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FOR LOOP 介绍

为了对游标进行遍历，可以使用 FOR LOOP 语句实现，语法如下：

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FOR record IN cursor_name
LOOP
  process_record_statements;
END LOOP;

对游标进行 FOR LOOP 遍历时，省去了 %ROWTYPE 的声明，循环每次从查询结果中取出一行结果，当取完后，跳出循环。

1) record

record 是 FOR LOOP 语句隐式创建的 %ROWTYPE 类型变量，用于表示对游标遍历中的每一行记录。record 变量只可以用于 FOR LOOP 语句内部。

2) cursor_name

cursor_name 是显式创建的游标名称。FOR LOOP 语法除了使用显式创建的游标外，还可以直接使用 SELECT 语句来实现对游标进行遍历。

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FOR record IN (select_statement)
LOOP
    process_record_statements;
END LOOP;

在此用法下，FOR LOOP 将进行隐式的创建游标，打开游标，获取记录，关闭游标等操作。

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由于工作需要，现在也开始写一些复杂一点的 sql 了。由于之前对于 join 与 where 关键字的使用一直有疑惑，故写一篇文章整理一下，算是对 sql 中各种表联结使用的一个总结。

SQL JOIN 的作用

sql 关键字 union 与 intersect 属于以行方向为单位的集合运算，进行这些集合运算时，会导致记录行数的增加或减少。
关键字 join 则是属于列方向的运算，将其他表中的列添加过来。我们称这种操作为联结。
sql 联结根据其用途可以分为多种，这里主要讲述内联结与外联结。

INNER JOIN

内联结，inner join，是使用最广泛的联结运算。我们以例子来说明内联结的含义。

student 表结构与记录以下：

student_id student_name
1 Leo
2 Lee
3 Hao

score 表结构与记录以下：

student_id student_score
1 89
2 95

可以看到 student_id 列存在于 student 表和 score 表，其他列则只存在于一张表。可以将 student_id 列作为桥梁，将两表满足同样条件的列汇集到同一结果之中，这就是联结运算。

可以看到，学生 Leo 的 id 为 1，分数在 score 表，Leo 的分数为 89 分。学生 Lee 的 id 为 2，分数为 95。学生 Hao 的 id 为 3，但 score 表中没有 Hao 的分数。

使用 inner join 对 student 表和 score 表进行联结，sql 以下所示：

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select st.student_id, st.student_name, sc.student_score
from student st
       inner join score sc on st.student_id = sc.student_id;

执行 sql 结果如下所示。

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贝叶斯公式有着广泛的应用。最近重新拿起上学时的教科书——浙大《概率论与数理统计（第三版）》，复习了一遍全概率公式与贝叶斯公式，算是捡起了一些记忆。
本文从条件概率出发，推导出全概率公式以及贝叶斯公式，并以例子说明贝叶斯公式的应用。

条件概率

条件概率研究如何计算事件 $A$ 已发生的条件下事件 $B$ 发生的概率。
例如，将一枚硬币抛掷两次，观察其出现正反面的情况，设事件 $A$ 为“至少一次为正面”，事件 $B$ 为“两次掷出同一面”。求已知事件 $A$ 已经发生的条件下事件 $B$ 发生的概率。
我们以 $H$ 表示硬币掷出正面， $T$ 表示硬币掷出反面，则上述随机试验的样本空间为 $S={HH, HT, TH, TT}$，$A={HH,HT, TH}$，$B={HH,TT}$。由于已知事件 $A$ 已经发生，即已知试验所有可能结果所组成的集合就是 $A$，$A$ 中共有 3 个元素，其中只有 $HH \in B$。因此，在 $A$ 发生的条件下 $B$ 发生的概率（记为 $P(B|A)$）为

$$
P(B|A) = \frac{1}{3}
$$

另外，我们易知

$$
P(A)=\frac{3}{4}, P(AB)=\frac{1}{4}, P(B|A)=\frac{1}{3}=\frac{1/4}{3/4}
$$

其中，$P(AB)$ 为事件 $A$ 与事件 $B$ 同时发生的概率。

一般地，

$$
P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)}
$$

乘法定理

由条件概率的计算公式，可以得到

$$
P(AB) = P(A)P(B|A)
$$

上式可以推广到多个事件的积事件，即

$$
P(ABC) = P(AB)P(C|AB)=P(A)P(B|A)P(C|AB)
$$

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CLion 是 JetBrains IDE 全家桶产品之一，可以用来开发 C/C++ 项目，而 GDB 则可以用来对 C/C++ 程序进行调试。
作为一款调试器，GDB 为程序开发人员提供了强大的调试功能，但却需要使用命令来执行调试操作，操作起来不是很方便。（有关 GDB 的使用，可以参考文章《GDB 调试》。）为此，CLion 为程序开发人员提供了图形化的调试界面以方便调试。另外，CLion 还提供了远程调试的功能。因为在实际项目中，我们常会碰到在本地开发环境编写代码，程序却在远程机器运行的情况。远程调试功能对我们来说是十分必要的。

