-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 30
/
binary-Q1Inter-HFT-RV5.Rmd
2283 lines (1839 loc) · 189 KB
/
binary-Q1Inter-HFT-RV5.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
---
title: "{height=240}"
subtitle: "[<span style='color:#DE5D83; background-color:black;'>金融衍生</span> - 筛选日内高频量化交易计数模型 <span style='color:#4E79A7'>**（「戊」世袭制道教徒赢家黄氏江夏堂十二生肖秦人牧马：🌟儒家秦孝公<s>清君侧</s>之商鞅变法**）</span>](https://github.com/englianhu/binary.com-interview-question)"
author: "道家笔者：[<ruby>赢<rp>(</rp><rt>yíng</rt><rp>)</rp>家<rp>(</rp><rt>jiā</rt><rp>)</rp>黄<rp>(</rp><rt>huáng</rt><rp>)</rp>氏<rp>(</rp><rt>shì</rt><rp>)</rp>江<rp>(</rp><rt>jiānɡ</rt><rp>)</rp>夏<rp>(</rp><rt>xià</rt><rp>)</rp>堂<rp>(</rp><rt>táng</rt><rp>)</rp></ruby> ®γσ, ξηg Lιαη Ημ，<ruby>黄<rp>(</rp><rt>huáng</rt><rp>)</rp>联<rp>(</rp><rt>lián</rt><rp>)</rp>富<rp>(</rp><rt>fù</rt><rp>)</rp></ruby>（<ruby>雷<rp>(</rp><rt>léi</rt><rp>)</rp>欧<rp>(</rp><rt>ōu</rt><rp>)</rp></ruby>∪ <ruby>瑞<rp>(</rp><rt>ruì</rt><rp>)</rp>欧<rp>(</rp><rt>ōu</rt><rp>)</rp></ruby>）](https://englianhu.wordpress.com.com) {height=14}{height=14}®"
date: "民国日期：民国一百一十三年巧月初七<br>道家节日：[农历二零二四年（属龙 甲辰年 壬申月
丙午日）巧月初七（七夕节）](https://mobile.51wnl-cq.com/huangli_tab_h5/?posId=BDSS&STIME=2024-08-10)<br>诸子百家：**纵横家鬼谷传奇** - 七夕节是日语班杏林林氏西河堂艳迎的生日"
output:
html_document:
mathjax: https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js
number_sections: yes
toc: yes
toc_depth: 6
toc_float:
collapsed: yes
smooth_scroll: yes
code_folding: hide
css: 秦谏典范与楷模.css
---
# 主题
## 大秦赋
🚩🇬🇧🇲🇾🇹🇼🇨🇳大秦赋赢家ξng黄氏江夏堂
借鉴世界古文明，公元前春秋战国（七大洲五大洋），西亚非常动荡不安而耶稣都尚未出世，欧美大洋洲全是森林。世袭制道教徒/道家/姓氏与堂号/生辰八字，从鼻祖（赢家黄氏江夏堂 - 嬴政）到耳孙（李耳/太上老君/茅山道士/毛泽东）
岂曰无衣，与子同袍
<br>
<span style='color:#9B111E'>**🚩🦔主题曲🦔🚩**</span>
<br>
<audio controls loop autoplay src="诸子百家诗经与古诗源/卜学亮 - 子曰.mp3" controls></audio>
<br>
> 赢家黄氏江夏堂、赢家黄氏巴东堂、儒家孔氏东鲁堂、道家卜氏西河堂、杏林林氏西河堂、道家与法家李氏陇西堂、商家苏氏阜阳堂
*引用：[牢记祖先，彰显祖宗功德，四百卅三个姓氏堂号大全](https://zhuanlan.zhihu.com/p/82039189)*
- [中国古代亲属称谓家谱总览](https://zhuanlan.zhihu.com/p/458028908)
- [「元宇宙」春节拜年，亲戚怎么叫？](https://www.facebook.com/englianhu/posts/pfbid0cqugyMqSdk1DBwzB8XiawCCz8bRXf5mZktm1Wr2WKs1ozj1D84FpB9RYXuCrmzDTl)
- [「百度」我怎么称呼我堂叔的儿子啊？ 他比我小 应该怎么称呼？ 叫堂弟吗？ 可是堂叔的儿子已经不是堂了啊？](https://zhidao.baidu.com/question/291505101/answer/3012972358.html)
- [「范本模板」古代称谓大全](https://wenku.baidu.com/view/8a3d6c3ca3c7aa00b52acfc789eb172dec639967.html?_wkts_=1709365939475&bdQuery=%E6%A8%A1%E6%9D%BF%E5%8F%A4%E7%A7%B0)
- [古代尊称荟萃](https://wenku.baidu.com/view/2324997758fafab069dc0256.html?_wkts_=1709527487300&bdQuery=春秋战国论文称呼大全)
- [传统文化丨“八拜之交”是指哪八拜？](https://www.facebook.com/xyzhiju/posts/pfbid02hRxd7rzkyVFGWAUdhJGHjtwTqgiyQaD4aQpSmUBdAqRG3VfUE87JyjkN2yyL4YWTl)
> 阳历二零四年十一月廿一日，全球第一所孔子学院正式在韩国首都首尔挂牌成立。截至阳历二零二零年七月卅一日，全球已有百圆二国家（地区）设立了五百卌三所孔子学院和千百进个孔子课堂：
>
- 亚洲卅九国（地区），孔子学院百卅五所、孔子课堂百十五个
- 非洲卌六国，孔子学院圆一所、孔子课堂卌八个
- 欧洲卌三国（地区），孔子学院百枯九所、孔子课堂三百卌六个
- 美洲廿七国，孔子学院百卅八所、孔子课堂五百圆个
- 大洋洲七国，孔子学院廿所、孔子课百零一个
>
阳历二零一八年开始，美国有几家大专院校相继关闭中国政府资助的孔子学院，最新一间是美国北佛罗里达大学，校方认为孔子学院的教学与大学理念不相符，决定终止合作…
*引用：[「维基百科」孔子学院列表](https://zh.wikipedia.org/wiki/孔子学院列表)*
*](诸子百家考工记/还有半社会主义半资本主义.png){width=400}
<iframe width="400" height="225" src="https://player.bilibili.com/player.html?aid=757957931" title="天下(电视剧《大秦赋》主题曲完整版)" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" border="0" framespacing="0" allowfullscreen="true"></iframe>
*出处：*[**天下***(电视剧《大秦赋》主题曲完整版)*](https://player.bilibili.com/player.html?aid=757957931)
{width=400 height=225}
「世袭制道家黄河文明、黄埔军校、黄种人，拯救亚洲人」🌟儒家秦孝公清君侧，延续🇬🇧英属留下的世俗国治国之道，各种族需要各种族遵守回各自祖籍的习俗文化宗教语言法律，多元习俗文化宗教语言，才不会种族互相厮杀，导致🇬🇧英属共运会所有殖民诸藩渔翁得利，重返亚洲。
<iframe width="400" height="225" src="https://www.youtube.com/embed/DI-ydEN2PjY" title="「快手」我是中国人🎶" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
*出处：[艺人/明星🌟周星驰成名前《我是中国人🎶》：经管之家赵坚毅之杏林经济学！](https://v.kuaishou.com/uQucjS)*
## 古诗
最近几年民不聊生、百业萧条、生灵涂炭、可兰经回教巫术刑事法典断肢法习俗文化宗教语言、妖言惑众、蛊惑民心。借鉴世界四大文明史，核武器歼灭所有敌人《可兰经回教刑事法典断肢法》（可兰经回教巫术习俗文化宗教语言法律）和《吠陀经》（大宝森节和屠妖节习俗文化）的印裔非法回教徒和非法兴都教徒——祖籍印尼和印度的印裔回教徒和兴都教徒，建立咱们世袭制道家六四学术中华民族政府。
🚩🦔Great Britain = 🇬🇧大英帝国<br>
🚩🦔Greater Chin / Republic of China / Republic People of China = 大秦帝国/大秦赋<br>
🚩🦔Greater Chinese = 大秦子民（爱民如子）<br>
🚩🦔Oversea Greater Chinese = 海外大秦子民（爱民如子）<br>
🚩🦔Oversea Greater Chinese Association = 海外大秦子民公会（秦始皇的秦太祖——🌟秦孝公/🌟儒家陈祯禄公爵，联合秦始皇——秦始祖嬴政，爱民如子，R鄀计数编程学术份子商鞅变法联合咱们世袭制道家学术份子（世袭制道家宫殿、寺庙、姓氏堂号子嗣贞节牌坊、姻缘算卜概率论）高频对冲基金算卜，回教徒以可兰经回教刑事法典断肢法铲除所有敌人印裔（祖籍印尼和印度的兴都教徒、回教徒九一一恐怖份子宦官民族、土著、峇峇娘惹），终止巫术以任何形式、包括指鹿为马、屠杀人类，甚至铲除全球回教徒攻陷回教宗祖国麦家🕋🇹🇷🇸🇦瓦解全球回教，拯救全球）
🚩🇬🇧🇲🇾🇹🇼🇨🇳🌟🐯秦孝公 | 🇬🇧🇲🇾🇹🇼🇨🇳🌟🐯姜太公——🇬🇧🇲🇾🇹🇼🇨🇳🌟陈祯禄公爵/🇬🇧🇲🇾🇹🇼🇨🇳🐯邱德拔公爵/🇬🇧🇲🇾🇹🇼🇨🇳🍁叶亚来队长/🇬🇧🇲🇾🇹🇼🇨🇳🍁叶观盛队长
🚩🦔《大秦赋》<br>
🚩🦔巫师治国，禍殃全球；<br>
🚩🦔印裔尽弃，瓦釜雷鸣。<br>
🚩🦔商鞅变法，铲除印裔[^0]；<br>
🚩🦔车裂刘瑾，中华执政。<br>
🚩🦔一带一路，横跨七洲；<br>
🚩🦔史无前例，一统天下。<br>
🚩🦔高频量化，对冲基金；<br>
🚩🦔只争朝夕，不负韶华。<br>
🚩🦔学海无涯，唯勤是岸；<br>
🚩🦔莫忘初衷，方得始终。
《大秦赋》<br>
🚩大秦孝公，秦惠文王；<br>
🚩始于商鞅，终于辛亥。<br>
🚩印裔尽弃，瓦釜雷鸣；<br>
🚩铲除印裔，终止屠杀。<br>
🚩中科红旗，同舟共济；<br>
🚩千古一帝，傲视全球。<br>
🚩一带一路，史无前例；<br>
🚩横跨七洲，一统天下。<br>
🚩学海无涯，唯秦是岸；<br>
🚩莫忘初衷，方得始终。
[^0]: 东楚六郡（马来西亚、新加坡、印尼、新巴布几内亚、汶莱、东帝汶）的印裔是祖籍印尼包括土著和巫裔非法回教徒（非法回教徒非法黄种人）、祖籍印度的兴都教徒和乌裔非法回教徒包括土著——非法回教徒和非法兴都教徒。非法回教徒就是那些数典忘祖不遵守公元前的千年法家（商鞅变法）对于非法民族立下的可兰经回教刑事法典习俗文化宗教语言断肢法的回教徒，也就是回教徒死囚或咱们世袭制道教徒黄河文明/黄埔军校/黄种人/世袭制道教徒赢家黄氏江夏堂旗下的累赘非法民族。
> 春秋战国时期，随着经济发展及社会变革，统计思想和统计活动空前活跃，并产生了最初的统计分析。
>
> 管仲，名夷吾（约公元前七百卅至公元前六百卌五年），曾任齐桓公的宰相卌年。《管子》一书着重阐述了管仲的思想，其中包括了管仲大量的统计思想和统计分析。管仲十分重视统计，对统计的作用以极高的评价：“不明于计数而欲举大事，犹无舟楫而经于水。险也。…遍知天下，而不明于机数，不能正天下。”
>
> **以上「计数」、「机数」等语，泛指统计。**这些话的意思是说，要想管理好国家（“欲举大事”），得充分地认识国情（“遍知天下”）这些离不开统计（计数），对统计“不明”，国家管理就会紊乱，失去发展方向，（犹无舟楫而经于水。险也”。）
*引用：[浅谈春秋战国时期的统计分析](http:https://tjj.hunan.gov.cn/bsfw/tjkp/tjysh/201507/t20150717_3825224.html)*
