冰小编街舞日记
“312”
4/8
是答案在前方等待着我们
还是我们的意识
选择了我们存在的宇宙
比一天睡四五个小时更虚的是来生理期
今天的状态不太OK
确实有些勉强自己了
本来日记只想用一句来表达
我自己都被自己不认真到了
如果是Zami老师或者子玉老师肯定会被他们cue的
所以给子巍老师的课程评价里道歉了
差不多一年前第一次上子巍老师的课
在杭大店
课上老师教了哈林摇摆
有被老师耐心纠正多次
但那时的我还不能够理解这个动作
原来我一年前连哈林摇摆都不会呢
禹彤老师的课也被安排在了嘉里的B教室
没上课前后来来的几个同学都站得和我很近
可见我站的位置还是不错的
然后一上课第一排一个同学直接挪到完全挡住我了
热身的时候几个动作都施展不开身手我就选择去教室外上课
然后左耳一直都回响着隔壁C教室古风JAZZ课的音乐
老师说的声音听不到
我用眼睛去感受
禹彤老师甚至还走出来问我了[笑cry]
上完课恍恍惚惚的
看到几个经常也在杭大店上hiphop课的同学一起喝奶茶聊天
我甚至没有和他们说过一句话
学舞以来除了认识了Jim妈妈还有一些老师
好像没有怎么和其他人交际过
之前我说我学舞好像都没有交到过朋友
Nice老师说：难道我不是你的朋友吗
嗯‼️心头一暖
到西湖文化广场的时候甚至还想去Float买个美式汉堡、薯条……
但我怕时间有些晚了影响他们下班
无论什么事
我始终都做不到只为自己考虑
恍恍惚惚的
耳边传来了好听的旋律
让我好想告诉Hiroshi老师
我第一次和他说话想问他的歌
后来我知道是【adult swim】
但是那次之后我就再也没和他说过话了
最是一年春好处,绝胜烟柳满皇都
春季之中最美的是这细密的春雨润滑如酥
远望草色依稀连成一片的景色
远胜过绿柳满城的春末
“312”
4/8
是答案在前方等待着我们
还是我们的意识
选择了我们存在的宇宙
比一天睡四五个小时更虚的是来生理期
今天的状态不太OK
确实有些勉强自己了
本来日记只想用一句来表达
我自己都被自己不认真到了
如果是Zami老师或者子玉老师肯定会被他们cue的
所以给子巍老师的课程评价里道歉了
差不多一年前第一次上子巍老师的课
在杭大店
课上老师教了哈林摇摆
有被老师耐心纠正多次
但那时的我还不能够理解这个动作
原来我一年前连哈林摇摆都不会呢
禹彤老师的课也被安排在了嘉里的B教室
没上课前后来来的几个同学都站得和我很近
可见我站的位置还是不错的
然后一上课第一排一个同学直接挪到完全挡住我了
热身的时候几个动作都施展不开身手我就选择去教室外上课
然后左耳一直都回响着隔壁C教室古风JAZZ课的音乐
老师说的声音听不到
我用眼睛去感受
禹彤老师甚至还走出来问我了[笑cry]
上完课恍恍惚惚的
看到几个经常也在杭大店上hiphop课的同学一起喝奶茶聊天
我甚至没有和他们说过一句话
学舞以来除了认识了Jim妈妈还有一些老师
好像没有怎么和其他人交际过
之前我说我学舞好像都没有交到过朋友
Nice老师说：难道我不是你的朋友吗
嗯‼️心头一暖
到西湖文化广场的时候甚至还想去Float买个美式汉堡、薯条……
但我怕时间有些晚了影响他们下班
无论什么事
我始终都做不到只为自己考虑
恍恍惚惚的
耳边传来了好听的旋律
让我好想告诉Hiroshi老师
我第一次和他说话想问他的歌
后来我知道是【adult swim】
但是那次之后我就再也没和他说过话了
最是一年春好处,绝胜烟柳满皇都
春季之中最美的是这细密的春雨润滑如酥
远望草色依稀连成一片的景色
远胜过绿柳满城的春末
概述
