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		<title>Example of the Matlab Precision Issue</title>
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		<pubDate>Fri, 12 Mar 2010 00:06:08 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Wei Jiang</dc:creator>
				<category><![CDATA[Matlab]]></category>

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		<description><![CDATA[I noticed that there are many people comparing Matlab with Maple, Mathematica etc. to find out what&#8217;s the best Maths package for them. But many of them didn&#8217;t realize the limitations of Matlab. I put up an article about the Birthday Problem in probability, If you try to solve it analytically like:
11 - factorial&#40;365&#41;/factorial&#40;336&#41;/365^30
You will [...]]]></description>
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		<title>Birthday Probability Problem</title>
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		<pubDate>Thu, 11 Mar 2010 22:58:33 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Wei Jiang</dc:creator>
				<category><![CDATA[Maths]]></category>
		<category><![CDATA[Matlab]]></category>
		<category><![CDATA[tutorial]]></category>

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		<description><![CDATA[In a group of at least 23 randomly chosen people, there is more than 50%  probability that some pair of them will have the same birthday. Such a result is  counter-intuitive to many. In probability theory,  thi is known as the birthday problem, or birthday paradox. Here is how we  calculate [...]]]></description>
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		<title>Survey: Toyota owners maintain high overall satisfaction despite recalls</title>
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		<pubDate>Thu, 11 Mar 2010 19:05:31 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Wei Jiang</dc:creator>
				<category><![CDATA[Business]]></category>
		<category><![CDATA[survey]]></category>

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		<description><![CDATA[A report released today by Rice University&#8217;s Jones Graduate School of Business found that despite the 8 million Toyota vehicles recalled since October 2009, current Toyota owners are not yet wavering in their support of or satisfaction with the company.

Compared with the owners of other vehicles, the Toyota owners agreed more strongly, on a scale [...]]]></description>
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		<title>The 10 Books to Help You Understand the Crisis</title>
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		<pubDate>Thu, 11 Mar 2010 13:47:20 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Wei Jiang</dc:creator>
				<category><![CDATA[Financial Market]]></category>
		<category><![CDATA[books]]></category>
		<category><![CDATA[finance]]></category>

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		<description><![CDATA[Citation: G, Cardiff, The 10 books to help you understand the crisis, Jun 2009, Available at: http://tinyurl.com/qsfdoz, Accessed 11 March 2010
Not surprisingly, the number of books about the causes and consequences of the financial crisis has proliferated in recent months. To help our readers keep up, Financial News has compiled the following list of 10 finance books [...]]]></description>
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		<title>高频交易 High Frequency Trading</title>
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		<pubDate>Thu, 11 Mar 2010 13:29:01 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Wei Jiang</dc:creator>
				<category><![CDATA[Business]]></category>
		<category><![CDATA[Financial Market]]></category>