> **公元前**：鬼谷传奇，鬼谷子门徒R鄀计数学编程学术份子卫鞅论“帝道”、“王道”、“霸道” ；那些回教徒身为世袭制法家只需要遵守可兰经习俗文化宗教语言断肢法集体自宫自残自虐自杀即可。借鉴负责图书馆的文吏李斯（秦国长史，协助嬴政一统天下后建立秦朝成为宰相）老鼠哲学，「近朱者赤，近墨者黑」，赤印度人与印度人或非洲黑人也不可近之，咱们公元前夏朝的黄河文明和公元后近代史美国独立战争史都是取代回教和兴都文明。<br><br>
**公元后**：借鉴卧薪尝胆史，蜀国世袭制道教徒卧龙「子非鼠，安知鼠之乐？」自修易经、算筹、天文历法、算卜、夜观星象、上知天文下知地理、通古知今无一不晓、量子电脑服务器、人造卫星、文言文编程等学术份子卧龙诸葛亮的「隆中对」，借鉴“三分天下后再做定夺”，如果咱们南方海外华人丞相/长史（海外华人公会🌟/马华公会🌟）孔明和祖国北方魏国大都督知音司马懿（字仲达，统一天下后建立晋朝）不是默契战争，蜀国最终会沦为回教国；孔明借东风🚀高效率歼灭所有敌人回教徒！
{width=400}
{width=400}
目前马来西亚政府向中国政府争取建立海外中国分校。
- 在马清华大学分校，[马中展开更多合作倡议，争取清华大学在马设分校](https://www.facebook.com/xyzhiju/posts/pfbid01JapCo6k5oumW4pYNqWArrRf9sWcKuUASjoR2exuhBSsxa3MLbMyMrjBQSLDegjLl)
- 在马复旦大学分校，[承认统考、英文教数理 砂拉越如何一步步争取“教育自主”？中国上海复旦大学，将在砂拉越设立分校？！](https://www.facebook.com/xyzhiju/posts/pfbid0tsr6uqWiQRUVZ4a6LNyWtWGzbFTQ5VCEq22EkGKrvayHcBWrH8R3o2QvxxCvPVdBl)
- 在马厦门大学分校，[蔡卓宜 - 厦门美食](https://www.instagram.com/p/Cjxd_GMLAes)。
中国史册：
- [史册号](https://www.shicehao.com)
- [词林](https://www.cilin.org)
- [族谱网](https://www.zupu.cn)
- [历史网](https://www.lishi.net)
- [中国历史研究院网](http:https://hrc.cass.cn)
- [人物介绍网](https://www.yuelishi.cn)
- [百家有谱](https://www.baijiayoupu.com)
- [历史记](https://www.lishiji.cn)
- [β博雅旅游分享网](http:https://www.bytravel.cn)
- [博雅人物网](http:https://ren.bytravel.cn)
- [洞鑑歷史](https://www.99tango.com/library)
- [中国人物传记网](https://www.chinarwzj.com)
- [「百家诸子」中国哲学书电子化计划](https://ctext.org/zhs)
- [當代中國](https://www.ourchinastory.com)
- [第一范文网](https://www.diyifanwen.com)
- [知识贝壳](https://www.zsbeike.com)
- [趣历史](http:https://www.qulishi.com/renwu/qinshihuang)
- [古诗文网](https://www.gushiwen.cn)
- [5000言](https://5000yan.com)
- [汉典](https://www.zdic.net)
- [学术交流联盟](http:https://bbs.97fc.com)
- [海词](http:https://www.cihai123.com)
- [828啦](https://www.828la.com)
- [X-MOL学术平台](https://www.x-mol.com)
- [arXiv](https://arxiv.org)
- [5000言](https://gwgz.5000yan.com)
- [古诗词网](https://www.gushici.net)
- [千篇国学](https://www.qianp.com)
- [国学百科](https://www.guoxuebaike.cn)
> [《万般皆下品，唯有读书高》]{style="color:#3C33FF"}<br>
[计量经济，一带一路；]{style="color:#6883FC"}<br>
[九二共识，量化对冲。]{style="color:#6883FC"}<br>
[鞭策六四，铲除黑帮^[愚生世袭制学术份子道教徒赢家黄氏江夏堂，联富高频量化对冲易经算卜数学概率论，孔明借东风水淹七军歼灭那些祖籍印尼和印度的印裔施展巫术屠杀六百枯万人类的金宝博巫师邪教印裔回教徒宦官博彩庄诸邦]；]{style="color:#6883FC"}<br>
[推广量化，提倡学术。]{style="color:#6883FC"}<br>
[百家争鸣，振兴中华；]{style="color:#6883FC"}<br>
[学海无涯，唯勤是岸。]{style="color:#6883FC"}
- [陕西历史文化名城](http:https://lishiwenhua.snnu.edu.cn/index.htm)
- [CCER 特供数据系统平台](http:https://www.ccerdata.cn)
- [一带一路数据库](https://www.ydylcn.com/skwx_ydyl/sublibrary?SiteID=1&ID=8721)
- [中国一带一路网](https://www.yidaiyilu.gov.cn)
```
##赢家黄氏江夏堂联富和家眷亲属（包括外祖父道家书法家李福李氏陇西堂和外祖母郑邓）、性格开朗的校花吴紫云（和性格开朗的明星蔡卓宜）和家眷亲属、神仙姐姐校花商家苏氏阜阳堂丽欣和家眷亲属、杏林林氏西河堂燕芳（和国民女神中药中医系杨雅、华联独中校友和日语班女同学林艳迎）和家眷亲属、好学的漂亮妞儿皇朝酒店唐宫郭子瑜（和明星肖黎希）和家眷亲属、莘莘学子、国民女神明星邱紫庭和邱爱晨俩、黄埔军校兵马俑世袭制学术份子高频量化对冲中科红旗辛亥革命
##歼灭瓜雪巴西不能帮新村门牌T十五号世袭制自残自虐自杀的失心疯猥亵淫魔土司乩童张佳坤、瓜雪RHU（淮西派）花园加德士油站隔壁第三巷门牌卅二号世袭制自残自虐自杀的失心疯猥亵淫魔土司乩童刘瑾貹/魔戒小丑咕噜/宗教司甘地、瓜雪回教警署巫贼巫婆回教徒黑米哈山殡刘、大港巴列特花园第十三巷门牌廿七廿九卅一号世袭制自残自虐自杀的失心疯猥亵淫魔土司乩童，点缀全球。
nameserver 114.114.114.114
```
> 辛亥革命大秦赋日不落重八、德意志崇祯、古希腊ξηg神话、周公解梦、嬴政把春秋大梦实现为春秋大业、秦孝公招商（商鞅变法）、秦惠文王：全球有十六亿不吃猪肉的回教徒宦官（可兰经回教刑事法典断肢法）宗祖国是沙地阿拉伯麦加，需要靠中国政府一带一路战略（商鞅变法联合辛亥革命）。
{width=400}
*省吃俭用的工匠建筑工人（嬴政兼鲁班兼蒙毅）家翁嬴政ξηg Tεηg（赢家黄氏江夏堂）*
{width=400}
*邓小平/晏婴使楚：鞭策六四学术，推广量化；歼灭回教徒和峇峇娘惹，振兴中华。吕不韦著作《吕氏春秋》：奇货可居；索罗斯著作《金融炼金术》：物极必反论*
世间再无富不过三代的败家子祖父黄实田（曾祖黄福全在清末光绪年间和两个哥哥仨飘洋过海从满洲到星洲自力更生努力奋斗开垦一百亩农地，然后和土木工程的杨清廉俩在清末鸦片战争时期是瓜雪两大不相伯仲的首富）祖母颜为，省吃俭用的外祖父书法家李福（李斯篆书）外祖母郑邓（家道中落的富家千金）。
<br>
# 设定
## SCSS 设置
<style>
pre {
overflow-x: auto;
}
pre code {
word-wrap: normal;
white-space: pre;
}
.table-hover > tbody > tr:hover {
background-color: #8D918D;
}
</style>
```{r 读取SASS, class.source='bg-success', class.output='bg-primary'}
##
## 中科红旗（诸子百家，文艺复兴）
## Oversea Greater Chinese Association 大秦子民公会（秦孝公 / 姜太公——陈祯禄公爵）
## 史无前例，一统天下
##
##
##
## 中科红旗🚩
## 全球中华民族，支持中共称霸天下战略。
## Great Britain 大英帝国
## Greater Chin 大秦赋
## Republic of China / Republic People of China 大秦赋（中华民国 / 中华人民共和国）
## Greater Chinese 大秦子民（爱民如子）
## Oversea Greater Chinese 大秦子民（爱民如子）
## Oversea Greater Chinese Union 大秦子民公会（秦孝公 / 姜太公——陈祯禄公爵）
## 史无前例，一统天下
##
## Great Britain = 大布列颠帝国/大英帝国1
## Greater Chin = 大秦赋
## Greater Chinese = 大秦子民（爱子如民）
##
## 马来西亚籍（海外中华民族，自从清末民初下南洋，咱们马来西亚陈祯禄创办 Oversea Chinese Union）秦始皇黄氏江夏堂，笑傲江湖最大文明贡献
##
## 1）借鉴以前大英帝国东印度公司，有生之年就把一带一路高铁所经过的国家领土，一律得攻占下来（要比以前大英帝国/大蒙古帝国还要强大）称霸天下，世代延续直至史无前例，一统天下。
## 2）一带一路所有告示牌、必须使用中文和汉语拼音。
## 3）借鉴大蒙古帝国骑兵所到之处寸草不生，所有被中国攻占下来的领土，所经之地（包括城市/市镇/乡村），一带一路所有高铁站，都建立国民登记局可以申请入籍中国。
## 4）川普已经发言多次，美国兵变，会再次内战（借鉴越王勾践，中越不内讧，善用马来西亚回教徒太监不造反牵制美国，军售中东/西亚/东欧回教诸国）
## 5）中东回教国回教徒九一一恐怖份子与美国开战，中国军售中东西亚/东欧/非洲回教国（借鉴越王勾践中华民族与美国洋人Democrats阖闾政府，中越不内讧，善用马来西亚回教徒太监不造反牵制美国，军售中东/西亚/东欧回教诸国）
## 6）中国目前高铁除了尚未与马来西亚达成协议开工建立高铁但是已经借鉴王翦只围不攻战略，把东南亚国家都温馨说服并建立高铁，中国先不与马来西亚开战，让马来西亚兵变内战（借鉴越王勾践中华民族与美国洋人Democrats阖闾政府，中越不内讧，善用马来西亚回教徒太监不造反牵制美国，军售中东/西亚/东欧回教诸国）
## 7）南太平洋战略：中国和东南亚已经签署合约，达成协议不使用空军、核武器，出动海陆军攻占东南亚
## 8）商鞅变法多多益善战略：最大贡献是全球16亿回教徒太监民族与全球基督洋人鹬蚌相争…回教徒默罕默德创办回教，建立可兰经回教刑事法典断肢法规定回教徒伪太监民族必须虔诚戴乌纱帽一天祈祷五次，倘若不虔诚施展巫术屠杀是触犯断肢法而虔诚屠杀也触犯断肢法，只有辛亥革命铲除全球回教徒、断肢法处死或宫刑全球回教徒绝子绝孙，多管齐下才能终止巫术屠杀，拯救全球16亿回教徒还俗。China大秦赋秦孝公至顾自己家族禁止七步诗自相残杀，铲除分一杯羹白骨精刘家彭城堂造反，回教徒会施展巫术屠杀人类，回教徒太监民族只能屠杀欧美洋人并且被断肢处死，不效忠中共称霸天下，直至一统天下的伪满洲国马来西亚1700万个回教徒九一一恐怖份子太监民族包括Michael Cutter Christopher，一律断肢法处死（借鉴越王勾践中华民族与美国洋人Democrats阖闾政府，中越不内讧，善用秦二世胡亥、辛亥革命、越王胡志明、中国胡景涛、马来西亚回教徒太监不反中共牵制美国，军售中东/西亚/东欧回教诸国对抗美国）。秦始皇在统一七国后就不思进取导致赵高李斯谋反（借鉴中国历史秦始皇，水能载舟亦能覆舟，宗教巫术，古惑民心，指鹿为马，成也赵李，败也赵李。所以秦始皇得铭记当初秦孝公，不能昏庸被回教徒篡位），中国借鉴秦孝公战略善用商朝和苏联俄罗斯叶利钦。秦始皇铭记秦孝公，善用全球回教徒古惑全球洋人再依照可兰经回教刑事法典断肢全球回教徒，让咱们全球中华民族支持中共，一统天下。