在上一篇文章中，我们目睹了前期文章中涵盖的概念（如线性序）如何视作范畴，以及为什么它们的“态射”在与其它范畴相关时即构成函子。在本文中，我们赫兹量化软件将阐述来自前期文章中的概括，即通过查看图论如何具有与上一篇文章中查看的线性序类似的用途。为了使用图论，我们赫兹量化将 MQL5 日历数据重构为图形，由此作为一个范畴。这将是一个关键焦点。本文的目的仍然会像我们之前的一篇，寻求明示在两个范畴之间函子的波动性预测潜力。不过，在这种情况下，我们的域范畴是一个图形，而协域将在预排序时间序列中显示标准普尔 500 指数波动率值（并非 VIX）。
MQL5 日历灌注数据重构为图形
当我们把范畴论与数据库制程联系起来时，MQL5 财经日历已被涵盖，故此在此重新涉及它与交易者的相关性并不适宜。为了将其表示为图形，即一连串的边线和节点，首先需要预先选择我们将包含在范畴中的新闻项目的子集。从财经日历网站上可以明显看出，有很多项目可供选择，不过，如果我们决定基于一个松散的假设只选择四个项目，并将它们连接起来，如下图所示：
添加图片注释，不超过 140 字（可选）
那么我们的假设会颇具争议，零售销售数字是制造业采购经理人指数（PMI）数据的函数，其派生自 CPI，而 CPI 又是由国债竞售业绩的结果而来，而国债竞售业绩也基于零售销售数字。因此，这是一个简单的循环，其准确性不是本文的主题，而更多意味着从财经日历数据勾勒可能的图形构图。
图论通过创建两个直截了当的表格，一个是顶点的配对表，另一个用作顶点的索引，来简化复杂的互连系统。图形可以被视为一个范畴，因为顶点可以被视为对象（域），这意味着边线当作态射。作为旁注，这与上一篇文章中看到的线性序有何不同，顾名思义，是线性。图论倾向于容纳更复杂的连接，其中对象/域可以连接到多个对象。
故此，我们不会像上一篇文章中关于线性序那样，将该范畴中的单个对象与标普波动率范畴中的对象配对，而是将顶点对的行数与标普范畴配对。这意味着它不能同构，由于鉴于标普是基于时间的，故多行被捆绑，并与标普中的单个对象（数据点）配对。这也意味着我们的域对象将构成四个元素（循环中四个项目的各自最后数值）。
范畴论和函子回顾
正如本文中已经提到的，范畴论已有许多应用，但大多数公开参考文献在代数拓扑方面倾向于零，这可能是因为该主题的原始作者，这就是为什么将 MQL5 应用于交易看似很新颖的原因。事实上，大多数熟悉 MQL5 的交易者倾向于使用神经网络来开发他们的前沿系统，或许是因为与范相比，它们经历的研究更久，这不应该阻止探索范畴，因为底线是大多数交易者都在寻求前沿，如果一个系统或方法太常见，那么能找到一个的几率就会降低。
函子，正如我们在上一篇文章中曾提过的，实际上是范畴之间的态射。这些“态射”不仅将两个范畴中的对象连接起来，而且还将范畴之间的同态连接起来。
在上一篇文章中，我们测试了两个场景，一个是使用两个范畴之间的对象连接，另一个是考虑相同范畴之间的态射连接。函子是两者的对数，出于我们的意图，尽管我们一次取一个来探索两者之间的差异，并为每个提供策略测试报告，这些突显出预测纳斯达克波动率的相对重要性。鉴于 2020年 1 月 1 日至 2020年 3 月 15 日的测试窗口较短，无法得出哪种映射更佳的结论，但结果当中的差异表明具有高度敏感性，因此需要强调一个盖过其它。
创建标准普尔 500 指数波动率范畴
SP500 波动率数据的收集和处理很简单，类似于我们在上一篇文章中衡量纳斯达克波动率的方式。VIX 是我们将在这里研究的单独指标，读者注意这一点很重要。故此，当前的波动率读数将在以下清单之后在每根新柱线上重新计算：
double _float_value=0.0;
//where R is an instance of MqlRates...
