究价位变化中的波峰波谷，然后决定买卖时机。 威廉指标的计算公式为:R%＝-(C-Ln)/(Hn-Ln) 其中:C(当日收盘价)、Ln(n日内最低价)、Hn(n日内最高价) 1、威廉指标是一个动态的动能指标，具有动能指标的摆动性能，它由一个极端摆动“超买点”到另外一个极端“超卖点”。从单摆的原理看，当单摆接近极端前，都有一个停顿，然后沿着原有趋势惯性向前，才会改变原有趋势。 2、从威廉指标的计算公式看，基期n值的数值选择非常关键。

       n值确立后，代表了研究周期的选定，n值越小，威廉指标波动频率越快，把握价格变化的灵敏度就越高，但据此操作投资者易陷入频繁操作的误圈，偶然因素的影响也会加大投资者对现有市场的判断出错；n值越大，威廉指标波动频率越慢，价格变化的灵敏度降低，偶然因素对价格趋势的影响降低。笔者对威廉指标作了5年的长期跟踪并结合时间之窗对价格趋势的影响，浅显认为威廉指标可按短、中、长选取参数，短期n值选为宜，中期选，长期选。这样威廉指标在5分钟、分钟、分钟、分钟、日线、周线、月线图上均表现为3条威廉指标线，分别代表了短、中、长的摆动趋势。

       3、从威廉指标的计算公式看，在选定的基期n值范围内，当日收盘价与n日内最低价相等时，威廉指标达到即“超卖点”极端，注意这时还不到买卖时机，它只代表买卖时机即将来临，这时还要考虑摆动惯性，在大幅下跌中，市场的收盘价可以连续创出收盘价新低，只有威廉指标的数值变化时才是最佳的“超卖点”极端买入时机，因此，当威廉指标达到或接近即“超卖点”极端时，还要看下一个点的变化。在选定的基期n值范围内，当日收盘价与n日内最高价相等时，威廉指标达到0即“超买点”极端，注意这时还不到买卖时机，它只代表买卖时机即将来临，这时还要考虑摆动惯性，还要看下一个点的变化。日线看下一日，周线看下一周，依次类推。上述要点既包含了“涨时无顶、跌时无底”的股市常理，也包含了“逢低买入、逢高卖出”的思维方式。 4、威廉指标的数值位于0到间，通常为分隔的中界线，。

       海曾-威廉公式 巴普罗夫斯基公式

       海曾威廉公式给水管网平差一、平差基本数据1、平差类型：反算水源压力。

       请问海曾威廉公式是什么样子海曾威廉公式: h=(. Q^1.L)/(C^1. D^4.)式中：Q——流量,m^3/s；L——管长，m；D——内径，m；C——系数，塑料管C=，新铸铁管C=，混凝土管C=，旧铸铁管和旧钢管C=