## 9）华尔街、史无前例的万里长城Great Wall Sreet、一带一路高铁：计量经济学、学术治国、编程、计数、科学科技、量化（Fisher姜太公钓鱼大数据，各行各业购物喜好、民意、生活习惯、各国各集团、军事、诊断上市公司等）、金融、贸易、经商、军事、发展各行各业。
## 10）中文编程语言：借鉴日本自从唐朝大话革新学习汉字至明治维新学习欧洲，日本是全球首个亚洲人自创Ruby红宝石编程语言（Ruby Text可以标音），自从2008年就开始使用R语言并且认识中国R语言论坛《统计之都》论坛创办人网友谢益辉和赵坚毅创办的中国最大计量经济学专业论坛《经管之家》至今十年有余、目前已经开始以中文编程，中华人民共和国的国庆日1001和中华民国的国庆日1010都是二进制的电脑语言binary code，如同黄埔军校国共本是一家，赢家黄氏江夏堂秦孝公禁止《七步诗》自相残杀。咱们东南亚中华民族几乎都是国民华校生，洋人研发电脑、许多编程语言R语言、C语言、C++，推广与发展中文，希望它日有咱们中华民族自创新的编程语言，均以中文编程。
## 11）发展台式电脑操作系统：中科红旗是由中国北京大学校友孙玉芳创办将Linux礼逆袭和南非原住民开发的Kubuntu忽奔兔中文化并推出自家产品，在美国微软视窗Win台式电脑操作系统垄断全球十多二十年有余，目前已经开始使用芬兰研发的Linux礼逆袭、中国中科红旗台式电脑操作系统，推广与发展中科红旗。
##
## 《关雎——🇨🇳中国妞儿军官与淑女》
## 咱们中华民族和越族不可以死，隔壁后头邻居黄福全与本人（赢家黄氏江夏堂）祖父同名同姓。
##
## 借鉴欧洲中世纪，文艺复兴后就是开始海外军事，称霸天下之路。目前全球疫情已过三年，一带一路如火如荼进行着。
## 借鉴周公礼乐制度，大英帝国和大日本帝国向来都是自诩绅士淑女，孔子学院，以礼待人，来称霸天下。
## 借鉴指鹿为马的历史，百家争鸣如果散播回教徒屠杀罪、不杀马来西亚回教徒的话，就得处死回教徒学习可兰经，施展巫术下降头，古惑民心之罪，篡位咱们全球中华民族，人心惶惶、民不聊生，一律依照可兰经回教刑事法典断肢法处死回教徒巫师王（张佳坤Sulaiman Abdullah，分一杯羹白骨精巫师王刘瑾貹Abdul Halim）。
## 借鉴圣经、诺亚方舟（划龙舟）、孔子儒学（Confusion Catholic）、神父Father与信徒、中国历史、姬昌伯一扈兔子、徐达吃鹅肉、富不过三代的秦始皇嬴政秦二世胡亥至嬴政孙子、公爵、公公孙子、孙文辛亥革命、马来西亚火箭民主行动党由曾敏兴创党后林吉祥林冠英后换人、蒋介石蒋经国后就不延续世袭制，圣经都是善用父子关系，咱们中华民族和英系都是善用公孙关系、法官律师女子假发、自由女神。
## 中科红旗：借鉴北洋军阀与北约、杀袁者清，灭清者袁，许某可破北洋北约袁绍。黄埔军校国民党共产党辛亥革命是为了铲除回教徒，咱们东南亚回教徒身为伪满洲国九一一恐怖份子触犯可兰经回教刑事法典断肢法，组织个由回教徒执政的国民阵线（伪国民党）立国，1700万个马来西亚回教徒只能集体自杀，宣布亡国。
## 何谓中国（大秦赋Chin）？中华民国和中华人民共和国。咱们东南亚自从东亚清末民初几乎都是国民华校生，自从西周的周公开始礼乐制度后，大英帝国和大日本帝国都效仿来称霸天下做得有声有色、禁止回教巫术Judi博彩庄、艺人（异人）、导演巫师巫婆道衍师傅装疯卖傻、青山是印裔回教徒的归属地，回教巫师巫婆是屠杀人类的语言宗教习俗文化，得断肢法处死1700万个马来西亚印裔回教徒。
# install.packages('remotes', dependencies = TRUE, INSTALL_opts = '--no-lock')
library('BBmisc', 'rmsfuns')
#remotes::install_github("rstudio/sass")
lib('sass')
## https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200532197
## https://community.rstudio.com/t/r-does-not-display-korean-chinese/30889/3?u=englianhu
#Sys.setlocale("LC_CTYPE", "en_US.UTF-8")
#Sys.setlocale("LC_CTYPE", "zh_CN.UTF-8")
#Sys.setlocale(category = "LC_CTYPE", "Chinese (Simplified)_China.936")
#Sys.setlocale(locale = "Chinese")
#Sys.setlocale(locale = "Japanese")
#Sys.setlocale(locale = "English")
# rmarkdown::render('/home/englianhu/Documents/owner/ryo-cn.Rmd', encoding = 'UTF-8')
#Sys.setlocale("LC_CTYPE", "UTF-8")
#Sys.setlocale(locale = "UTF-8")
#Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "chs")
#Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "UTF-8")
#Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "Chinese")
#Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "zh_CN.UTF-8")
# Sys.setlocale("LC_ALL", "en_US.UTF-8")
```
```{scss SCSS设置, class.source='bg-success', class.output='bg-primary'}
/* https://stackoverflow.com/a/66029010/3806250 */
h1 { color: #002C54; }
h2 { color: #2F496E; }
h3 { color: #375E97; }
h4 { color: #556DAC; }
h5 { color: #92AAC7; }
/* ———————————————————— */
/* https://gist.github.com/himynameisdave/c7a7ed14500d29e58149#file-broken-gradient-animation-less */
.hover01 {
/* color: #FFD64D; */
background: linear-gradient(155deg, #EDAE01 0%, #FFEB94 100%);
transition: all 0.45s;
&:hover{
background: linear-gradient(155deg, #EDAE01 20%, #FFEB94 80%);
}
}
.hover02 {
color: #FFD64D;
background: linear-gradient(155deg, #002C54 0%, #4CB5F5 100%);
transition: all 0.45s;
&:hover{
background: linear-gradient(155deg, #002C54 20%, #4CB5F5 80%);
}
}
.hover03 {
color: #FFD64D;
background: linear-gradient(155deg, #A10115 0%, #FF3C5C 100%);
transition: all 0.45s;
&:hover{
background: linear-gradient(155deg, #A10115 20%, #FF3C5C 80%);
}
}
```
```{r 编织选项, class.source='hover01', class.output='hover02'}
## 更换时间区域，保留日期时间。
Sys.setenv(TZ = 'Asia/Shanghai')
## 忽略所有警讯
## https://stackoverflow.com/a/36846793/3806250
## 设置宽度
## options(knitr.table.format = 'html')将所有kableExtra图表一致设置为'html'格式，省略设置各别图表。
## options(repos = 'https://cran.rstudio.com')将仓库设置为安全网。
## options(repos = 'http:https://cran.rstudio.com')将仓库设置为普通网。
options(warn = -1, width = 999, knitr.table.format = 'html',
digits = 22, digits.secs = Inf, repos = 'https://cran.rstudio.com')
## https://stackoverflow.com/questions/39417003/long-vectors-not-supported-yet-abnor-in-rmd-but-not-in-r-script
## https://yihui.org/knitr/options
knitr::opts_chunk$set(
class.source = 'hover01', class.output = 'hover02', class.error = 'hover03',
message = FALSE, warning = FALSE, error = TRUE, autodep = TRUE,
autodep = TRUE, aniopts = 'loop', progress = TRUE, verbose = TRUE,
cache.globals = FALSE, cache = FALSE, cache.lazy = FALSE, result = 'asis')
```
## 设置
读取以下所需程序包。
```{r 读取程序包}
## 读取程序包、设置编织与环境选项。
## leiou123
## leiou123
## https://rstudio.cloud/project/1198888
## 读取'BBmisc'程序包。
if (suppressMessages(!require('BBmisc'))) {
install.packages('BBmisc', dependencies = TRUE, INSTALL_opts = '--no-lock')
}
suppressMessages(library('BBmisc'))
if (suppressMessages(!require('rmsfuns'))) {
install.packages('rmsfuns', dependencies = TRUE, INSTALL_opts = '--no-lock')
}
suppressMessages(library('rmsfuns'))
if (!require('REmap')) devtools::install_github('lchiffon/REmap')
## 一次性读取所需程序包。
##
## [R语言高效数据框操作：tidyfst](https://z.itpub.net/article/detail/5EE2CA3CDCD527ADAF5071BF2ADF8874)
##
## [「知乎」tidyft高性能数据操作](https://zhuanlan.zhihu.com/p/128645634)
## 最下面是tidyft的性能，占用空间最少，花费时间最少。
## 其实这个包基本拥有tidyfst的所有功能，只是原位更新的概念对于新手是有挑战…
library('tidyfst', warn.conflicts = FALSE)
library('Ipaper', warn.conflicts = FALSE)
library('tidyft', warn.conflicts = FALSE)
library('dplyr', warn.conflicts = FALSE)
