SQL 与时序数据库
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打开 →一个简单的 expected positive exposure 代理把各时间桶 EE 等权平均。若各桶 EE 为 0.8, 1, 0.7, 1.3,则 EPE 是多少?
打开 →mean-variance · portfolio-theory · markowitz · expected-utility · quadratic-utility · gaussian-returns · risk-aversion · budget-constraint
打开 →设 $X_1,\dots,X_n$ 为相互独立同分布的标准 Cauchy 随机变量,其特征函数为 $\phi(u)=e^{-|u|}$。用特征函数证明样本均值 $(X_1+\cdots+X_n)/n$ 仍服从标准 Cauchy 分布。
打开 →取 $K_4$ 删除边 $\{1,4\}$。从顶点 $2$ 出发,求首次到达顶点 $4$ 的期望步数。
打开 →在你的 1000 笔成交中,70% 为被动 maker 成交,每股赚 0.05 净边际外加 0.001 返佣;30% 为主动 taker 成交,每股赚 0.05 净边际但扣 0.003 手续费。每笔成交均为 100 股。所有成交的期望总 PnL 是多少?
打开 →被动挂单时,你每股获得 0.002 返佣,但只抓到 0.006 的边际,成交概率为 0.30。主动吃单时,你每股支付 0.003 taker 手续费,抓到 0.011 的边际,且必定成交。对于一笔 100 股的订单,哪种方式的期望 PnL 更高?
打开 →在一个交易时段内你共挂出 5000 笔报价。每笔报价的成交概率为 0.08,每次成交赚取 0.25 的净边际。该时段的期望总 PnL 是多少?
打开 →Petersen 图有 $10$ 个顶点、$15$ 条边,是 $3$-正则且距离传递的,直径为 $2$。每步等概率移向 3 个邻居之一。从顶点 $u$ 出发,求首次到达与 $u$ 不相邻的指定顶点 $v$ 的期望步数。
打开 →两笔交易的预期正敞口曲线几乎一样,但其中一笔需要用会占用大量资金来支持担保余额的工具去做对冲,而另一笔不需要。即使它们的 CVA 看起来差不多,为什么 FVA 仍可能相差很大?
打开 →在一个 366 点日历上,有一个特殊节日的概率是 2/366,其余 364 天各自的概率都是 1/366。若有 n=30 个独立生日,无序同生日人对的期望个数是多少?
打开 →把一根长度为 $1$ 的木棒在均匀随机位置切一刀。记较短一段的长度为 $S$。求 $E[S]$。
打开 →从一副标准52张扑克牌中不放回地抽取七张牌。设 $R$ 为七张牌中出现的不同点数的种数。求 $E[R]$。
打开 →一台抓娃娃机每次以概率 $1/2$ 给出奖品 1,以概率 $1/3$ 给出奖品 2,以概率 $1/6$ 给出奖品 3,各次独立。集齐全部三种奖品的期望游戏次数是多少?
打开 →随机游走在三维超立方体 $Q_3$ 上进行:8 个顶点为长度 3 的二进制串,两顶点相邻当且仅当恰好一个坐标不同。每步等概率选一个坐标翻转。从 $000$ 出发,求首次到达 $111$ 的期望步数。
打开 →在 $n$ 人的生日独立均匀分布于 $\{1, \ldots, d\}$ 的设定下,令 $D$ 为观察到的不同生日天数。 (a) 用指示随机变量推导 $E[D]$。 (b) 推导 $\operatorname{Var}(D)$。需要计算 $P(\text{第 } j \text{ 天和第 } k \text{ 天均有人})$($j \ne k$)。 (c) 当 $n = 100$、$d = 365$ 时,计算 $E[D]$、$\operatorname{Var}(D)$ 以及期望的「碰撞人数」$n - D$。 (d) $E[n - D]$ 与指示
打开 →一次假阴性的代价是 5,一次假阳性的代价是 1。若 p 是正类的预测概率,那么当 p 高于什么阈值时,应把样本判成正类?
打开 →随机点 $(X,Y)$ 在单位正方形内均匀分布。考虑以 $(0,0)$ 和 $(X,Y)$ 为对角顶点的轴对齐矩形。该矩形面积的期望是多少?
打开 →在单位圆周上独立均匀地选取两个随机点。记它们之间较短圆弧的圆心角为 $\Theta$。求 $E[\Theta]$。
打开 →在单位圆盘内独立均匀地抽取两个随机点,记它们到圆心的距离为 $R_1$ 和 $R_2$,并令 \[ M=\max(R_1,R_2). \] 求 $E[M]$。
打开 →设 $X_1, X_2$ 为独立的 $\operatorname{Uniform}(0,1)$ 随机变量。计算 $E[\max(X_1, X_2)]$。
打开 →报价 A 收窄一个跳:成交概率 0.40,每股净边际 0.015。报价 B 放宽一个跳:成交概率 0.25,每股净边际 0.028。两者均报 100 股。哪个报价的期望 PnL 更高,该更高值是多少?
打开 →设 $X\sim\mathrm{Poisson}(\lambda_1)$、$Y\sim\mathrm{Poisson}(\lambda_2)$ 相互独立。求 $D=X-Y$ 的特征函数,并计算 $E[D]$ 和 $\mathrm{Var}(D)$。
打开 →从 $\{1, 2, \dots, n\}$ 的所有 $\binom{n}{k}$ 个大小为 $k$ 的子集中,独立且均匀地随机选取两个子集 $S$ 和 $T$($1 \le k \le n$)。求交集大小 $|S \cap T|$ 的期望。
打开 →一包卡含 4 张卡,从 9 种等概率不同类型中【无放回】抽取(故一包内 4 张各不相同)。你打开两包,两包相互独立(共 8 张)。你拥有的不同类型数期望是多少?
打开 →做市商在一侧挂出两档阶梯报价。第一档半边价差 0.02,每轮成交概率 0.5;第二档半边价差 0.05,每轮成交概率 0.2(相互独立)。每次成交的逆向选择损失为 0.01。每轮期望 PnL = 各档位的 成交概率 * (该档半边价差 - 0.01) 之和。该阶梯的每轮总期望 PnL 是多少?
打开 →设 $T_1$ 和 $T_2$ 是完全图 $K_n$ 的两棵独立均匀随机生成树(各自从所有 $n^{n-2}$ 棵标记生成树中等概率抽取,相互独立)。求同时属于 $T_1$ 和 $T_2$ 的边数的期望值。
打开 →$(X_n, Y_n)$ 是 $\{0,1\}^2$ 上的独立乘积链。$X$ 以概率 $1/3$ 翻转,$Y$ 以概率 $1/2$ 翻转。从 $(1,1)$ 出发,求首次到达 $(0,0)$ 的期望步数。
打开 →每盒麦片含一份奖品:普通奖品概率为 $2/3$,稀有奖品概率为 $1/3$,各盒相互独立。要同时集齐两种奖品,期望需要拆开多少盒?
打开 →第 1 轮报价的成交概率为 0.3,若成交可获得 0.02 的边际。若第 1 轮未成交,则你还有第 2 轮机会,其成交概率为 0.25、边际为 0.028。假设第 1 轮一旦成交就用尽风险额度,问总期望边际是多少?
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