雨师的博客

在我们进行基金投资时，一般会选择一个基准（如某种指数）作为对照组。通常的做法是假定对基准进行一次“买入并持有”的投资，以此来评判我们所探究策略是否优于该对照组。不过用这种方法代表基准投资实际上是存在问题的。本文将对此进行讨论，并进一步讨论应该怎么计算有基准时超额收益的问题。

我在用pyecharts制作网页表格时，面临如下问题：

• 当表格的列数比较多时，会溢出页面右边框，十分不雅观。

• 不想抛弃pyecharts带来的便捷。

于是经过查询，找到了解决办法，见下文。

由于某些不可避免的原因，需要在某些网站上传一些.pdf文件，那些奇葩的网站对文件大小做了限制，所以需要对较大的.pdf文件进行压缩处理，而一般免费的阅读器都不能随意的压缩（要么需要你交很高的会员费），好在这些任务python都可以很好的处理。

本文编写了相关的python脚本，有需要的可以参考。

基金的净值管理是一个较复杂的问题，一般投资者在购买基金时，会对一些概念产生疑惑。本文对基金净值管理的一些概念及计算方法进行说明，供读者参考，以助理解净值、份额等的计算过程。

在上轮比特币减半（2020-05-11减半）周期中，PlanB的S2F模型扮演了非常重要的角色，该模型预测的比特币价格在牛市启动、牛市上涨冲高阶段有着非凡的表现。虽然其对最终上涨价格预测失败了，但瑕不掩瑜，它依然揭示了部分潜在的规律。本文对该模型进行批判性的继承，并解释了为什么S2F模型基本等价于对数供给量多项式模型的1阶情况；最后尝试在PlanB的基础上进一步讨论稀缺性与市值的关系。

本文描述了一种使用acme.sh颁发的证书始终不能正常自动更新的问题，并记录了解决过程。

2023-10-09日Robin Linus发布了关于BitVM的白皮书，该白皮书称通过BitVM可以在比特币上计算一切。本文对这篇重要的文章做一些介绍和跟踪。限于能力，本文尚未完结。

本文首先介绍了一些比特币早期价格的历史；接着分析了比特币对数价格（\(logP\)）与对数供给量（\(logS\)）可能的一些回归关系；然后总结了历史上的3次减半规律；进而对总结的规律进行极值建模；最后运用汇总的规律及构建的模型，对下一次减半周期几个极值（最低价、减半价、最高价）和对应的时间范围进行了一些推测。

安装过BetterIntelliJ破解插件，使用的mac m1电脑，重装最新版pycharm专业版后不能打开。

本文首先分析全加密市场收益率的一般特征，进而按照一定的筛选规则对数据进行过滤，然后分等权重与市值加权两种情况、组建各市值排名下的市场组合，将各组合的收益率联合比特币一起进行相关性分析，最后得出市场因子的可能代理形式。