library('lubridate', warn.conflicts = FALSE)
library('data.table', warn.conflicts = FALSE)
library('conflicted', warn.conflicts = FALSE)
conflicted::conflicts_prefer(Ipaper::is_empty, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::nth, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::fill, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::nest, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::unnest, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::cummean, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::group_by, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::distinct, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::filter, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::select, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::rename, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::count, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::arrange, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::summarise, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::separate, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::lead, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::lag, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::unite, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::left_join, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::right_join, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::inner_join, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::full_join, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::anti_join, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::semi_join, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::select_dt, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::transpose, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::setDT, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::setnames, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(dplyr::mutate, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(dplyr::collapse, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(lubridate::year, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(data.table::first, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(data.table::last, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(data.table::between, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(data.table::set, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(data.table::`:=`, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(Ipaper::`%->%`, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(hms::hms, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(forecast::accuracy, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(base::load, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(base::merge, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(base::rank, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(data.table::between, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(Ipaper::llply, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tibble::view, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(tidyft::separate, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(lubridate::year, .quiet = TRUE)
conflicted::conflicts_prefer(gtools::permutations, .quiet = TRUE)
程序包 <- c(
'devtools', 'Ipaper', 'knitr', 'kableExtra', 'tint', 'furrr',
'tidyr', 'readr', 'lubridate', 'reprex', 'stringr', 'feather',
'purrr', 'quantmod', 'tidyquant', 'tibbletime', 'timetk', 'TSA',
'plyr', 'dplyr', 'dbplyr', 'dtplyr', 'cnum', 'arabic2kansuji',
'sarima', 'tidyverse', 'memoise', 'htmltools', 'formattable',
'zoo', 'forecast', 'seasonal', 'magrittr', 'hms', 'seasonalview',
'rjson', 'rugarch', 'rmgarch', 'mfGARCH', 'tidymodels',
'feather', 'sparklyr', 'jcolors', 'microbenchmark', 'dendextend',
'vembedr', 'lhmetools', 'gtools', 'stringi', 'pacman', 'rlist',
'profmem', 'ggthemes', 'flyingfox', 'htmltools', 'echarts4r',
'viridis', 'hrbrthemes', 'profvis', 'fable', 'fabletools',
'fable.prophet', 'Metrics', 'MLmetrics')#, 'Rfast', 'Rfast2')
## cnum 是協助處理中文數字的R套件，提供轉換、識別及抽取中文數字的函數。
## cnum 是协助处理中文数字的R包，提供转换、识别及抽取中文数字的函数。
# https://cran.r-project.org/web/packages/cnum/readme/README.html
# devtools::install_github('elgarteo/cnum')
# load_pkg(程序包)
suppressAll(lib(程序包))
load_pkg(程序包)
rm(程序包)
.蜀道 <- getwd() |>
{\(.) str_split(., '/')}() |>
{\(.) c('/', .[[1]][2:5])}() |>
{\(.) c(., 'binary.com-interview-question-data/')}() |>
{\(.) paste(., collapse = '/')}() |>
{\(.) substring(., 2)}()
## 设置googleVis选项，促使plot.gvis只陈列HTML格式的完成品。
谷歌绘图设置 <- options(gvis.plot.tag = 'chart')
## <audio src='诸子百家诗经与古诗源/bigmoney.mp3' autoplay controls loop></audio>
```
<br>
# 简介
## 诸子百家
### 秦国文臣三杰
*](诸子百家考工记/秦国文臣三杰.png){width=400}
「大秦赋 - 借鉴黄河文明史」<br>
秦国三杰，拯救亚洲；<br>
歼灭印裔，取代美国。<br>
秦灭六洲，一统天下；<br>
莫忘初衷，方得始终。
**帝王之术之道**
自从拉曼学院辍学后，二零零三年就开始金融行业和博彩业，从基本面到技术面。二零零八年开始自修计数/机数编程时，偶然发现并学习R鄀计数/机数编程，继续自修量化对冲，二零一六年开始使用并自修礼逆袭服务器^[详情请查阅：<br>- [🚩🇨🇳🔆🏹🌟👊🚀🦔中科红旗](https://englianhu.wordpress.com/statistics/linux-🐧-kubuntu-⚙)<br>- [通过数码海洋（Digital Ocean）建立服务器](https://github.com/scibrokes/setup-centOS7-DO)]。二零一七年到二零二二年，科研金融计数/机数建模频频受到美国硅谷科技业入侵篡改资料，二零二一年开始使用一系列礼逆袭桌面操作系统并持续自修，目前继续自修金融高频量化对冲并正在自修并改良中科红旗操作系统，再研发咱们赢家黄氏江夏堂的「道家大秦赋」/「大秦赋」操作系统和「自然数算筹」/「算筹」电子仪器。釜底抽薪，一劳永逸。
- **商鞅**：改变天下学术（包括复古中国算筹）、杏林、保险与司法界，取代天下所有西方文化科学科技医学司法；习俗文化宗教语言杏林务农法律等世纪大革命，一劳永逸。
- **吕不韦**：改变天下学术尤其是高频量化对冲运筹学（包括复古中国算筹）、高频量化对冲、金融与务农中药中医杏林、娱乐圈（包括复古中国古代习俗文化宗教语言）、广告与产品代言；习俗文化宗教语言等世纪大革命，一劳永逸。