_float_value=(R.high-R.low)/Point();
如前所述，标普将形成我们的协域，对象捕获的波动率值作为一个对象的集合，以及它们之间的态射捕获波动率读数之间的相对变化。此范畴的初始化可以按如下方式处理：#量化交易##金融理财#
在上一篇文章中，我们目睹了前期文章中涵盖的概念（如线性序）如何视作范畴，以及为什么它们的“态射”在与其它范畴相关时即构成函子。在本文中，我们赫兹量化软件将阐述来自前期文章中的概括，即通过查看图论如何具有与上一篇文章中查看的线性序类似的用途。为了使用图论，我们赫兹量化将 MQL5 日历数据重构为图形，由此作为一个范畴。这将是一个关键焦点。本文的目的仍然会像我们之前的一篇，寻求明示在两个范畴之间函子的波动性预测潜力。不过，在这种情况下，我们的域范畴是一个图形，而协域将在预排序时间序列中显示标准普尔 500 指数波动率值（并非 VIX）。
MQL5 日历灌注数据重构为图形
当我们把范畴论与数据库制程联系起来时，MQL5 财经日历已被涵盖，故此在此重新涉及它与交易者的相关性并不适宜。为了将其表示为图形，即一连串的边线和节点，首先需要预先选择我们将包含在范畴中的新闻项目的子集。从财经日历网站上可以明显看出，有很多项目可供选择，不过，如果我们决定基于一个松散的假设只选择四个项目，并将它们连接起来，如下图所示：
添加图片注释，不超过 140 字（可选）
那么我们的假设会颇具争议，零售销售数字是制造业采购经理人指数（PMI）数据的函数，其派生自 CPI，而 CPI 又是由国债竞售业绩的结果而来，而国债竞售业绩也基于零售销售数字。因此，这是一个简单的循环，其准确性不是本文的主题，而更多意味着从财经日历数据勾勒可能的图形构图。
图论通过创建两个直截了当的表格，一个是顶点的配对表，另一个用作顶点的索引，来简化复杂的互连系统。图形可以被视为一个范畴，因为顶点可以被视为对象（域），这意味着边线当作态射。作为旁注，这与上一篇文章中看到的线性序有何不同，顾名思义，是线性。图论倾向于容纳更复杂的连接，其中对象/域可以连接到多个对象。
故此，我们不会像上一篇文章中关于线性序那样，将该范畴中的单个对象与标普波动率范畴中的对象配对，而是将顶点对的行数与标普范畴配对。这意味着它不能同构，由于鉴于标普是基于时间的，故多行被捆绑，并与标普中的单个对象（数据点）配对。这也意味着我们的域对象将构成四个元素（循环中四个项目的各自最后数值）。
范畴论和函子回顾
正如本文中已经提到的，范畴论已有许多应用，但大多数公开参考文献在代数拓扑方面倾向于零，这可能是因为该主题的原始作者，这就是为什么将 MQL5 应用于交易看似很新颖的原因。事实上，大多数熟悉 MQL5 的交易者倾向于使用神经网络来开发他们的前沿系统，或许是因为与范相比，它们经历的研究更久，这不应该阻止探索范畴，因为底线是大多数交易者都在寻求前沿，如果一个系统或方法太常见，那么能找到一个的几率就会降低。
函子，正如我们在上一篇文章中曾提过的，实际上是范畴之间的态射。这些“态射”不仅将两个范畴中的对象连接起来，而且还将范畴之间的同态连接起来。
在上一篇文章中，我们测试了两个场景，一个是使用两个范畴之间的对象连接，另一个是考虑相同范畴之间的态射连接。函子是两者的对数，出于我们的意图，尽管我们一次取一个来探索两者之间的差异，并为每个提供策略测试报告，这些突显出预测纳斯达克波动率的相对重要性。鉴于 2020年 1 月 1 日至 2020年 3 月 15 日的测试窗口较短，无法得出哪种映射更佳的结论，但结果当中的差异表明具有高度敏感性，因此需要强调一个盖过其它。
创建标准普尔 500 指数波动率范畴
SP500 波动率数据的收集和处理很简单，类似于我们在上一篇文章中衡量纳斯达克波动率的方式。VIX 是我们将在这里研究的单独指标，读者注意这一点很重要。故此，当前的波动率读数将在以下清单之后在每根新柱线上重新计算：
double _float_value=0.0;
//where R is an instance of MqlRates...
_float_value=(R.high-R.low)/Point();
如前所述，标普将形成我们的协域，对象捕获的波动率值作为一个对象的集合，以及它们之间的态射捕获波动率读数之间的相对变化。此范畴的初始化可以按如下方式处理：#量化交易##金融理财#
Flow_家居空间华侨城展厅2，位于深圳市南山区香山东街3号D+美术馆3楼，欢迎各位朋友来做客
图2：沙发Zanotta Pianoalto;茶几Zanotta Graphium682 Coffee table;灯Matinelli Luce Profiterolle
图3：椅子Zanotta Moretta;桌子GlasItalia Float Chest of Drawers;灯Ramun
图5：灯Ramun Bella
图6：拖拉机椅Zanotta Mazzadro
图9：花架Zanotta Albero flowerpot stand
#flow-您的高品质家居服务商##软装设计##软装搭配##装修设计##设计美学##室内设计##设计##好设计共欣赏##原创设计##产品设计##设计小课堂##空间设计##平面设计##建筑设计##空间设计##精致生活##室内装修设计##室内装修##创意生活##家具##意大利家具#
图2：沙发Zanotta Pianoalto;茶几Zanotta Graphium682 Coffee table;灯Matinelli Luce Profiterolle
图3：椅子Zanotta Moretta;桌子GlasItalia Float Chest of Drawers;灯Ramun
图5：灯Ramun Bella
图6：拖拉机椅Zanotta Mazzadro
图9：花架Zanotta Albero flowerpot stand
#flow-您的高品质家居服务商##软装设计##软装搭配##装修设计##设计美学##室内设计##设计##好设计共欣赏##原创设计##产品设计##设计小课堂##空间设计##平面设计##建筑设计##空间设计##精致生活##室内装修设计##室内装修##创意生活##家具##意大利家具#
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