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		<description><![CDATA[Author: 戴伟高, 高频交易是私募壮大的最好选择, 期货日报, 2010-3-2 (可惜找不到原始文章的出处, 如果有同学找到了请告诉我)
中国期货私募的发展，缺乏A股那种从公募积累社会资源、个人财富和历练技能的条件。就是从其他方面募集到一些资金，也非常有限。操作方法基本是目前常见的实战型，这种方法管理少量资金还可以，而且收益十分不稳定，作为一个公司的投资策略风险很大，时间一长问题就出来了。规模稍微大些的期货私募，不局限于期货单一品种，而是组合投资分散资金，这种方法资金是关键。
高频交易不取决于资金量的大小，大小各有利弊，资金小虽然绝对收益会受影响，但成功率却得到了更大保证。这种方式不需要每天紧盯盘面，合伙人年龄要求至少40―50岁，否则不可能对各学科有较深的认知；资金和技术的结合依靠法律合同。例如，高盛把一个项目分成几个课题，不同的系统工程师只需做好自己的工作，而实施部分则要交给项目工程师，项目工程师接到任务后，再把任务分给不同的人，每个人仅完成其中的一个模块，最后靠计算机把多个模块连起来。为了加强管理，高盛还投入大量资金到计算机保密控制环节。这样才能确保不管哪个人离开公司，都不会影响公司的日常运作。
日前，高盛软件工程师阿列尼科夫因窃取加密软件，在机场被美国联邦调查局逮捕，该消息再一次把人们的目光集中到了华尔街。39岁的他为什么要冒险从高盛主机系统下载32M源代码程序，这程序的内容到底是什么？为什么作为金融大鳄的高盛，在员工的比例上，信息和计算机人才无论质量和数量都不亚于金融人才呢？
高频交易也就是程序化交易，经过20多年的发展，从最初只有几家对冲基金掌控，成长到今天的200多家机构，看来这种数理交易方法正在逐步被更多的精英所熟悉。多年来由于其技术鲜为人知，对它的称呼也甚多：从神秘角度而言，人称黑箱交易；从不用人介入角度而言，又称自动交易；从由微机自动完成角度而言，人称机器交易；从它的软件是体现交易策略的算法而言，人称算法交易；从它整个交易完全依赖程序而言，人称程序化交易。这种交易的核心是学术界研究的最新成果――金融高频序列。近几年随着高盛的加入，市场普遍接受了高盛冠名的高频交易。此外，晨星准备为高频交易策略另开炉灶，以区别其他策略来评估收益，纽约的泛欧交易所也准备建立一个数据中心适应高频交易的发展。这种交易在关键时刻，可以降低可怕后果笼罩在投资者内心的精神压力，同时也可以避免在市场极端狂热时，内心盲目乐观现象的发生。对于稍纵即逝的机会，人的反应速度与其相比更是望尘莫及。
高频交易具体是什么？在这里笔者给出几个数字，尽量从通俗的角度来体会这种交易的含义：进行高频交易时，微型指令的频率上兆，交易指令的速度是毫秒级。客户从本地发出交易指令到高频交易商，再转发到交易所，时延不能超过30毫秒，为了保证这个速度，你的终端机一定要和交易所同位。如果涉及到不同场地交易所的同类产品间的对冲，因特网这种第三层接入是不适宜的，要采用数字数据网物理层接入，从而保证数据传输的延时在符合要求的范围之内。对同一交易所的产品对冲，最好与经纪商协商好，直接采用裸链接。
高频交易的核心是从数理模式转换过来的策略自适应算法，各公司有所不同，随着环境的变化，以及竞争的加剧，版本可以升级。它使用市场的滴答数据输入，调整由“动态数学公式+先验概率判决+统计推理”组成的量化模式进行，这种数理模式，从信号处理角度来说是数字滤波器，从软件角度来说是自适应算法。使用滴答数据不仅优化了交易者的时序，而且这种模式更加适应市场的变化，比起传统模式有更长的生命周期。如果要推广普及，我们可以说这种算法能窥视市场交易情况，符合条件时，给出开仓、平仓，整个时间大约是0.3―0.5秒，具体取决于当时市场的变化是否吻合给定显著度和置信区间的判决。如此快的速度开仓、平仓，产生的交易量是惊人的，难怪仅占美国2％的高频交易商，其交易量却占总成交量的60％―70％。
目前市场上存在三种基本交易方法：以巴菲特代表的基本面财务数据传统派，以威廉为首的K线技术经验积累实战派，以及以西蒙斯象征的高频交易数理派。谈到高频交易有两个人物不得不提，一个是斯库尔，一个是西蒙斯，前者是诺贝尔获奖者，后者也称得上科学家。可惜的是，高显著度给前者LTCM对冲基金创造神话业绩的同时，也蕴藏着更大的Ⅱ类错误发生率，在1998年俄罗斯金融危机发生时，斯库尔的对冲产品中恰好含有俄罗斯国债。作为当时金融界的领军人物，最初他相当自信系统的先验概率和似然值，认为这种情况很快就会过去，因此没有及时止损，反而凭借“幻梦组合”的信用大举借贷，直到最后破产。西蒙斯与斯库尔不一样，他不仅是大奖章对冲基金的金融工程师，同时也是大奖章的主管，直到最近才宣布退居二线。斯库尔退休后又创办了一家对冲基金，目前运行情况不错。从年收益率情况来看，高频交易要远远高于传统派和实战派。24年来，西蒙斯经历了数次市场考验，无论是1998年的俄罗斯金融危机，还是这一次的全球金融风暴都没有伤及到他，他多年来的平均年收益达到了35.8％。不仅如此，2009年他的公司还取得了80％的税前利润。
高频交易有一个特征，就是它并不适合总资金量太大，巧合的是LTCM死在50亿美元左右，大奖章基金的规模也止步于50亿美元。从这个角度看，它很适合刚起步的金融团队，启动资金和人员都不需太多。据说阿列尼科夫的动机就是想为这类公司献上“联络图”，毕竟身为程序员的他，虽然凭技巧成功下载了主机系统原代码，但他无法看懂源代码算法的真实含义，也同样因为无法全面了解高盛主机系统的硬件冗余控制，自我感觉完全删除现场作案记录之后的几天时间，联邦侦探就出现在了他的面前。
