** Failed to import volatility.plugins.mimikatz (AttributeError: 'module' object has no attribute 'ULInt32')

时间: 2023-10-13 21:00:32 浏览: 302
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windows内存密码获取mimikatz_trunk

这个错误可能是由于您使用的 Volatility 版本与所需的插件不兼容导致的。请确保您正在使用与 mimikatz 插件兼容的版本。您可以尝试更新或降级 Volatility 版本，或者查看是否有其他可用的插件版本可以解决此问题。另外，还建议检查您的 Python 环境和依赖项是否正确安装。如果问题仍然存在，请提供更多详细的错误信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。
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挥发性插件波动性框架插件facebook_extractor设置只需在本地克隆存储库，然后在“ / volatility / volatility / plugins /”路径内复制facebook_extractor.py。 否则，请使用Volatility的--plugins参数指定其目录。...
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volatility_plugins:一些波动性插件

必须为32位系统定义一个不同的VType。 下面的用法说明假定波动性已经与依赖项一起安装。 仅支持最新版本（不支持发布的版本2.4或2.4.1，而是实际的最新母版）。linux_python_strings 最初，此插件从运行的python...

AttributeError: 'ARCHModelForecast' object has no attribute 'conditional_volatility'

这个错误提示 "AttributeError: 'ARCHModelForecast' object has no attribute 'conditional_volatility'" 在Python中通常表示你在尝试访问或操作某个名为conditional_volatility的属性，但这个属性并不属于...

我这么写了，报错了，是什么意思？AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'volatility'

这个错误提示是说你试图在一个 DataFrame 对象上调用一个名为 "volatility" 的属性，但是该对象并没有这个属性。这通常是由于你尝试访问一个不存在的列或属性所导致的。 你需要检查一下你的代码中是否有对 ...

AttributeError: 'EfficientFrontier' object has no attribute 'efficient_frontier'

ax.set_xlabel('Volatility') ax.set_ylabel('Expected Return') ax.legend() plt.show() 此代码将有效前沿和各个资产的预期收益率和波动率作为散点图进行可视化，并标注有效前沿的位置。可以通过修改mu3和S3...

+ np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) * res.conditional_volatility[-8:].values 可能是负值吗

在这个表达式中，np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) 是指将 log_diff_residuals 数组中的元素依次累加，并对结果取指数，得到一个新的数组，然后将该数组与 res.conditional_volatility[-8:].values 相乘。...

我的意思是np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) * res.conditional_volatility[-8:].values 应该可以为负数，这样调整才有意义

你是正确的，np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) * res.conditional_volatility[-8:].values 可以为负数，因此调整值可以增加也可以减少。在这种情况下，我们无法保证调整后的值仍然是非负数，因此需要进行适当...

import numpy as np def trading_strategy(df, para): # 策略参数 n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数 m = para[1] # 标准差的倍数 ma_n = para[2] # MA指标的参数 volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + volatility_factor * std lower = ma - volatility_factor * std # 计算MA指标 ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values ma_current = ma_values[-1] ma_previous = ma_values[-2] # 寻找交易信号 signal = 0 close_current = close[-1] close_previous = close[-2] # 做多信号 if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): signal = 1 # 做空信号 elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): signal = -1 # 平仓信号 elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)): signal = 0 return signal把代码按照上条回复修改

import numpy as np def trading_strategy(df, para): # 策略参数 n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数 m = para[1] # 标准差的倍数 ma_n = para[2] # MA指标的参数 volatility_factor = 2 # 波动率...