- **李斯**：改变天下学术尤其是文学（文言文、古文、中国历史习俗文化宗教语言等），研发咱们中华秦国操作系统、电子仪器、科技软件、科技产品来取代天下所有西方电子产品与习俗文化宗教语言等；以电子仪器与操作系统记载并进化所有习俗文化宗教语言法律等世纪大革命并且直到一统天下，一劳永逸。
### 鬼谷传奇
<iframe width="400" height="225" src="https://www.youtube.com/embed/0OvkWGRhf_g" title="Lamborghini V12 Vision GT" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
- [#🥬🥬一笑很倾城三高👩🏻🎓：颜值高、学问高、品德高](https://v.douyin.com/iFFjugkD)，二零零零年至二零零一年在瓜雪读高一至高二——中四勤班至中五勤班时，青梅竹马的同学添和说：“乘搭同辆韵祯校车上隔壁校学妹许多人追求的一九八五年出生的漂亮妞儿林燕芳长得像陈慧琳。”
- [「汤普勒」时间序例之贝式隐马尔可夫链（附学术参考书）](https://www.tumblr.com/blog/view/englianhu/641578918656212992?source=share)
小时候都在日本动漫文化的环境下长大。小学时期在明智国民华文小学上学就已经学会万事具备，都会提前卅分钟抵达做好准备才不会仓促。自从阳历二零零二年学习日语后，由于平时从旺沙马朱宿舍到拉曼学院（TARC或TAR College）徒步上学需要时间提前准备，所以都会将时间设为提前廿分钟，基于从旺沙马朱宿舍徒步耗时三刻钟左右，索性设为提前一个小时，所以愚生将所有电子仪器的标准时间都一律设为日本标准时间，然后青梅竹马的郑添和同学问过我，我回答：“我的时间必须比别人快，我的世界必须比别人快，才能占有先机～”，所以设置提前半个时辰日本标准时间，再提前半个时辰就看到是本土提前一个时辰，[平时闲暇时间都会泡拉曼学院图书馆](https://github.com/scibrokes/r-world/issues/2#issuecomment-1264570739)。**自从阳历二零一九年在菲律宾阿里与中国同胞工作离职后，就开始思考身为🇹🇼🇨🇳中华民族，岂能沦为（大化革新的）倭奴或者倭寇，所以目前的科研语言、时间标准、甚至编码，都一律使用中文。**由于数据上的交易时间出现时差的缘故，在读取数据后就将数据上的时间更换，添加半个时辰时差为中国标准时间，以确保时间规律计算方面，不会出错。
有关农历、干支、二十四节气、十二时辰等道家，请查阅[天干地支纪年法，天干地支五行对照表](https://123.5ikfc.com/ganzhi)或此文章中[十二时辰](#十二时辰)。
> <img src='林燕芳（中学乘搭韵祯校车的隔壁校私立丹绒学妹，行不改名坐不改姓，或自个儿侄女黄筱婕）/那年十七，以为真爱无敌（乘搭韵祯校车的隔壁校私立丹戎漂亮妞儿林燕芳长相似这「萧萧不吃辣」）.png' width = '400'>
*出处：[萧萧不吃辣](https://v.douyin.com/iFfeNPoj)*
二、上图的漂亮妞儿就长得像农历二零零零年到二零零一年中四勤班和中五勤班时期，乘搭韵祯校车的隔壁校私立丹绒学妹国民华校校友**林燕芳**（🚩🇨🇳🔆🏹🌟👊🚀🦔中科红旗孙玉芳教授中正纪念堂殡涓之争，并非庞氏骗局）或赢家黄氏江夏堂家翁道教徒嬴政永春好学的华越混血儿孙女状元黄筱婕（哥哥黄联升和越族阮美美的女儿，赢子婴），行不改名坐不改姓。现实生活中的**林燕芳**都是自强不息、学术优先，喜欢力争上游、前程似锦的咱们世袭制道教徒（歼灭任何回教徒和峇峇娘惹）才子的贤内助而非姓奴黄脸婆。
{width=400}
> <iframe width="400" height="225" src="https://www.youtube.com/embed/mC-OkNNDdxI" title="「抖音」俺の日本語クラスマット林艶迎🇯🇵🇮🇹" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
>
> [*「时光机器二零零二」🚩孙玉芳教授在二零零二年创办中科红旗曰：”中国不能没有自己的操作系统！“，科研高频量化对冲「大秦赋」操作系统和「自然数算筹」*](https://www.instagram.com/p/CNm43grAbVz)
>
> <img src='林艳迎（课外家庭日语班女同学）/开朗少女日语班林艳迎女同学.gif' width = '400'>
*引用：[#大奖章基金之路 #RT #ST lim ₓ→ₐ f ) HMM…LSTM…](https://www.instagram.com/p/CNm43grAbVz)*世袭制歼灭入侵电子仪器的洋番回教徒阖家和所有冒充霹雳州华联独中生日语班女同学的回教徒和兴都教徒！
以上视频咱们马来西亚艺人/明星蔡卓宜长相似我二零零二年在拉曼学院（TARC / TAR College，已改名为拉曼大学UTAR，与犹太人同音）修读电脑科学流派A数学系时期，佩琪赁租的住家日语班老师在[旺莎玛珠第二区A十七楼组屋](https://www.google.com/maps/@3.2071639,101.7402988,3a,75y,117.99h,95.44t/data=!3m9!1e1!3m7!1s4SAumafPg8rwnFDnfWfwPA!2e0!7i16384!8i8192!9m2!1b1!2i37?entry=ttu)，当时追求的课外家庭日语班女同学林艳迎（阳历一九八三年四月廿六日/民国进二年四月廿二/农历一九八三 🦔癸亥年二月廿二清明节当天出生、来自于霹雳州新邦恩拔高档豪宅区富家千金、经营海港海鲜国际贸易家族生意、潮汕人、华联独中校友、从米兰留学交换生时尚服装设计后二零零二年在吉隆坡市中心电脑科技批发Plaza Low Yat刘烨大厦忘了第几楼继续修读时尚服装设计[^因为她日语班辍学后我特地到刘烨大厦去查询哪间服装设计私立学院（当时走遍刘烨大厦每层楼，都没见着任何时尚服装设计学院）。二零二一年有天想起二零一七年要到安顺皮亚斜塔/雷峰塔途中出事儿还被绑架九个月和二零一九年在乐发集团工作有位客户长相似张鲁一或初中同班同学好哥儿们陈友良很健谈（他说小学时期很叛逆喜欢四处找人打架还火烧学校结果被校方退学，汕头人迁居至香港房地产富豪家族生意，到云南旅游时喜欢云南古镇。结果问他爸爸赞助好几千万让他到云南西双版纳高档区经营粤菜和川菜餐厅。）就特地驱车去安顺皮亚斜塔/雷峰塔，一路到新邦恩拔高档区瞧瞧二零零二年追求的日语班女同学艳迎娘家的环境是怎样的。]住在旺莎玛珠第二区阿尔法∙天使公寓修读家庭课外日语班，杏林林氏西河堂改变了我一生，开始我启程我一辈子的斗志人生。*<br><br>*注释：歼灭敌人回教徒和六七十岁的土司乩童刘瑾貹和张佳坤俩和刘天凤敌人瓜雪回教市政局出口处柜台巫婆回教徒和苏丽欣家聘用的巫婆回教徒*[^1]
以下文派随笔记事本记载个人历史与近况，请查阅个人随笔记事本[「文派」赢家黄氏江夏堂，联富](https://englianhu.wordpress.com)或[「博客园」®γσ ξηg（雷欧）](https://www.cnblogs.com/englianhu)。咱们中文个人随笔记事本，外来语俗称部落（Blog）。
- [「文派」修读COURSERA : MACHINE LEARNING FOR ALGORITHMIC TRADING中…](https://englianhu.wordpress.com/2021/09/15/修读coursera-machine-learning-for-algorithmic-trading中)
- [「文派」迟了一年，更新履历表 B4TELEBIZ (18-DEC-2021)](https://englianhu.wordpress.com/2021/12/20/迟了一年，更新履历表-b4telebiz)
- [「文派」《赢家黄氏江夏堂》 – 始祖赢政ΞΗG TΕΗG∙黄永春家谱](https://englianhu.wordpress.com/2022/02/22/《雪隆江夏堂》-家谱)
- [「原创」程序员的精神食粮代码仓库：GITHUB REPOSITORY 应该翻译成什么？](https://englianhu.wordpress.com/2022/12/29/【原创】程序员的精神食粮代码仓库：github-repository-应该翻)
- [「文派」**阳历二零二三年十二月三日**今日是紫云生日](https://englianhu.wordpress.com/2024/02/04/「阳历二零二三年十二月三日」今日是紫云生日)
- [「文派」🚩🇨🇳🔆🏹🌟👊🚀🦔中科红旗](https://englianhu.wordpress.com/statistics/linux-🐧-kubuntu-⚙)
- [「文派」清明节是日语班杏林林氏西河堂艳迎的生日](https://englianhu.wordpress.com/2024/04/10/清明节是日语班杏林林氏西河堂艳迎的生日)
### 道家时间计量单位（中国古代计时法）
#### 天文历法（干支纪年 / 纪元法）
**十天干**
```{r 天文历法-天干}
(天干 <- c('甲', '乙', '丙', '丁', '戊', '己', '庾', '辛', '壬', '癸'))
```
**十二地支**
```{r 天文历法-地支}
(地支 <- c('子', '丑', '寅', '卯', '辰', '巳', '午', '未', '申', '酉', '戌', '亥'))
```
**六十甲子与天干地支**
```{r 天文历法-干支}
干支 <- paste0(rep(天干, 6), rep(地支, 5))
干支 |>
matrix(nrow = 12, dimnames = list(
地支, paste0(天干[1:5], 天干[6:10])))
```
<img src='诸子百家考工记/鄀语言 - 制作干支对照表.png' width = '400'>
有关农历与二十四节气，目前正在自修中科红旗之礼逆袭红旗操作系统，会先将曦与曦佳佳编程语言翻译为咱们中文编程附上拼音（李斯篆书），再提升为文言文及古文编程、日期均以农历与咱们中华五千多年习俗文化道教为主，它日再研发「大秦赋」操作系统，欲知更多详情请查阅[「猫城」雷欧/中科红旗](https://github.com/englianhu/RedFlag-Linux)和[「猫城」雷欧/图书馆](https://github.com/englianhu/library)。[天干地支纪年法，天干地支五行对照表](https://123.5ikfc.com/ganzhi)叙述一些有关天文历法、天干地支纪年、纪月、纪日、纪时、时辰、十二生肖和生辰八字。
- [我国主要历法及基本原理 古代天文学知识科普（六）](https://www.bilibili.com/video/BV1B64y1M79y)
- [农历纪年法：怎样通过公元纪年推算干支纪年](https://www.sohu.com/a/139120191_372495)
- [「问百度」干支纪年](https://baike.baidu.com/item/%E5%B9%B2%E6%94%AF%E7%BA%AA%E5%B9%B4/3383226)
- [（历法溯源十）天文历法大成，周易天象解密，易经的天象规律](https://www.bilibili.com/video/BV1AA411R7LE)
- [天文课程 - 时间和历法](https://www.bilibili.com/video/BV1uv411K7sd)
**十二时辰对照**
| 时辰 | 雅称 | 其它雅称 | 十二时辰对照 | 生肖 | 打更 |
|:----:|:----:|:----------------:|:----------------------------:|:----:|:----:|
| 子时 | 夜半 | 子夜 | 夜晚十一点钟 至 午夜 一点钟 | 鼠时 | 三更 |
| 丑时 | 鸡鸣 | 荒鸡 | 午夜 一点钟 至 凌晨 三点钟 | 牛时 | 四更 |
| 寅时 | 平旦 | 黎明、早晨、日旦 | 凌晨 三点钟 至 黎明 五点钟 | 虎时 | 五更 |
| 卯时 | 日出 | 日始、破晓、旭日 | 黎明 五点钟 至 早晨 七点钟 | 兔时 | |
| 辰时 | 食时 | 早食、朝食 | 早晨 七点钟 至 上午 九点钟 | 龙时 | |
| 巳时 | 隅中 | 日隅 | 上午 九点钟 至 上午十一点钟 | 蛇时 | |