去年高盛在高频交易的收益是210多万美元，虽然这个数字对高盛来说并不算很大，但是这块资产却是高盛效益最高、成长性最好的资产。高盛的算法策略和前两位学者的有些不同，加上公司的强势地位，社会有舆论怀疑闪单是否属于抢跑交易，要求参众两院调查，建议成立一个高频协会，对公众和管理层解释他们的策略。从目前情况来看，高盛对阿列尼科夫事件的处理基本是低调的。
和我国的“交易高手”、“投资公司”、“报告会”以各种形式发表年盈利200％的做法不一样，美国所有高频交易者的共同特点是不张扬，埋头实干，很少发表公开讲演，对技术极其保密。不过，根据每年公布财务报表和纳税情况，必要时也可当众演示黑箱神话般的交易能力。除此之外，还可以在学术界发表有关高频交易基础原理的论文，但不公开具体的操作。类似相对论的E=mc2是公开的，但制造原子弹的技术绝对保密。这与我国的程序化交易有本质上的不同。在我国资本市场上，你谈“噪声”，他就顾名思义地把噪声用在K线环境中，可是K线中，哪来的“过程”，哪来的“分布”，哪来的“统计”，哪来的“频谱”？“噪声”是有明确的数学定义、具体内容的学术名词，而我们现在见到的那种没有丝毫内容的伪科学，严重阻碍了我国高频交易的发展。当然也并不全是如此，有些期货公司在文华平台上自编一些交易程序，探索人机结合的方法，这也是一种进步。这种基础性工作对深入理解程序化交易是有帮助的。威廉指标不就是这种产物么？但指标不是科学，能否赚钱，取决于投资者在这个指标上积累的经验。
国内近几年兴起的实盘比赛值得关注和研究。中大期货在实盘比赛中，在实时公开参赛选手仓位的同时，开始引进国际市场优秀实战派威廉的投资理念和交易作风。有了良好开端的中国实战交易，下一步的发展方向在哪里？目前我们的实战水平和国际市场相比距离有多大？发展的关键就是要鼓励那些成熟选手提高自己的理论层次，否则就不可能真正理解国际市场的环境和游戏规则；收益率则要稳定在一个有证可查的数据上，并按国际通用做法，进行非平滑性处理。中大期货目前的做法，让我们看到具有43年K线实战经验的威廉是如何成长起来的，尽管他屡战屡胜，尽管他世界级大赛11000％的收益率至今无人打破，但在世界各地举办讲座和学习班时，他仍然很认真地承认竞赛的高收益和机遇有关，应该追求稳定的年收益。他十分强调学习和正反经验分析的积累，因为专注，他从未成立基金，他认为成立基金势必会分散精力，他总是要求自己全力感受盘面的信息，维持一定的收益率。他在举办学习班时，总是当场进行下单实战表演，并承诺目标获取20％的稳定收益。只有通过这种真真切切的过程，投资者才能逐步领会大师总结出的经验，否则很难感受经典的真谛。
有个事实我们必须承认，现在国内资本市场上，想走市场化发展道路的公司（或个人）比只想靠行政关系求发展的公司（或个人）多了许多，这是一个进步，关键是如何引导公司（或个人）取得长远的发展。为什么私募的建立，一定要让那些在公募环境下，历练了技能又积累了社会资源和财富的人，再以缺乏有效激励机制为由，转向私募成趋势时才开放呢？！现在的情形与企业改革开放初期实行承包制时的情形类似，金融产业完全不必穿新鞋走老路，所以私募必须早日放开。
传统交易的基本面分析是我国证券、期货公司研究的重点，这种方法在单向交易的A股市场中还能应付，但在期货交易中体现出来的则往往是形式主义。交易的实质是预测和应变能力，而不仅仅是搜索阅览一些基本面的资料，在闭市后夸夸其谈走势的涨跌，期货公司的研究人员不能只会“看图说话，望文生义”。当然，这并不是说基本面分析没有用，作为期货公司的分析师、研究员，理论和交易是否相结合，是否仅停留在K线和基本面的简单表演层次上是关键。比如说，产品供需关系决定价格，这句话本无需争议，但我们不能把复杂的问题形式化。这里所说的价格是统计关系中的期望值，而不是你眼睛看到的观察值，既然这样，分析师就必须研究观察值和期望值的关系，这种关系可不是K线那样看山是山，看水是水，最起码分析师应该了解标准差、峰值、偏度等距的相关概念。更何况现实中的金融数据并不是静态的，因此分析师的研究必须是动态和变化的，把笼统的“中期、短期、长期”变为具体数字的周期T，否则自己的账户迟早是要吃亏的。这样一来就必须借助高深一点的数学工具，反过来就要求分析师再学习原来在学校没学过的基础知识，如果没有饭碗的压力，没有一个分析师、研究员乐意放弃已经到手的“专家”身份，去追求实际效果。
一个优秀的交易员（实战指导）是从失败中摸爬滚打出来的，其实，在我接触过的不少期货公司研发部，总有几个研究员是埋头苦干的，可惜他们的思维被禁锢了。况且期货公司考核的不是客户资产增值，而是客户资金的到账情况。有时候，不是研发人员的能力不行，而是公司政策没有鼓励他们去作为。当然，如果期货像证券一样也有“皇粮”，期货的“十佳明星经理人”同样也会响当当地诞生。目前的这种用人制度，对期货人才的培养非常不利。作为一个分析师、研究员，很难按自己的意愿选择跳槽，一定是找关系调动，一切取决对方，因为他们没有独立生存的条件，竞争无法产生，主要取决于公司用不用你的问题。而另一方面，通过市场竞争出来的实战选手和居间人则能够独立生存，因为他们善于开发客户，账户成交量又大，业绩立竿见影成效显著，但这些人却往往不是公司编制人员，这种现象在营业部尤为突出。这一切都是敷衍市场开拓，缺乏实质竞争的后果，这种状况必须得到改善，否则不利于市场的长期发展。