本文讲述如何使用 CLion 来实现远程调试。

环境准备

假设本地开发环境是 Windows 操作系统，程序远程执行环境是 CentOS 操作系统。为满足远程调试，需要在 CentOS 上安装必要的软件，安装的软件包括：

  • cmake
  • gcc
  • gdb
  • gdbserver

安装命令如下：

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yum install cmake -y
yum install gcc-c++ -y
yum install gdb -y
yum install gdb-gdbserver -y

cmake 用于管理编译过程，生成 Makefile 文件；gcc-c++ 是编译器；gdb 是个调试工具，程序调试功能实际上就是由 gdb 提供的；gdbserver 用于监听某个 TCP 端口，允许远程主机连接，以实现远程调试功能。

至于本地开发环境，Windows 操作系统上安装好最新版本的 CLion ，以笔者为例，当前 CLion 最新版本为 2018.3。

代码同步

使用 CLion 创建一个 C++ 项目 helloworld。然后，打开菜单 Tools - Deployment - Configuration，配置远程主机以及本地目录与远程目录的映射关系：

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之前一直好奇债券的价格是如何确定的，最近查阅了一些资料，对债券的价格有了初步的了解。这篇文章记录对于债券价格的学习笔记。

一、背景知识

1.1 货币时间价值

货币时间价值是指货币随着时间的推移而发生的增值。衡量货币时间价值大小的指标即是利率。

1.2 终值

终值用来表示货币时间价值的概念。已知期初投入的现值为 $PV$，求将来第 $n$ 期期末的终值 $FV$，也就是求第 $n$ 期期末的本利和，年利率 $i$。资金的时间价值一般都是按复利方式进行计算。
第 $n$ 期期末终值的一般计算公式：

$$
FV = PV \times (1+i)^n
$$

其中，$FV$ 表示终值，即在第 $n$ 年年末的货币终值，$n$ 表示年限，$i$ 表示年利率，$PV$ 表示本金或现值。

1.3 现值

现值即现在值，是指将来货币金额的现在价值。由终值的一般计算公式 $FV=PV \times (1+i)^n$ 转换成求 $PV$，可以得到现值的计算公式：

$$
PV = \frac{FV}{(1+i)^n}
$$

将未来某时点的价值折算为现在时点的价值称为贴现，上式中利率 $i$ 也被称之为贴现率。

二、债券估值

债券估值用于计算债券的内在价值，债券的价值或内在价值是指债券未来现金流入量的现值，即债券各期利息收入的现值加上债券到期偿还本金的现值之和。只有债券的内在价值大于购买价格时，才值得购买。
债券估值遵循以下原则：

金融证券的价值 = 预期未来现金流量的现值

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之前一直好奇大学里老师的那种看起来很专业的幻灯片是怎么制作的，只是知道他们使用 TeX 而一直没有动手实践。本着绝知此事要躬行的精神，决定动手实践一把。
由于在家主要使用 Mac 电脑，故本文讲述如何在 Mac OS 制作 LaTeX 幻灯片。

一、安装 MacTeX

MacTeX 是 TeX Live 的 Mac 版本，可以在 http://tug.org/mactex/ 查看 MacTeX 的最新消息，MacTeX 当前的最新版本是 2018 版。下载 MacTeX.pkg 即可进行安装。
MacTeX 安装好后，会生成以下的软件：

打开 TeXShop，进行 LaTeX 的编辑界面，输入以下代码：

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\documentclass{article}
\usepackage{xeCJK}
\begin{document}
你好, \LaTeX!
\end{document}

点击“排版”，便可以输出 pdf 文档：

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最近需要将原来使用阿里云 OSS 的程序模块改成使用公司内部搭建的文件服务器，由于目前使用的文件不多，且都是一些小文件，经过对比后，决定采用 Samba 来实现文件服务器。

Samba 是一个程序的集合，包括服务器与客户端程序，它允许在 Linux 与 Windows 实现共享文件的功能。本文先讲述如何在 CentOS 7 下安装与配置 Samba，然后讲述如何使用 Java 来实现 Samba 客户端以上传与读取文件。

Samba 安装

CentOS 平台下可以直接使用 yum 来安装 Samba 服务器以及客户端。

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# yum install samba samba-client

Samba 安装好后，就可以启动操作。

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# service smb start

如果需要关闭，则使用命令：

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# service smb stop

如果需要查看 smb 运行状态，可以使用命令：

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# service smb status

Samba 配置

安装好 Samba 后，就可以对 Samba 进行配置了。

我们先使用以下命令添加 Linux 组 leehao 和用户 leehao。

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# groupadd leehao
# useradd -g leehao leehao

