from 天翼老师
背景描述：
假设某个曲线上有10个期限点（term），我们要会看过去100天的这条曲线的变化。
计算过程：
1）
这是第1天，与第0天之间，每个期限点的变化：
△0f(t) = [f1(t1) - f1(t0), ... , f10(t1) - f10(t0)]
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这是第99天，与第98天之间，每个期限点的变化：
△99f(t) = [f1(t99) - f1(t98), ... , f10(t99) - f10(t98)]
2）
以10个期限点为横坐标，每一行是一个△，那么会组成一个99*10的一个矩阵，反应该曲线在这100天内的变化。
然后通过PCA降维，降维10*10的矩阵（问题：这个10*10 是降维后的矩阵呢？还是PCA过程中那个只有对角线有值的矩阵，待查证）
3）
10*10矩阵的前四列，对应着我们UI上的PCA1~PCA4的“PCA变换倍数”。
第一列代表着平移变化，第二列代表斜率变化，第三列代表凸性，第四列是更高阶项了...
4）
把某个△f(t) 进行泰勒展开（问题：对谁进行泰勒展开）：△f(t) = △f(t) + △f'(t) * a + △f''(t) * b +...
这里的一阶项是平移变化，二阶是斜率变化，三阶项是凸性变化。
在情景中，我们把“平移变化”，叫做“平移收益”；我们把“斜率变化”和“凸性变化”，加在一起叫“扭曲收益”
5）
CDF: IR -> [0,1]
ICDF: [0,1] -> IR
M(pca变换倍数) = ICDF (P -- 置信度/置信区间)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35669044
标签：10,Financial,f1,曲线,矩阵,f10,PCA,变化 From： https://www.cnblogs.com/frankcui/p/16592443.html