策略研究

REDIS是一个高性能的键值存储系统，广泛用于缓存、消息队列等应用场景。单个REDIS实例的配置涉及到参数调优和内存管理，主从结构配置可以提高系统的可用性和性能，客户端程序的优化关乎与服务端的交互效率。

可自定义Mat缓存文件的存储路径，选择当前路径或全局路径。全局缓存路径需在FactorBaseCfg.xml中设置，默认为QIA安装路径。支持按日或按周回购的枚举。系统根据设定获取债券的杠杆费用。若交易代码列表不包含特定债券标的，该属性可忽略。

通过电信用户消费行为分析，本研究建立了客户细分模型，提出政企客户固网存量保有策略，并展示从客户理解到营销执行和评估的营销活动流程。

丝绸制品的终端渠道怎么搞？这个 2014 年的研究还挺有意思的。研究围绕实体店和线上渠道两头走，结合了问卷、消费者调研这些比较实用的手段。它还用上了什么因子、方差这些统计方法，说白了就是想弄清楚消费者到底喜欢啥渠道，方便品牌去调整策略，别盲目砸钱。营销策略里讲的不是那种拍脑袋的决策，而是根据顾客感知价值来的。比如有人觉得在线下摸得着才安心，有人图线上方便便宜。这些数据出来之后，对做丝绸类产品的市场推广挺有参考价值的。对你如果平时做品牌电商或者线下零售渠道整合，这篇文章可以当成一个蛮实用的案例来借鉴。，统计的部分也可以扒一下做数据的逻辑，还挺系统的。另外顺带推荐几篇和消费者行为、数据、Kafka

量化投资的多因子报告，最近看到一个还挺实用的 PDF，名字有点长——《量化投资研究报告金融工程跟金踪融报衍告：多因子跟踪月报技术面因子延续强势，盈利因子保持稳定》。标题听着有点吓人，但内容其实挺接地气的，尤其是对多因子策略和超额收益来源感兴趣的朋友，值得一读。 里面有不少技术面因子和盈利因子的实际应用，讲得蛮系统，逻辑也清晰。如果你正在搞量化回测或者在构建自己的选股模型，这份报告算是一个不错的参考材料。 你要是想拓展下思路，可以顺手看看这些相关文章，挺有意思的： 量化投资新视角：多因子选股模型与西门子 TDC 控制器编程手册，把工程思维带入金融建模，有点意思 因子得分 ANSYS Workb

接上篇 在上一部分中，我们探讨了Oracle数据库成本优化的基本概念和一些基础策略。本部分将深入探讨更高级的优化技巧，包括索引优化、SQL语句调优以及数据库参数配置等方面。 索引优化 选择合适的索引类型： Oracle提供了多种索引类型，例如B树索引、位图索引、函数索引等。根据数据类型、查询模式和数据分布选择合适的索引类型能够显著提升查询性能。 避免过度索引： 虽然索引可以加速查询，但也会增加数据更新的开销。因此，需要避免创建过多的索引，特别是在数据更新频繁的表上。 使用复合索引： 对于经常一起出现在查询条件中的多列，可以考虑创建复合索引，以减少索引扫描的次数。 SQL语句调优 使用绑定

探讨了基于改进的慢开始算法的网络机器人爬取策略。研究背景是网络信息数据挖掘技术，通过分析现有网络机器人的多种工作策略，提出了一种新的慢开始算法改进方案。

随着大数据时代的来临，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心工具，对企业的决策支持系统越来越重要。数据仓库的建设过程中，ETL（抽取、转换、加载）过程尤为关键。数据抽取阶段，通过时间戳、序列号、快照比较、日志文件和触发器等多种增量抽取策略，有效提升数据更新效率，降低资源消耗。选择合适的抽取策略需考虑兼容性、完备性、性能和侵入性等多个维度。

期刊条形码误用问题研究与优化策略 研究目的 探究期刊条形码的实际应用情况，识别并分析误用现象，并提出相应的改进策略。 研究方法 以宝鸡文理学院图书馆馆藏期刊为样本进行统计分析，评估条形码的使用情况。 研究结果 在1143种期刊中，39种未使用条形码，1104种期刊使用了条形码。然而，约87%的期刊条形码存在误用情况，包括： 年份码误用: 146种期刊使用年份码表示出版日期，导致信息错误。 条形码重复使用: 部分期刊长期重复使用相同的条形码，例如1999年的条形码至今仍在使用。 ISSN号与条形码不一致: 部分期刊的ISSN号与条形码不匹配。 前缀码误用: 部分期刊使用了错误的前缀码。 缺少校

探讨如何利用Python构建量化投资策略模型。首先介绍构建模型所需的Python基础知识，包括数据爬取、数据库交互、机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术。针对每个模块，文章将详细阐述其安装过程、环境搭建步骤以及核心代码解析。 模型构建 为帮助读者更好地理解各个模块之间的联系，将以机器学习选股策略为例，阐述如何将数据爬取、数据库交互、机器学习等模块整合到一起构建完整的量化投资策略模型。 代码实现 文章将在关键代码段落提供详尽的注释，以帮助读者理解代码逻辑和实现细节。读者可以根据自身需求修改代码，构建个性化的量化投资策略模型。