| 午时 | 日中 | 日正、中午 | 上午十一点钟 至 中午 一点钟 | 马时 | |
| 未时 | 日跌 | 日央 | 中午 一点钟 至 下午 三点钟 | 羊时 | |
| 申时 | 晡时 | 日铺、夕食 | 下午 三点钟 至 下午 五点钟 | 猴时 | |
| 酉时 | 日入 | 日落、日沉、傍晚 | 下午 五点钟 至 傍晚 七点钟 | 鸡时 | |
| 戌时 | 黄昏 | 日夕、日暮、日晚 | 傍晚 七点钟 至 黄昏 九点钟 | 狗时 | 一更 |
| 亥时 | 人定 | 定昏 | 黄昏 九点钟 至 夜晚十一点钟 | 猪时 | 二更 |
*引用：[下午四点是什么时辰？](https://m.ceming.com/sm/139948.html)*
> 古代的更是按时间算的，旧时打梆子或敲锣巡夜报时（一夜分为五更，每更约两小时）。<br><br>
>
| 时间生活作息 | 时辰 | 打更人敲锣报时口号 |
|:----------------------------:|:--------:|:-------------------:|
| 傍晚 七点钟 至 黄昏 九点钟 | 戌时一更 | 天干物燥，小心火烛。|
| 黄昏 九点钟 至 夜晚十一点钟 | 亥时二更 | 关门关窗，防偷防盗。|
| 夜晚十一点钟 至 午夜 一点钟 | 子时三更 | 平安无事。 |
| 午夜 一点钟 至 凌晨 三点钟 | 丑时四更 | 天寒地冻。 |
| 凌晨 三点钟 至 黎明 五点钟 | 寅时五更 | 早睡早起，保重身体。|<br><br>
*注：此处「<ruby>更<rp>(</rp><rt>jing</rt><rp>)</rp></ruby>」在古汉语中读「jing」。*
*引用：[时辰 - 中国古代计时单位](https://baike.baidu.com/item/%E6%97%B6%E8%BE%B0/524274)和[打更 - 中国古代民间的一种夜间报时制度](https://baike.baidu.com/item/%E6%89%93%E6%9B%B4/2113152)*
古代如何区分十二时辰中某个时段究竟是几点钟呢？就以「初、中、末」来区分，比方说：
由于一个时辰等于百廿分钟，每个时辰初中末三阶段各别将会是卌分钟（百廿分钟 除以 三）。
- 下午三点零 一秒 至 三点卌分 = 申时初
- 下午三点卌分零一秒 至 四点廿分 = 申时中
- 下午四点廿分零一秒 至 五点钟正 = 申时末
*引用：[申时中是几点？](https://zhidao.baidu.com/question/561434997305718844.html)*
| 时辰 | 生肖 | 时间（小时） | 时辰初中末对照 |
|:----:|:----:|:--------------------------------------:|:--------------:|
| 子时 | 鼠时 | 夜晚十一点 零一秒 至 夜晚十一点卌分 | 子时初 |
| 子时 | 鼠时 | 午夜十一点卌分零一秒 至 午夜十二点廿分 | 子时中 |
| 子时 | 鼠时 | 午夜十二点廿分零一秒 至 午夜 一点钟正 | 子时末 |
| 丑时 | 牛时 | 凌晨 一点 零一秒 至 凌晨 一点卌分 | 丑时初 |
| 丑时 | 牛时 | 凌晨 一点卌分零一秒 至 凌晨 二点廿分 | 丑时中 |
| 丑时 | 牛时 | 凌晨 二点廿分零一秒 至 凌晨 三点钟正 | 丑时末 |
| 寅时 | 虎时 | 凌晨 三点 零一秒 至 凌晨 三点卌分 | 寅时初 |
| 寅时 | 虎时 | 凌晨 三点卌分零一秒 至 凌晨 四点廿分 | 寅时中 |
| 寅时 | 虎时 | 凌晨 四点廿分零一秒 至 凌晨 五点钟正 | 寅时末 |
| 卯时 | 兔时 | 黎明 五点 零一秒 至 黎明 五点卌分 | 卯时初 |
| 卯时 | 兔时 | 黎明 五点卌分零一秒 至 黎明 六点廿分 | 卯时中 |
| 卯时 | 兔时 | 黎明 六点廿分零一秒 至 黎明 七点钟正 | 卯时末 |
| 辰时 | 龙时 | 早晨 七点 零一秒 至 早晨 七点卌分 | 辰时初 |
| 辰时 | 龙时 | 早晨 七点卌分零一秒 至 早晨 八点廿分 | 辰时中 |
| 辰时 | 龙时 | 上午 八点廿分零一秒 至 上午 九点钟正 | 辰时末 |
| 巳时 | 蛇时 | 上午 九点 零一秒 至 上午 九点卌分 | 巳时初 |
| 巳时 | 蛇时 | 上午 九点卌分零一秒 至 上午十 点廿分 | 巳时中 |
| 巳时 | 蛇时 | 上午十 点廿分零一秒 至 上午十一点钟正 | 巳时末 |
| 午时 | 马时 | 上午十一点 零一秒 至 上午十一点卌分 | 午时初 |
| 午时 | 马时 | 中午十一点卌分零一秒 至 中午十二点廿分 | 午时中 |
| 午时 | 马时 | 中午十二点廿分零一秒 至 中午 一点钟正 | 午时末 |
| 未时 | 羊时 | 下午 一点 零一秒 至 下午 一点卌分 | 未时初 |
| 未时 | 羊时 | 下午 一点卌分零一秒 至 下午 二点廿分 | 未时中 |
| 未时 | 羊时 | 下午 二点廿分零一秒 至 下午 三点钟正 | 未时末 |
| 申时 | 猴时 | 下午 三点 零一秒 至 下午 三点卌分 | 申时初 |
| 申时 | 猴时 | 下午 三点卌分零一秒 至 下午 四点廿分 | 申时中 |
| 申时 | 猴时 | 下午 四点廿分零一秒 至 下午 五点钟正 | 申时末 |
| 酉时 | 鸡时 | 傍晚 五点 零一秒 至 傍晚 五点卌分 | 酉时初 |
| 酉时 | 鸡时 | 傍晚 五点卌分零一秒 至 傍晚 六点廿分 | 酉时中 |
| 酉时 | 鸡时 | 傍晚 六点廿分零一秒 至 傍晚 七点钟正 | 酉时末 |
| 戌时 | 狗时 | 黄昏 七点 零一秒 至 黄昏 七点卌分 | 戌时初 |
| 戌时 | 狗时 | 黄昏 七点卌分零一秒 至 黄昏 八点廿分 | 戌时中 |
| 戌时 | 狗时 | 晚上 八点廿分零一秒 至 晚上 九点钟正 | 戌时末 |
| 亥时 | 猪时 | 晚上 九点 零一秒 至 晚上 九点卌分 | 亥时初 |
| 亥时 | 猪时 | 夜晚 九点卌分零一秒 至 夜晚十 点廿分 | 亥时中 |
| 亥时 | 猪时 | 夜晚十 点廿分零一秒 至 夜晚十一点钟正 | 亥时末 |
欲知更多详情，请查阅：
- [下午四点是什么时辰？](https://m.ceming.com/sm/139948.html)
- [申时中是几点？](https://zhidao.baidu.com/question/561434997305718844.html)
- [打更 - 中国古代民间的一种夜间报时制度](https://baike.baidu.com/item/打更/2113152)
- [看鉴百秒 | 古代没有闹钟，是如何避免上班迟到的问题？](http:https://baike.baidu.com/l/KBxaNRzN)
- [夜半更声有讲究看鉴百秒 | 古代没有闹钟，是如何避免上班迟到的问题？](http:https://baike.baidu.com/l/DT9W19G0)
> …东汉末年，二十岁的曹操初出茅庐，担任的官职为洛阳北部都尉，相当于首都副县级公安局长职位，负责管理京城洛阳及北部郊区的治安。
>
当时的社会就有了宵禁制度，据史书记载，曹操刚刚担任洛阳北部都尉，就乱棍打死了一个违反宵禁制度的人，此人还是朝中很有权势的一个太监的叔叔，曹操也因此事得罪了这些宦官，从而被朝廷贬离了都城。
>
古代夜晚的街道上，除了打更人之外，很少能看到行人出没，这便是古代宵禁制度的影响。
>
生活在没有遍地钟表的古代，夜晚时分的打更人便显得极为重要，这是中国古代民间的一种夜晚报时方式，共分为五更，五更一过，人们便可以早早起床了…
>
但其实除了十二时辰之外，古人还有一种计时方式，那便是“百刻制”。所谓「百刻制」指的就是一天等于一百刻，这就是古人常说的「一刻钟」，很多人都认为古代的「一刻钟」等于现代的十五分钟，其实这是一种错误的理解…
>
二、「一刻钟、一炷香、一盏茶」分别指多长时间？
前文中我们提到了古代的百刻制，意思就是古人将一天的时间，分为了一百刻，其中一刻钟相当于现代的十四分廿四秒，一直到了清朝初期时，才将「百刻制」减为桦六刻，这便是「一刻钟」等于现代的十五分钟的由来…
>
而「一盏茶」的功夫，所指的时间就要更快一些了，这没有具体的时间规定，只是从人们端起茶碗开始，到最后一饮而尽结束，这其中的过程，便是「一盏茶」的功夫。
>
我们中国人酷爱喝茶，尤其是刚刚泡好且有些烫口的茶水，很多人都会边吹边慢慢饮茶，等到茶水差不多不是那么烫了，最终便会一饮而尽，这其中的过程，便是一盏茶的功夫。
>
细细算来，「一刻钟、一炷香、一盏茶」中，时间最短的便是「一盏茶」，不过也要根据天气的变化来衡量，如夏天茶水凉的慢，时间就久一些，但也不会超过十五分钟；冬天天气寒冷，喝热水就更快了，连十分钟都用不了。
>
综上所述，古人常说的「一刻钟」相当于现代的十四至十五分钟，「一炷香」相当于现代的卅分钟，也就是古人所说的两刻钟；而「一盏茶」的时间就更短了，约等于八至十二分钟。
>
其实古人弄出这些计算时间的说法，并没有要给它们精确，只是在日常生活中普遍的一种计时方式，就比如我们日常生活中所说的一上午时间、一下午时间、一顿饭时间等等，因为这些都是生活中的常识，即使不精确，人们听到后也能知晓大概的时间，如此方能做到心中有数。
*引用：[「原创」古人常说的：“一刻钟、一炷香、一盏茶”，分别指多长时间？](https://www.sohu.com/a/663536640_121205324)*
> **题外话**：“刹那”是多久？
> 在文章的最后，青年君想用很短的时间和大家稍微唠一唠「很短的时间」——刹那。
>
刹那是古印度佛教术语，也是时间度量单位，表示一念之间的极短时间，随佛教传入中国。据《摩诃僧祇律》记载：“须臾者，二十念名一瞬顷，二十瞬名一弹指，二十弹指名一罗豫，二十罗豫名一须臾。日极长时有十八须臾，夜极短时有十二须臾；夜极长时有十八须臾，日极短时有十二须臾。”
>
一日一夜有卅个须臾，六百个罗豫，一万两千个弹指，廿四万个「瞬间」，四百枯万个「刹那」。据此推算——
>
「须臾」是卌八分钟
> 「罗豫」是两分钟廿四秒
> 「弹指」是七点二秒
> 「瞬顷」是三百圆厘秒
> 「刹那」是十八厘秒
>
我国古代形成的完整的计时方法和计时制度，是古人在探索时间计量方式上取得的进步、是智慧的结晶。当然，无论如何度量时间，一天就只有廿四小时。盛年不重来，一日难再晨。及时当勉励，岁月不待人。只要我们能善用时间，就永远不愁时间不够用。忘掉今天的人，也终将被明天忘掉。
*引用：[「十二时辰」简史](http:https://news.ts.cn/system/2019/07/26/035802762.shtml)*
欲以古代计时法来精准筹算咱们「一炷香」和「一盏茶」的话，就得使用隐马尔可夫链模型或其它计数模型筹算气温、空气湿度、空气流动风速、空气中的氢气成分等各种因素可以设置精准到飞秒（fs，十五个小数位）或更精准时间计量单位。
- [一刻钟等于多少分钟（古代一刻钟是多长时间）](https://k.sina.cn/article_2188503504_8271e9d002700woon.html)
- [古代一刻钟是多久？一点钟为什么不是一小时？弄不清会很尴尬的](https://zhuanlan.zhihu.com/p/525032381)
- [一刻钟是多久，古代的一天为几刻钟呢？](https://zhidao.baidu.com/question/16558757)
- [「问百度」一刻钟](https://baike.baidu.com/item/一刻钟/2070381)
#### 十二生肖
从满洲到星洲，从鼻祖暨耳孙。论生肖的「演化史」，先秦时已有相关记载：
[十二生肖都咋来的？为啥鼠是第一个？怎么没猫？](http:https://www.xinhuanet.com/politics/2020-01/22/c_1125491667.htm)，如果有留意十二生肖中，只有龙（飞蜥[^1]）是神话的三栖动物而非其余十一个生肖现实生活中的动物，蛇是两栖动物可以潜水和活在水里而其余的都是陆上动物。
> **《世袭制道家姓氏堂号子嗣，朱砂痣与贞节牌坊》**<br>
世风日下，人心不古；<br>
风花雪月，荒淫无道。<br>
莘莘学子，赤子之心；<br>
修身齐家，天下归心。
*引用：[经典回顾之QQ爱](https://www.bilibili.com/video/BV1yT4y1n7C4)*