接下来使用smbpasswd命令来创建 Samba 的用户：

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# smbpasswd -a leehao

输入 Samba 用户 leehao 的密码。

Samba 的默认配置文件是/etc/samba/smb.conf。打开 smb.conf 文件，添加以下配置：

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最大回撤是指投资组合在选定的周期内，任一时间点往后推，可能出现资产净值下降的最大幅度。回撤的意思是指在某一段时期内净值从最高点开始回落到最低点的幅度。最大回撤常用百分率来表示，是一个重要的风险指标。最大回撤的计算公式为

$$
最大回撤 = \left( 波峰值 - 波谷值 \right) / 波峰值
$$

注意这里的$波峰值$与$波谷值$并不一定是最高值与最低值，这里的$波峰值$与$波谷值$要与时间范围内关联起来。

另外，值得指出的是，最大回撤只是描述投资组合资产净值下降的最大幅度，但它并没有描述投资组合需要使用多长时间恢复下降的资产净值。

本文讲述如何使用 Python 科学计算包 numpy 来计算最大回撤。

为方便描述算法，我们简化最大回撤的定义，只考虑净值下降值，不采用百分率来表示下降幅度，即对于序列 $x_1, x_2, \ldots, x_n$，定义最大回撤 $d$ 为

$$
d = \max \limits_{i\leqslant j} \left( x_i - x_j \right)
$$

如果需要改用百分率来表示最大回撤，只需要再除以$x_i$即可。

根据定义，很容易想到最大回撤的算法。遍历序列中所有元素，对于每个元素计算其下降最大值，然后再比较所有元素下降最大值，挑选出最大的元素下降最大值。这个算法的时间复杂度为$O(n^2)$。

那么，是否存在线性时间复杂度求最大回撤的算法呢？答案是肯定的。算法可以直接使用以下式子来表示：

$$
d = \max \limits_{i\leqslant j} \left( x_i - x_j \right) = \max \limits_{j} \left( \max \limits_{i \leqslant j} x_i - x_j \right)
$$

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RQalpha 是 Ricequant 开源的量化框架，提供数据获取，算法交易，策略回测，实盘模拟，实盘交易，数据分析等功能。RQalpha 的安装过程并不十分友好，本文讲述如何安装 RQalpha。安装环境是 Mac OS 操作系统。

安装步骤

1. 创建虚拟环境

RQalpha 推荐使用虚拟环境来安装，以避免由于各种环境问题导致安装失败。可以使用 conda 来创建虚拟环境，为使用 conda 命令，用户可以先下载安装 anaconda。由于 anaconda 并不是本文的讲述重点，anaconda 的安装可以参考 https://www.anaconda.com/，本文不再赘述。

使用以下命令创建虚拟环境：

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conda create -n rqalpha python=3.6

这样就基于 Python 3.6 创建了虚拟环境rqalpha。创建虚拟环境后，激活环境。

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source activate rqalpha

2. 安装 cython

使用命令 conda 来安装 cython。

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conda install cython

3. 安装 bcolz

bcolz 是 RQalpha 的依赖库，RQalpha 使用 bcolz 来进行数据的存储。使用 conda 来安装 bcolz。

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conda install bcolz

值得指出的是，安装 cython 和 bcolz 都需要使用 conda 命令来执行，使用 pip 命令来安装会出现安装失败的情况。

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CAP 理论是分布式系统的一个基础理论，它描述了任何一个分布式系统最多只能满足以下三个特性中的两个：

  • 一致性（Consistency）
  • 可用性（Availability）
  • 分区容忍性（Partition tolerance）

CAP 理论听起来十分抽象，本文尝试以生活中的例子并用通俗易懂的语言来解释 CAP 理论的含义。

第一章：“记忆公司”面世

一天晚上，正准备入睡时，你的妻子对你记住她生日并送她礼物表示感谢。这时，一个商业想法从你的脑海中闪现：人们总是弱于记忆生活中的事情，而我却拥有超群的记忆力，因此，为何不成立一间公司可以充分运用自己的记忆天赋来赚钱。说干就干，接着你在当地一间报社刊登了记忆公司的宣传广告：

记忆公司 —— 你的事情永不会忘记
还在为你老是忘记而苦恼？福音来了，只须一个电话。
当你需要记着某件事情时，请拨打 400 - 888 - 8888，告诉我们你需要记住的事情，下次你需要找回这件事情，请再次拨打电话，我们将会告诉你的所需。
收费： 每次只需要 10 元。

以下是一次你和顾客的电话对话。

  • 顾客：Hey，麻烦帮我记住我邻居的生日。
  • 你：好。你邻居生日是什么时候？
  • 顾客：1月2日。
  • 你：（在一个本子，翻到这位顾客的一页，记录下他邻居的生日。）好的，已记录好。下次你找回邻居的生日，请再次拨打电话。
  • 顾客：谢谢。
  • 你：不客气，本次收费 10 元。

第二章：业务扩大了

随着时间的推移，记忆公司的业务发展得越来越好，越来越多的顾客打电话进来需要服务。虽然赚到的钱越来越多，但也产生了一个新的问题。
顾客打电话进来时，需要等待的时间越来越多，另外，当你生病时，所有顾客都不能获得服务，这令人很是烦恼。
于是，你想出了一个新的计划：

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