摘要:
2017-07-31 关于“星文快投”,我的初衷是:简单、稳定、可定制的投标软件。前期版本其实也基本达到这个目标了,系统跑起来后,几天下来也累积过手三十多万个标的了,自动投标也工作正常,作为一个纯粹的工具,应该是达标了。不过,随着应用的深入,我也不断在思考: 1、用哪些属性来构造策略?可以用来组成策 阅读全文
posted @ 2017-08-28 18:03
jetz
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摘要:
有数据,不妨测试一下,非常有趣: 1.各个信用等级的逾期率 其他的都比较符合预期,但A的偏高,我也很纳闷,把数据调出来,从高到低排是这样的: 借的量巨大,一旦逾期,在整个逾期率的计算中必然拖累整体。加上A标总数比较少,这个效应就更加明显了。看来数据没啥毛病。将来对选择标的进行模拟时,如果加上金额限制 阅读全文
posted @ 2017-08-28 17:26
jetz
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测试数据库搞好,学习了一下逾期率的官方定义: • 对于某支标,如果某一期没有正常还款,则悲观逾期率=所有未还本金/借款本金; • 对于一批标,悲观逾期率=当前逾期标的所有未还本金/借款本金; • 以30天逾期率为例,\30+"悲观逾期率=当前逾期30天以上标的未还本金/所有标的本金之和。 库里数据统计日期是17.2.22,有5万多个标是1.22之后的,也就是说,还未到首次还款时间,剔除之。 ... 阅读全文
posted @ 2017-08-28 16:43
jetz
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“星文快投”的目标,始终都是想做一个投标工具,不涉及策略。但事与愿违,没有数据支撑,所有操作都变得像在迷雾中前行,既不知道前进方向,也不知道前面是否有大坑等着。所以,还是尝试着用一些实际数据,来衡量所选择的策略,至少能够提供量化的对比作为参考。 关于数据,拍拍贷提供了数据接口LoanList和Bat 阅读全文
posted @ 2017-08-28 16:05
jetz
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