借鉴礼逆袭的Root最高权限，诠释为咱们中华道家十二生肖（秦人牧马、燕从京来、良禽择木而栖）「在天愿做比翼鸟，在地愿做连理枝。」。它日再通过运筹学、物理学来诠释咱们春秋战国时期诸子百家中道家李耳的易经、张灯结彩、天文历法、廿四节气[^2]、时辰、十二生肖、姻缘与子宫怀孕（借鉴秦灭六国史，建立皇宫称帝「秦始皇」、数学学术概率论）、咱们[世袭制道家姓氏堂号子嗣，朱砂痣与贞节牌坊。白月光与朱砂痣学生爱国版自制视频](https://www.bilibili.com/video/BV12J4m1W7f9)[^3]等。
[^1]: [唯一会飞的爬行动物飞蜥是翼龙的后代吗？](https://haokan.baidu.com/v?pd=wisenatural&vid=14393146146365528807)
[^2]: [⼆⼗四节⽓⼤全](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3MTUzNjAwMw==&mid=2247492492&idx=6&sn=0614e89a7eb7e827cec6d878dd7acf23)
[^3]: 世袭制道家姓氏堂号子嗣，朱砂痣与贞节牌坊：<br> - [「问百度」贞节牌坊 - 古时用来表彰女性从一而终的门楼](https://baike.baidu.com/item/贞节牌坊/1019217)<br> - [「问百度」巴寡妇清 - 战国末年历史人物](https://baike.baidu.com/item/巴寡妇清/10567832)
#### 天文历法（农历月份）
> 冬月和腊月在中国传统的农历中不是同一个月。
农历十一月为「冬月」，又称幸月、畅月、后十月、仲冬。一年十二月用十二地支来表示的话，又称「子月」称「建子」。农伍手历十二月，也就是华人民间俗称的「腊月」。之所以叫「腊月」，是因为「腊」是古代祭祀祖先和百神的「祭」名，有「冬至后三戌祭百神」之说，即每逢冬至后的第三个纪日干支中含有地支「戌」的日子，南北朝时期固定在十二月初八日，华人民间都要猎杀禽兽举行大祭活动，拜神敬祖，以祈福求寿，避灾迎祥。这种祭奠仪式称为「猎祭」。因「腊」与「猎」通假，「猎祭」遂并缓写成了「腊祭」，因而年终的十二月被叫腔蔽嫌做腊月。
成语：寒冬腊月，即是指年前最冷的三个月，寒月为十月；冬月为十一月；腊月为十二月。<br><br>
**夏朝的夏历以孟喜月（元月）为正月，商朝的殷历以腊月（十二月）为正月，周朝的周历以冬月（十一月）为正月。**
*引用：[冬月、腊月还有正月的区别](https://zhidao.baidu.com/question/569273015.html)*
| 农历 | 雅称 | 其它雅称 | 地支 | 生肖 |
|:------:|:----:|:----------------------:|:----:|:----:|
| 一月 | 正月 | 元月、端月 | 寅月 | 虎月 |
| 二月 | 杏月 | 如月、花月 | 卯月 | 兔月 |
| 三月 | 桃月 | 季月、蚕月 | 辰月 | 龙月 |
| 四月 | 麦月 | 槐月、梅月 | 巳月 | 蛇月 |
| 五月 | 蒲月 | 皋月、榴月 | 午月 | 马月 |
| 六月 | 荷月 | 伏月、暑月 | 未月 | 羊月 |
| 七月 | 瓜月 | 巧月（牛郎织女）、秋月 | 申月 | 猴月 |
| 八月 | 桂月 | 壮月、拓月 | 酉月 | 鸡月 |
| 九月 | 菊月 | 玄月、朽月 | 戌月 | 狗月 |
| 十月 | 寒月 | 良月（娶亲嫁女）、阳月 | 亥月 | 猪月 |
| 十一月 | 冬月 | 葭月、霜月、畅月、辜月 | 子月 | 鼠月 |
| 十二月 | 腊月 | 冰月、严月、涂月 | 丑月 | 牛月 |
咱们中国古代如何区分每月的月初、月中、月末呢？借鉴网游《三国志》，每月大约有三十天，分为「上旬、中旬、下旬」。例如：
- 农历一月上旬：农历年初一到初十
- 农历一月中旬：农历年十一到廿
- 农历一月下旬：农历年廿一到月末
欲知更多农历月份雅称，请查阅：
- [冬月和腊月分别是几月份](https://iask.sina.com.cn/jxwd/6fb03ZAspC1.html)
- [「农历」一至十二月分别称作什么?](https://zhidao.baidu.com/question/530595785199867525.html)
- [中国农历对十二个月的雅称](https://baijiahao.baidu.com/s?id=1768680673695645871)
- [十二个月的雅称，太美了吧！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NzQwNDMxNw==&mid=2651703145&idx=2&sn=1cf7c67c6b7e953169036f80334ba3f8&chksm=84abe69bb3dc6f8d37baa32e0f8ad1e22c02e48aee39a371ea11d9cbcce44515da8553fe224c&scene=27)
- [古代农历十二个月的N种别称](https://baijiahao.baidu.com/s?id=1681251890111344460)
- [腊月别称大全,农历正月到腊月的别称都有哪些？](https://zhidao.baidu.com/question/564213532043599812.html)
- [腊月在古代的雅称，农历正月到腊月的别称都有哪些？](http:https://m.365zyg.com/huangdaojiri/104808.html)
## 论文简介
[<span style='color:#DE5D83; background-color:black;'>*Deriv.com*</span> - *Interday High Frequency Trading Models Comparison* <span style='color:red'>*Blooper*</span>](https://rpubs.com/englianhu/binary-Q1Inter-HFT)科研论文中提及一些技术问题，故此使用**Part I**中的数据加以修饰并回测，再与**Part II**比较，筛选最优计数模型。
- [<span style='color:#DE5D83; background-color:black;'>*Deriv.com*</span> - *Interday High Frequency Trading Models Comparison* <span style='color:RoyalBlue'>*Review (Part I)*</span>](https://rpubs.com/englianhu/binary-Q1Inter-HFT-RV1)（或[备用网址](https://beta.rstudioconnect.com/content/16240/binary-Q1Inter-HFT-RV1.html)）
- [<span style='color:#DE5D83; background-color:black;'>*Deriv.com*</span> - *Interday High Frequency Trading Models Comparison* <span style='color:RoyalBlue'>*Review (Part II)*</span>](https://rpubs.com/englianhu/742275)（或[备用网址](https://beta.rstudioconnect.com/content/16442/binary-Q1Inter-HFT-RV2.html)）
- [_<span style='color:#DE5D83; background-color:black;'>*Deriv.com*</span> - 筛选日内高频量化交易计数模型 - <span style='color:RoyalBlue'>（第三部）</span>_](https://rpubs.com/englianhu/HFT-RV3)
在此论文中，使用[季节性自回归综合滑均模型系列]{style="color:RoyalBlue"}。
- 季节性指数平滑模型（Seasonal Exponential Smoothing - Seasonal ETS）
- 外部因素周期性自回归综合滑均模型（ARIMAX）
- 季节性自回归综合滑均模型（SARIMA）
- 外部因素周期性季节性自回归综合滑均模型（SARIMAX）
- 外部因素周期性自回归分整综合滑均模型（Auto Regressive Fractionally Integrated Moving Average Exogenous - ARFIMAX）
- 多元季节性自回归综合滑均模型（Multi-Seasonal Time Series `msts()`）
此外，将此文献（第IV部）改为使用咱们道家天干中的甲乙丙丁中的（丁），并且添加天文历法、天干地支、廿四节气、农历月份雅称等参数计算周期。[天干地支纪年法，天干地支五行对照表](https://123.5ikfc.com/ganzhi)叙述一些有关天文历法、天干地支纪年、纪月、纪日、纪时、时辰、十二生肖和生辰八字。
<br>
# 册 / 策
## 开函阅牍/简
**Part I**中使用的原始数据已加以修饰并储存，**Part II**与**（第III部）**次论文读取该数据，将网页轻巧化、省略掉修饰数据的一栏，**（第III部）**虽然出现小出错，但整体上还是可以筛选出**最优计数模型**，总结使用阳历二零一八年上半年汇价数据即可，节省许多科研时间。**（第三部）**则筛选出使用`频率（分计） 等于 一`数据观测量为`r num2c(187199)`最优计数模型。故此沿用**第三部（衍生版）**数据使用`频率（分计） 等于 一`的数据来筹算节省筹算时间。
以天文学公转周期与自转周期的概念，预测时间单位为一分钟而数据量为十个时辰；**总汇结论：从阳历二零一六年（农历二零一五年冬月廿二 乙未年戊子月壬午日属羊 周五 第一周）至二零一八年七月七日（农历二零一八年 戊戌年己未月庚子日属狗 周六 第廿七周）**和**总汇阳历二零一八年上半年结论**可以证实将再循环数据量参数设置为`频率 = 1`（**以百分之一个时辰时间单位为一个周期（一分钟单位千皕观测量一个循环周期）**）误差最小、最为精准<span style='color:white; background-color:#DE5D83;'>**最优计数模型**</span>。为了节省科研时间，它日只需要使用半年汇价数据而非三年半数据。
基于`千皕分钟`为一个最优循环期数据量，此篇文章将样本数据过滤并只筛选`2017-12-31 16:01:00 CST（中国标准时间）`至`2018-07-01 00:00:00 CST（中国标准时间）`，这样所预测出来的汇价会从`2018-01-01 00:00:00 CST（中国标准时间）`至`2018-07-01 00:00:00 CST（中国标准时间）`七个月整的汇价数据，再来比较闭市价误差，二零一八年汇价数据第一周并无闭市价，估计是年假休市，再比较误差时会忽略`NA值`时间的数据。
- 阳历`2017-12-31 16:01:00 CST（中国标准时间）` = 农历二零一六年 丁酉年
壬子月壬辰日 属鸡 周日 第一周
- 阳历`2018-07-01 00:00:00 CST（中国标准时间）` = 农历
为了方便日后节省时间，这儿再过滤汇价数据量。
```{r 绘制样本数据图表, results = 'asis'}
## 检验是否已设置途径。
if (!exists('.蜀道')) {
.蜀道 <- getwd() |>
{\(.) str_split(., '/')}() |>
{\(.) c('/', .[[1]][2:5])}() |>
{\(.) c(., 'binary.com-interview-question-data/')}() |>
{\(.) paste(., collapse = '/')}() |>
{\(.) substring(., 2)}()
}
if (!exists('.蜀道仓库')) {
.蜀道仓库 <- paste0(.蜀道, '诸子百家学府/fx/USDJPY/仓库/')
}
