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ZEGA 高概率期权策略 - 保守型
ZEGA Investments 是一家注册投资顾问和投资经理，专门从事衍生品交易。ZEGA 是一家独立账户经理，本文中表达的所有回报均来自 ZEGA 内部的独立账户业务。高概率期权策略 - 保守组合包括所有机构和零售投资组合，这些投资组合在整个投资组合中部署了深度价外信用利差。该策略以价外执行价为目标，通过寻找比其他先前 HiPOS 策略部署的先前交易更价外的执行价，通常可以产生 1% 的目标回报。该策略旨在提供与大盘无关的风险调整回报。快速下跌的市场通常会对该策略的信用看跌价差产生负面影响。该组合包括至少 70% 专用于该策略的所有投资组合。基准是芝加哥期权交易所看跌期权指数。 CBOE 看跌期权指数是一种衡量假设投资组合表现的指数，该投资组合出售标准普尔 500 指数 (SPX) 看跌期权，以换取货币市场账户中持有的抵押现金储备。ZEGA Investments 声称遵守全球投资业绩标准 (GIPS)。如需获取 ZEGA Investments 综合描述的完整列表和/或演示文稿，请联系 Jay Pestrichelli，电话：1-800-380-9342，分机 101，或发送电子邮件至 jay.pestrichelli@zegainvestments.com。所有投资都涉及潜在投资损失的风险以及投资收益的可能性。先前的表现并不能保证未来的结果，并且不能保证，客户不应假设任何模型投资组合的未来表现将与过去的表现相当。这些结果不应被视为顾问技能的指标。此处显示的先前表现数据仅代表投资组合在短时间内的表现，可能并不代表每个投资组合在长期内将产生的回报或波动性。所呈现的业绩还应结合业绩信息所涵盖期间的广泛市场和一般经济状况来看待。可比期间的实际结果也会因个人客户账户存款和取款时间的不同而与所呈现的结果有所不同。本文所包含的业绩数据应结合资产配置策略师在开发其模型投资组合时所使用的各种风险/回报状况和资产配置方法来看，并且应与模型一起提供或先于模型提供。标准差是衡量一组数据与其平均值的离散程度的指标。数据越分散，偏差越大。在金融领域，标准差应用于投资的年回报率，以衡量投资的波动性。
比较TAE的猪肾动脉栓塞模型中永久性和新型可吸收微球之间的栓塞作用
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
使用通过进化枝概率参数的树分布进行精确的贝叶斯系统发育点估计
使用MCMC算法的贝叶斯系统发育分析产生了以系统发育树和相关参数样本形式的系统发育树的poserior分布。树空间的高维度和非欧几里得性质使总结树空间中后验分布的核心趋势和方差复杂。在这里，我们介绍了一个可从树的后部样本构建的可构造的新的树木分布和相关的点估计器。通过模拟研究，我们表明，这一点估计器的性能也至少要比产生贝叶斯后摘要树的标准方法更好。我们还表明，执行最佳的摘要方法取决于样本量和以非平凡的方式的尺寸 - 问题。
采用生物可吸收氨基酸基树脂进行 3D 多光子纳米光刻
摘要：我们证明，新设计的含有聚合用乙烯基反应基团的氨基酸磷二酰胺树脂 (APdA) 可用于通过 3D 多光子光刻制造亚 100 纳米结构。我们使用原子力和单分子荧光显微镜定量分析了纳米结构的特征尺寸、杨氏模量和功能化。我们的结果表明，由缬氨酸或丙氨酸组成的聚合物主链赋予单体疏水性，将聚合物纳米结构在水环境中的膨胀限制在 8% 以内。尽管膨胀很小，但实验表明，在干燥和潮湿条件下，杨氏模量变化高达 10 倍。为了增强基于 APdA 的结构的多功能性，我们加入了生物素功能化并将其用于固定细胞外囊泡。因此，这些发现凸显了基于 APdA 的纳米光刻光刻胶在生物医学和纳米技术应用方面的潜力。
概率预测负载，太阳能和风的电价预测
摘要 - 电气价格预测是电力系统有效运行和支持市场参与者明智的决策的关键工具。本文探讨了一种新的方法，旨在通过结合基本变量的概率投入来提高电价预测的准确性。传统方法通常依赖于外源变量的点预测，例如负载，太阳能和风产生。我们的方法提出了这些基本变量的分位数预测的整合，提供了一组新的外源变量，这些变量可以解释不确定性的更全面表示。我们使用最新数据对德国电力市场进行了经验测试，以评估这种方法的有效性。调查结果表明，对负载和可再生能源产生的概率预测显着提高了电价点预测的准确性。此外，结果清楚地表明，通过完整的概率预测信息，可以实现预测准确性的最高提高。这凸显了概率预测在研究和实践中的重要性，尤其是在报告负载，风能和太阳预测中的最新目前是不足的。
