问题标签 [quantitative]

我在一家专门从事金融业务的精品店工作。

我们考虑设计一种语言来描述与金融市场相关的金融实体。

这将主要用作某种脚本语言来替换电子表格和 VBA 宏中运行的许多进程。

它必须简单，事实上，它可以在后台调用各种 C++ 和 C# 库。它必须让用户处理可以代表时间序列（日内和每日）的抽象对象。

它必须是完全可调试的，当用户遇到问题时，我们必须能够单步执行 C++/C# 代码并重现错误。理想情况下，它必须能够通过 Excel 中的某种机制启动并在 Excel 中返​​回结果。（不幸的是，几乎每个从事财务工作的人都在使用 Excel）

如果你必须做这个任务，你会怎么做？

你会选择功能语法吗？

你会开发一些可以解释的脚本语言还是用另一种语言编译它（比如用 C++ 或 C# 转换脚本）？

我没有找到任何用于这种开发的开源项目，但是有没有使用这种语法的商业产品？

编辑：我阅读了您所有的答案，但我会等待更多时间才能选择答案。不过，它们都是非常有用的意见！

EDIT2：我将高性能标记标记为解决方案。您的所有回复都非常有用，我已经修改了所有回复。他是第一个回答的人之一，他的回答对我们来说很有见地。

我无法删除 xts 对象中的重复行。我有一个 R 脚本，它将下载货币的刻度财务数据并将其转换为 OHLC 格式的 xts 对象。该脚本还每 15 分钟提取一次新数据。新数据从今天的第一笔交易下载到今天最后记录的交易。以前下载的旧数据以 .Rdata 格式存储并调用。然后将新数据添加到旧数据中，并以 .Rdata 格式覆盖旧数据。

这是我的数据的示例：

现在，如果我再次运行脚本，我会将新数据添加到 xts。

如您所见，最后一行与倒数第二行是同一天。我想保留最后一个日期的最后一行并删除倒数第二行。当我尝试使用以下代码删除重复的行时，它不起作用，重复的行会留在那里。

我没有得到任何结果。如何使用索引作为重复指标删除 xts 对象中的重复数据条目？

我有一个数据矩阵（900 列和 5000 行），我想对其进行 pca ..

该矩阵在 excel 中看起来非常好（意味着所有值都是定量的），但是在我在 R 中读取我的文件并尝试运行 pca 代码后，我收到一条错误消息，提示“以下变量不是定量的”，我得到了非定量变量列表。

所以一般来说，有些变量是定量的，有些不是。请参见以下示例。当我检查变量 1 时，它是正确且定量的..（随机一些变量在文件中是定量的）当我检查变量 2 时，它是不正确且非定量的..（随机一些像这样的变量是非定量的在文件中）

所以我的问题是，我怎样才能把所有的非定量变量变成定量的？

使文件简短无济于事，因为这些值本身就是量化的。我不知道发生了什么。所以这是我的原始文件的链接 <- https://docs.google.com/file/d/0BzP-YLnUNCdwakc4dnhYdEpudjQ/edit

我也尝试了下面给出的答案，但它仍然没有帮助。

所以让我展示一下我到底做了什么，

我只是问如何从分类变量转换为定量变量以制作箱线图。

我的命令是：

所以，我不知道如何将变量“多样性”更改为定量变量。

拜托，我陷入了这个问题。

我是一名晶体学家，试图从多达 5000 个文件中分析晶体取向。Matlab 可以在如下所示的表格中转换角度值：

进入一个看起来像这样的表？：

有一个棘手的问题，我无法用我的基本 MATLAB 技能解决。

我有一个带有颜色代码（指标题中的术语属性）的 3D 散点图，它是从一个四列数组（带有 X、Y、Z 和一个属性列）创建的。

使用 3D-scatter，我可以可视化空间属性分布。但是，它是一种定性表示（确保颜色代码是指量化的颜色条，但超过 31100 点并不是真正的精确表示）。我想做的是找到一种量化散点图并识别某些感兴趣区域的好方法。

我想将 3D 散点图坐标系分割成更小的立方体形状，并将这些立方体内部相应点的属性值相加，以将它们相互比较。

你能想出一个办法来解决这个问题吗？我希望这是可以理解的。

最好的祝愿！

我想知道是否有人遇到过这个问题。

我可以从类似于原始图像的 matlab 重建图像，但是，实际值总是不同的。

例如，原始图像在矩阵中的值范围为 0 到 1，而我的重建图像的范围为 -0.2 到 0.4。

重建的图像看起来与原始图像相似，只是图像中的数据具有不同的比例。

这是我的意思的示例代码。

问题：我们可以使用从线性回归得出的非标准化系数来消除自变量对因变量的影响吗？

我有一个大型数据集，并怀疑（不需要的）自变量 (IV) 会影响正在研究的数百个因值 (DV)。所有变量都是比率/间隔。我需要在继续进一步分析之前消除这种影响，并希望创建一个新的、更正的估计数据集。我的想法是通过线性回归计算 IV 和每个 DV 之间的回归系数。因此，如果 IV (X) 对 DV (Y) 的影响显着，我将计算一个新的估计 Y，将回归系数乘以 IV 值减去新数据集的校正估计 Y 值.

这种方法合适吗？不显着相关的 IV-DV 该怎么办？

我对 R 很陌生，我正在寻找有关如何在内部创建非重叠类的解决方案。

我确实尝试过搜索堆栈溢出，但不幸的是没有找到任何答案。

这是我想要的和我所做的：

x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

我想要——"1-3, 4-6 and 7-9"但我得到的是——"1-3, 3-5, 5-7 and so on"

我使用了以下内容：

请注意，我不想使用非常低效的冗长嵌套 if 条件。

任何帮助将不胜感激。

问候，萨加尔·古普塔

1% 的客户对垂直除雪感兴趣。我们对客户进行了一项调查，以 99% 的准确率告诉客户是否对这个垂直行业感兴趣。所有客户都回答了调查。

如果调查表明客户感兴趣，那么客户想要垂直行业的概率是多少？