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		<title>Tier 1 (General) Migrants</title>
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		<pubDate>Wed, 10 Mar 2010 08:14:22 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[Tier 1 (General) Migrant must score 75 points for attributes. Only one set of points will be awarded per table.
英国T1计分 &#8211; 英国官方原始资料
Table 1



Qualification
Points


Bachelor&#8217;s degree
30


Master&#8217;s degree
35


PhD
50



Table 2



Previous earnings
Points


£16,000-£17,999
5


£18,000-£19,999
10


£20,000-£22,999
15


£23,000-£25,999
20


£26,000-£28,999
25


£29,000-£31,999
30


£32,000-£34,999
35


£35,000-£39,999
40


£40,000 or more
45



Table 3 &#8211; UK Experience



Applications for leave to remain where the applicant has, or was last granted, leave as a Highly Skilled Migrant Tier 1 (General) Migrant, [...]]]></description>
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		<title>Tier4 Student Visa New Changes</title>
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		<pubDate>Wed, 10 Mar 2010 07:51:00 +0000</pubDate>
		<dc:creator>gontengnimei</dc:creator>
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		<category><![CDATA[留学]]></category>
		<category><![CDATA[visa]]></category>

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		<description><![CDATA[英国学生签证现在又再次更改：
UKBA has implemented further changes to Tier 4 from 03/03/10:

A good Standard of English is required for any course that a general student wishes to study below degree level, except those on a foundation degree programme, except to this are governmet sponsored students, pre-sessional english language course which students undertakes immediatly prior to taking up an unconditional offer [...]]]></description>
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		<title>The Signal Processing Topics Resources Page</title>
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		<pubDate>Wed, 10 Mar 2010 02:43:56 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Wei Jiang</dc:creator>
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		<category><![CDATA[Resources]]></category>
		<category><![CDATA[signal processing]]></category>

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		<description><![CDATA[
Resources:

 
Fast Convolution
Covers various implementations of linear convolution using the DFT, including Overlap-Add and Overlap-Save.
Upsampling vs. Oversampling for Digital Audio
An article about the benefits of these techniques.
The Scientist and Engineer&#8217;s Guide to Digital Signal Processing
A great practical introduction to DSP. (Free to download)
Information on Gibbs Phenomenon
Wikipedia article on it.



Articles on Sampling below the Nyquist Rate

Sampling [...]]]></description>
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