日常活动以支持您的宝宝（两年出生）
•动作押韵：唱歌诸如“头部，肩膀，膝盖和脚趾”之类的歌曲鼓励运动和身体意识•跟随领导者：与您的幼儿一起玩游戏，他们可以模仿您的动作。您可以跳，跳，跳过或触摸您的脚趾•球游戏：坐在地板上，与您的孩子来回滚动，鼓励他们回报•躲藏和寻求：请您的孩子在隐藏玩具时闭上眼睛。然后一起搜索以找到它•目标练习：使用盒子或洗涤碗作为您的孩子扔球或滚动袜子的目标•身体意识：触摸和命名婴儿身体的不同部分，例如脚趾和手，在游戏时间里，在玩游戏中•跳舞和移动：舞蹈和移动：播放音乐，播放音乐并鼓励您的婴儿或幼稚的幼稚与它一起移动；加入并使其成为共同的，快乐的活动。
从概率幅度计算量子力学演化的复杂性
编辑：Hubert Saleur 我们研究在配备 Fubini-Study 度量的 Bloch 球面上连接任意源状态和目标状态的时间最优和时间次优量子哈密顿演化的复杂性。这项研究分多个步骤进行。首先，我们通过路径长度、测地线效率、速度效率和连接源状态和目标状态的相应动态轨迹的曲率系数来描述每个幺正薛定谔量子演化。其次，从经典的概率设置开始，在仅对系统物理有部分了解的情况下，可以使用所谓的信息几何复杂性来描述弯曲统计流形上熵运动的复杂性，然后我们过渡到确定性量子设置。在这种情况下，在提出量子演化的复杂性定义之后，我们提出了量子复杂性长度尺度的概念。具体来说，我们讨论了这两个量的物理意义，即布洛赫球面上指定从源状态到目标状态的量子力学演化的区域的可访问（即部分）和可访问（即全部）参数体积。第三，在计算了两个量子演化的复杂性测量和复杂性长度尺度之后，我们将我们的测量行为与路径长度、测地线效率、速度效率和曲率系数的行为进行比较。我们发现，一般来说，高效的量子演化比低效的演化复杂度要低。然而，我们还观察到复杂性不仅仅是长度。事实上，弯曲程度足够的长路径可以表现出比曲率系数较小的短路径更简单的行为。
建筑能源系统的概率预测
概率时间序列预测在一系列现实世界中（例如能量系统）中起着至关重要的作用，尤其是基于置信区间或基于随机模型的预测性控制的异常检测的预测模型。当难以获得准确且可拖延的第一原理模型（例如，基于物理学的模型）时，深度预测模型特别有用。因此，最近的发展集中在深度学习方法上，这些方法可以从历史数据中识别出模式并提供预测。 C.F.d eep ar [18]，n-beats [15]和时间融合变压器（TFT）[13]。虽然深度学习方法可以产生准确的时间序列预测[16]，但它们通常也会产生不可靠的预测，有时甚至与传统的统计模型（如季节性ARIMA或经典MLP）相比，甚至表现不佳[10]。此外，对于小型数据集，这些方法容易出现过度拟合或模式崩溃[7，14]。
您的孩子2个月
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广义概率理论中的多系统测量及其在信息处理中的作用
广义概率理论（GPTS）提供了一个框架，可以研究一系列可能的理论，包括经典理论，量子理论以及其他理论。通常，扩大GPT的状态空间会导致更少的测量结果，因为额外的状态对效应集和测量的成分产生了更强的限制。这可能对信息处理有影响。在框世界中，可以实现任何无信号分布的GPT，在铃铛基础上没有测量的类似物，因此不可能进行纠缠交换的类似物。缺乏对Box World中多个系统的测量的全面研究。在这里，我们详细考虑了这样的测量，可以通过顺序与单个系统进行交互（称为接线）以及无法执行的测量值，以及那些无法执行的测量值。我们计算出少数输入，输出和各方的情况的所有可能的框世界效果，以识别那些是接线的效果。盒子世界的较大状态空间导致了很小的效果空间，因此盒子世界的影响广泛适用于GPT。我们还通过研究状态歧视，非局部性蒸馏和非纠缠的非局部性类似物来显示非织物用于信息处理的一些可能用途。最后，我们将结果与逻辑上一致的经典过程和情境情景的组成联系起来。通过增强对框世界中测量值的理解，我们的结果可能在研究量子理论可以基于的可能的基本原理的研究中很有用。