将以下的代码增加波动率因子参数import numpy as np def trading_strategy(df, para): # 策略参数 n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数 m = para[1] # 标准差的倍数 ma_n = para[2] # MA指标的参数 volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + volatility_factor * std lower = ma - volatility_factor * std # 计算MA指标 ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values ma_current = ma_values[-1] ma_previous = ma_values[-2] # 寻找交易信号 signal = 0 close_current = close[-1] close_previous = close[-2] # 做多信号 if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): signal = 1 # 做空信号 elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): signal = -1 # 平仓信号 elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)): signal = 0 return signal

import numpy as np def trading_strategy(df, para): # 策略参数 n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数 m = para[1] # 标准差的倍数 ma_n = para[2] # MA指标的参数 volatility_factor = para[3] # ...

y_hat_corrected = y_test1 + np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) * res.conditional_volatility[-8:].values 如果调整值只能是正数，说明被调整值只能增加，这是不正确的

你所说的是正确的。如果我们要对某个值进行调整，而且调整后的值只能是正数，那么这意味着被调整值只能增加，而不能减少，这显然是不正确的。 在实际应用中，我们可能需要对某些值进行调整，但是调整后的值可能是...

出现报错Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 58, in <module> sim_egarch_data = sim_egarch.simulate(sim_paras, 5000) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1195, in simulate sim_values = self.volatility.simulate( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\volatility.py", line 2651, in simulate lnsigma2[t] += parameters[loc] * lnsigma2[t - 1 - j] IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

这个报错可能是因为EGARCH模型的参数数量不正确导致的。根据报错信息，可以看到模型参数数量为3，而实际需要的参数数量为4，因此可能需要检查参数是否正确指定。以下是一些可能的解决方案： 1. 检查参数数量：可以...

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 58, in <module> sim_egarch_data = sim_egarch.simulate(sim_paras, 5000) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1195, in simulate sim_values = self.volatility.simulate( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\volatility.py", line 2651, in simulate lnsigma2[t] += parameters[loc] * lnsigma2[t - 1 - j] IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3仍然存在报错

这个错误是由于在你的代码中，尝试访问一个列表或数组的索引超出了其大小的范围。具体来说，在第58行中，你尝试使用sim_egarch_data = sim_egarch.simulate(sim_paras, 5000)来模拟EGARCH数据，但是在代码的后续部分...

def trading_strategy(df, para): # 策略参数 n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数 m = para[1] # 标准差的倍数 ma_n = para[2] # MA指标的参数 volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + volatility_factor * std lower = ma - volatility_factor * std # 计算MA指标 ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values ma_current = ma_values[-1] ma_previous = ma_values[-2] # 寻找交易信号 signal = 0 close_current = close[-1] close_previous = close[-2] # 做多信号 if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): signal = 1 # 做空信号 elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): signal = -1 # 平仓信号 elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)): signal = 0 return signal以上代码需要改进

这段代码可以进一步改进的地方有： 1. 参数的选择：在实际应用中，参数的选择可能需要经过多次试验和优化才能得到较好的结果。可以考虑使用一些优化算法，如网格搜索、贝叶斯优化等，来寻找最优参数组合。...

import numpy as np from hyperopt import hp def trading_strategy(df, para): # 策略参数 n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数 m = para[1] # 标准差的倍数 ma_n = para[2] # MA指标的参数 volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + volatility_factor * std lower = ma - volatility_factor * std # 计算MA指标 ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values ma_current = ma_values[-1] ma_previous = ma_values[-2] # 计算LLT指标 alpha = 2 / (ma_n + 1) llt = 0 for i in range(ma_n): llt += alpha * (close[-i-1] - llt) # 寻找交易信号 signal = 0 close_current = close[-1] close_previous = close[-2] # 做多信号 if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做多信号 if close_current < llt: signal = 0 else: signal = 1 # 做空信号 elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做空信号 if close_current > llt: signal = 0 else: signal = -1 # 平仓信号 elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)): signal = 0 return signal # 定义参数范围 space = [ hp.quniform('n', 10, 50, 1), hp.uniform('m', 1, 3), hp.quniform('ma_n', 5, 30, 1), ]这段代码还有优化的地方吗

这段代码整体上看起来不错，但是还有一些可以优化的地方： 1. 代码的缩进不规范，建议使用4个空格缩进 2. 在函数中可以添加注释，使得代码更易于理解 3. 在计算LLT指标的时候，可以使用向量化计算，这样可以提高...

volatility failed to import '/usr/lib/libyara.so

“Volatility无法导入'/usr/lib/libyara.so”是一个典型的错误信息，这个错误通常发生在使用Volatility分析工具时。Volatility是一个针对内存取证和分析的开源框架，它使用Python编写，因此在使用前需要安装Python...