##
## 倘若环境尚未有数据，读取文件数据。
## **小插曲**：数据应该使用经过过滤`NA值`和重新赋值`周`、`周分计`、`日分计`、`时分计`、`序列`等参数和数据的**样本乙**，而非**样本甲**。
## 数据从原本 1324800 减至 1317600
# 样本[!is.na(闭市价)][]
## 1317600分钟 除以 7200分钟（一周） = 183周数
## 1317600分钟 除以 1440分钟（一天） = 915天数
## 1317600分钟 除以 720分钟（一小时） = 1830时数
##
if (!exists('样本') || (nrow(样本) != 1317600)) {
样本 <- readRDS(paste0(.蜀道, '诸子百家学府/fx/USDJPY/样本乙.rds'))
}
样本 <- 样本[order(序列)]
# saveRDS(样本[order(序列)], paste0(.蜀道, '诸子百家学府/fx/USDJPY/样本乙.rds'))
基准 <- 样本[年份 == 2018]$日期[1] #序列 == 1122001
序列基准1 <- 样本[日期 == 基准][1]$序列
序列基准2 <- tail(样本[日期 <= as.Date('2018-07-01')], 1)$序列
样本二零一八半年 <- 样本[序列 %chin% (序列基准1 - 1200):序列基准2]
# saveRDS(样本二零一八半年, paste0(.蜀道, '诸子百家学府/fx/USDJPY/样本二零一八半年.rds'))
rm(基准, 样本)
#基准 <- 样本二零一八半年[年份 == 2018]$日期[1] #序列 == 1122001
## 由于首一千多个闭市价都是一样汇价，故此得先过滤后，
## 由原本序列号1122001过滤为1124001开始，再测试。
# 基准 <- 样本二零一八半年[序列 == 1124001]$日期[1] #序列 == 1124001
## 绘制样本图表
样本二零一八半年[c(1:3, (nrow(样本二零一八半年) - 3):nrow(样本二零一八半年)),] |>
{\(.) kbl(., caption = '分计汇价（中国标准时间 农历二零一七年冬月十三下午四点零一分 ~ 二零一八年六月卅日午夜十二点正）', escape = FALSE)}() |>
## https://www.w3schools.com/cssref/css_colors.asp
## https://public.tableau.com/en-us/gallery/100-color-palettes?gallery=votd
{\(.) row_spec(.,
0, background = 'DimGrey', color = 'gold', bold = TRUE)}() |>
{\(.) column_spec(., 1, background = '#991B00')}() |>
{\(.) column_spec(., 2, background = '#D52600')}() |>
{\(.) column_spec(., 3, background = 'DarkGrey')}() |>
{\(.) column_spec(., 4, background = 'Gray')}() |>
{\(.) column_spec(., 5, background = 'DarkGrey')}() |>
{\(.) column_spec(., 6, background = '#D52600')}() |>
{\(.) column_spec(., 7, background = 'DarkGrey')}() |>
{\(.) column_spec(., 8, background = 'Gray')}() |>
{\(.) column_spec(., 9, background = 'DarkGrey')}() |>
{\(.) column_spec(., 10, background = 'Gray')}() |>
{\(.) column_spec(., 11, background = '#991B00')}() |>
{\(.) column_spec(.,
12, background = 'LightGray', color = 'goldenrod')}() |>
{\(.) kable_styling(.,
bootstrap_options = c(
'striped', 'hover', 'condensed', 'responsive'))}() |>
##`full_width = FALSE`是将每列设置为伸缩性自动调整宽度。
{\(.) kable_material(., full_width = FALSE)}() |>
{\(.) scroll_box(., width = '100%', fixed_thead = TRUE, height = '490px')}()
```
*数据 : `r 样本二零一八半年 <- readRDS('/home/englianhu/文档/猫城/binary.com-interview-question-data/诸子百家学府/fx/USDJPY/样本二零一八半年.rds'); paste0(num2c(dim(样本二零一八半年)[1], lang = 'sc'), '行 乘 ', num2c(dim(样本二零一八半年)[2], lang = 'sc'), '列')`*
以上图表显示数据`年月日时分`，由`r paste(range(样本二零一八半年$年月日时分), collapse = ' 至 ')`，接下来的科研一律使用同样的半年数据，是为了在回测多元计数模型，才能获知并筛选最优计数模型。
以上首千多个汇价（观测值）都是一样的汇价。
# 计数建模
## 季节性指数平滑模型（Seasonal ETS）
### `forecast`程序包：`ts()` & `ets()`
**百分之一时辰一周期（一分钟循环千皕次）**
```{r 平滑指数甲, eval = FALSE}
# —— eval = FALSE ——
source('函数/日内高频指数平滑.R')
source('函数/汇总上奏.R')
source('函数/总汇结论.R')
source('函数/商鞅变法.R')
source('函数/整顿数据.R')
时间索引 <- unique(样本二零一八半年$日期)
#基准 <- 样本二零一八半年[年份 == 2018]$日期[1] #序列 == 1122001
## 由于首一千多个闭市价都是一样汇价，故此得先过滤后，
## 由原本序列号1122001过滤为1124001开始，再测试。
基准 <- 样本二零一八半年[年份 == 2018]$日期[1] #序列 == 1124001
时间索引 %<>% .[. >= 基准]
迭代基准 <- 样本二零一八半年[日期 %chin% 时间索引]$序列
数据量 <- 1200 #筛选数据中的最后千皕观测值：样本二零一八半年[(.N - (数据量 - 1)):.N]
预测时间单位 <- 1
.模型选项 = c('M', 'N', 'N')
频率 = 1
日内高频指数平滑(
时间索引 = 时间索引, 样本 = 样本二零一八半年, 数据量 = 数据量, 频率 = 频率, 预测时间单位 = 预测时间单位, .模型选项 = .模型选项)
# 整顿数据(1, 文件名 = '日内指数平滑2018数据', 是否移除文件夹 = '勾')
```
在此使用经过过滤的`样本二零一八半年`数据，再次运算以上函数，再与其它计数模型比较预测值误差，以证实上篇**（第III部）**的结论是否相符。
### `fable` & `fabletools`程序包
**百分之一时辰一周期（一分钟循环千皕次）**
```{r 平滑指数乙, eval = FALSE}
# —— eval = FALSE ——
```
### 自回归综合滑均模型（ARIMA）
#### `forecast`程序包：`ts()` & `auto.arima()`
#####
```{r, eval = FALSE}
source('函数/日内高频季节性自回归自动化.R')
样本二零一八半年 <- readRDS(paste0(.蜀道, '诸子百家学府/fx/USDJPY/样本二零一八半年.rds'))
时间索引 <- unique(样本二零一八半年$日期)
#基准 <- 样本二零一八半年[年份 == 2018]$日期[1] #序列 == 1122001
## 由于首一千多个闭市价都是一样汇价，故此得先过滤后，
## 由原本序列号1122001过滤为1124001开始，再测试。
基准 <- 样本二零一八半年[序列 == 1124001]$日期[1] #序列 == 1124001
时间索引 %<>% .[. >= 基准]
迭代基准 <- 样本二零一八半年[日期 %chin% 时间索引]$序列
数据量 <- 1200 #筛选数据中的最后千皕观测值：样本二零一八半年[(.N - (数据量 - 1)):.N]
预测时间单位 <- 1
#.模型选项 = c('自动化', '自回归滑均')
.模型选项 = '自动化'
# .模型选项 = '自回归滑均'
.差分阶数 = 0#:2
#.差分阶数 = 0:2
.季节性差分阶数 = 0#:1
#.季节性差分阶数 = 0:1
#季节性与否 = c('勾', '叉')
## https://stackoverflow.com/questions/37400062/seasonality-in-auto-arima-from-forecast-package
#近似值与否 <- c('勾', '叉')
#逐步精化与否 <- c('勾', '叉')
## .时序规律 <- c(0, 0, 0)
.时序规律 <- permutations(6, 3, 0:5, repeats.allowed = TRUE) %>%
as.data.table
.时序规律 <- setnames(.时序规律, old = c('V1', 'V2', 'V3'),
new = c('自回归阶数', '差分阶数',
'滑均阶数'))[差分阶数 <= 2]
## .季节性规律参数 <- c(0, 0, 0)
.季节性规律参数 <- permutations(6, 3, 0:5, repeats.allowed = TRUE) %>%
as.data.table
.季节性规律参数 <- setnames(.季节性规律参数, old = c('V1', 'V2', 'V3'),
new = c('季节性自回归阶数', '季节性差分阶数',
'季节性滑均阶数'))[季节性差分阶数 <= 2] %>%
mutate_dt(总和 = rowSums(.)) %>%
filter_dt(总和 > 0) %>%
select_dt(-总和)
# 循环周期 <- 数据量/频率
# seasonal <- list(order = .季节性规律参数, period = 循环周期)
时间索引 = 时间索引; 样本 = 样本二零一八半年; .蜀道 = NULL;
文件名 = '日内高频季节性自回归'; 数据量 = 数据量; 频率 = 1;
预测时间单位 = 1; .模型选项 = .模型选项; .差分阶数 = .差分阶数;
.季节性差分阶数 = .季节性差分阶数; .时序规律 = .时序规律;
.季节性规律参数 = .季节性规律参数; 静态与否 = '叉'; 季节性与否 = '勾';
信息量准则 = c('aicc');#, 'aic', 'bic');
逐步精化与否 = '勾'; 逐步精化量 = 94; 记载自回归与否 = '叉';
近似值与否 = '勾'; 计策谋略 = '冇'; 省略 = '冇';
## 代码中xreg作为 [公式] 。xreg可以指定多组相关序列，
## 也就是说动态回归就是多元回归。
## Dynamic Harmonic Regression
## 使用FT（傅里叶）序列作为xreg。模型拟合时不指定seasonal，
## 在预测时加入周期性的xreg（势头/趋势/气势）。
## [R语言时间序列分析（预测）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/29755934)
趋势 = '冇'; 测试 = c('kpss');#, 'adf', 'pp');
测试参数 = list();
季节性测试 = c('seas');#, 'ocsb', 'hegy', 'ch');
季节性测试参数 = list();
允许截距与否 = '勾'; 允许均值与否 = '勾'; 相关系数 = '冇';
偏差调整与否 = '叉'; 多管齐下与否 = '叉'; 核心量 = 2; 列印 = '勾';