具体到这个例子，如何修改： import numpy as np import pandas as pd import arch # 如果用我的模型，改为 residuals = y_test - y_hat residuals = y_test - y_hat # 对残差数据进行正则化处理 log_diff_residuals = np.log(residuals).diff().dropna() # 使用GARCH模型对差分数据进行拟合 garch = arch.arch_model(log_diff_residuals, vol='GARCH') res = garch.fit() # 反向正则化得到修正后的预测值 y_hat_corrected = y_test1 + np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) * res.conditional_volatility[-8:].values

y_hat_corrected = y_test1 + np.power(np.exp(np.power(log_diff_residuals.cumsum(), 2)), 1/2) * res.conditional_volatility[-8:].values 这里的 np.power() 函数是用来进行平方根运算的，这样就可以保证...

我已经算出了历史的63天波动率，并保存成了volatility.csv。我现在要调用这个volatility.csv，来计算历史的雪球估值，写下python代码

import pandas as pd # 读取历史波动率数据 volatility = pd.read_csv('volatility.csv', index_col=0, parse_dates=True) # 计算历史的雪球估值 historical_valuation = 1 / (volatility ** 2) # 输出历史雪球...

def trading_strategy(df, para): """ 根据给定的参数，计算交易信号 :param df: pandas.DataFrame, 包含股票价格数据的DataFrame :param para: list, 交易策略的参数，包括： - n: 取平均线和标准差的参数 - m: 标准差的倍数 - ma_n: MA指标的参数 - volatility_factor: 波动率因子，可以根据实际情况调整 :return: int, 交易信号，1表示买入，-1表示卖出，0表示持有 """ n = int(para[0]) m = para[1] ma_n = int(para[2]) volatility_factor = para[3] # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + volatility_factor * std lower = ma - volatility_factor * std # 计算MA指标 ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values ma_current = ma_values[-1] ma_previous = ma_values[-2] # 计算LLT指标 llt = np.zeros(ma_n) llt[0] = close[-1] alpha = 2 / (ma_n + 1) for i in range(1, ma_n): llt[i] = alpha * close[-i-1] + (1 - alpha) * llt[i-1] # 寻找交易信号 signal = 0 close_current = close[-1] close_previous = close[-2] # 做多信号 if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and \ (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做多信号 if close_current < llt[-1]: signal = 0 else: signal = 1 # 做空信号 elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and \ (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做空信号 if close_current > llt[-1]: signal = 0 else: signal = -1 # 平仓信号 elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)): signal = 0 return signal将以上代码的参数生成斐波那契数列的函数

(close_current > ma_current) and (close_previous ) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做多信号 if close_current [-1]: signal = 0 else: signal = 1 # 做空信号 elif (close...

根据上条的方法把以下代码修改后输出def trading_strategy(df, para): """ 根据给定的参数，计算交易信号 :param df: pandas.DataFrame, 包含股票价格数据的DataFrame :param para: list, 交易策略的参数 :return: int, 交易信号，1表示买入，-1表示卖出，0表示持有 """ # 策略参数 n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数 m = para[1] # 标准差的倍数 ma_n = int(para[2]) # MA指标的参数 volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + volatility_factor * std lower = ma - volatility_factor * std # 计算MA指标 ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values ma_current = ma_values[-1] ma_previous = ma_values[-2] # 计算LLT指标 llt = np.zeros(ma_n) llt[0] = close[-1] alpha = 2 / (ma_n + 1) for i in range(1, ma_n): llt[i] = alpha * close[-i-1] + (1 - alpha) * llt[i-1] # 寻找交易信号 signal = 0 close_current = close[-1] close_previous = close[-2] # 做多信号 if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and \ (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做多信号 if close_current < llt[-1]: signal = 0 else: signal = 1 # 做空信号 elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and \ (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做空信号 if close_current > llt[-1]: signal = 0 else: signal = -1 # 平仓信号 elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)): signal = 0 return signal

volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + ...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。