Update README.md

#春秋战国 #诸子百家 #秦人牧马 #世袭制道教徒赢家黄氏江夏堂 #世袭制杏林林氏西河堂 #道家中科红旗高频量化对冲 #万般皆下品唯有读书高 #大秦赋 #ChineseEmpire #公元前B4Christ只有中文BC没有外文 #世袭制道教徒赢家黄氏江夏堂拯救亚洲人歼灭所有巫裔回教徒Anti_Islamic_Virus_and_NonHalal_Only_governance #中国政府南太平洋战略 #大葱回教堂商鞅变法Anti_Islamic_Virus #Only_NonHalal_can_Survive #古老的东方有一条河它的名字叫黄河 #古老的东方有一条江它的名字叫长江 #江夏堂 #西河堂 #黄河文明 #黄埔军校 #黄种人🎶 #农民🎶
印裔尽弃（祖籍印尼的巫裔回教徒和土著、祖籍印度乌裔回教徒和兴都教徒和土著，咱们华人都是世袭制道家姓氏堂号/生辰八字的黄河文明/赢家黄氏江夏堂黄埔军校/黄种人/华夏民族/十二生肖/秦人牧马/燕从京来），瓦釜雷鸣；
莫忘初衷，方得始终。

《🚩🇨🇳🔆🏹🌟👊🚀🦔大秦赋 - 黄埔军校赢家黄氏永春堂 - 中科红旗，高频量化对冲》

「大秦赋 - 借鉴黄河文明史」
秦国三杰，拯救亚洲；
歼灭印裔，取代美国。
秦灭六洲，一统天下；
莫忘初衷，方得始终。

🚩🇨🇳🏹🌟🦔量化对冲，中科红旗；一带一路，一统天下（兵马未动，粮草先行；人民币货币经济学，东亚中国司马错得蜀既得楚；歼灭东南亚所有回教徒和峇峇娘惹并攻占东南亚，尤其是四季仔的印尼回教徒外劳房客、阿塔的孟加拉回教徒外劳房客、瓜雪回教市政局柜台巫婆回教徒奴辱依杀、瓜雪回教土地局巫贼巫婆回教徒汪阿自杀和懦蛤仕蟆和法米仨、瓜雪回教警署巫贼巫婆回教徒、大港回教警署所有巫贼巫婆回教徒、瓜雪RHU（淮西派）花园加德士油站隔壁第三巷门牌卅二号边抽鼻涕边求命边膜拜边失心疯边自残自虐自杀的土司乩童刘瑾貹、瓜雪巴西不能帮门牌T十五号吱吱吾语的失心疯猥亵淫魔土司乩童张佳坤、瓜雪回教警署巫贼回教徒黑米哈山·殡·伊不拉心和马航日语组森美兰人黑米哈山。）、大港巴列特花园第十三巷门牌廿七廿九号土司乩童胖妈和卅一号李东海和李东梅和所有回教徒（尤其是回教徒公仆）和峇峇娘惹党羽、所有印裔（祖籍印尼包括土著和回教徒、祖籍印度的兴都教徒和回教徒包括土著）。

🚩🇨🇳🏹🌟🦔诸子百家：印裔回教徒尽弃，瓦釜雷鸣。儒学、墨学、法学、道学、兵法、阴阳学、佛学、哲学、运筹学、思想录、干支算筹、中华习俗文化宗教语言复兴、学术数学科学科技大秦赋

🚩🇨🇳🏹🌟🦔《大秦赋 - 🇨🇳关雎》
🚩🇨🇳🏹🌟🦔春秋战国，诸子百家；
🚩🇨🇳🏹🌟🦔左氏春秋，鬼谷传奇。
🚩🇨🇳🏹🌟🦔商鞅变法，道法兵家；
🚩🇨🇳🏹🌟🦔四面楚歌，焚经坑番。
🚩🇨🇳🏹🌟🦔一带一路，横跨七洲；
🚩🇨🇳🏹🌟🦔史无前例，一统天下。
🚩🇨🇳🏹🌟🦔高频量化，对冲基金；
🚩🇨🇳🏹🌟🦔只争朝夕，不负韶华。
🚩🇨🇳🏹🌟🦔学海无涯，唯勤是岸；
🚩🇨🇳🏹🌟🦔莫忘初衷，方得始终。
https://gitee.com/eglianhu

Author: englianhu

README.md

@@ -21,7 +21,7 @@
 
 ## 面试题
 
-应征**次元期权**（法人马企）面试入门测验。借鉴西蒙·柯林斯的 https://matchodds.org （或詹姆斯·西蒙斯的高频量化对冲基金---文艺复兴科技）愚生尝试编写个自动采撷数据、科研回测、筹算、算卜预测、自动下单、结算、显示盈亏、风险管理报告、评估再改良高频量化对冲投资战略的一条龙服务的智能网页应用。愚生于此尝试着手于科研多元化计数/机数建模，再评估有效性与可行性，并参阅[硕士程度量化作业（英）](https://github.com/englianhu/Quant-Strategies-HFT)。盼受禄于**次元期权**。
+应征次元期权（法人马企）面试入门测验。借鉴西蒙·柯林斯的 https://matchodds.org （或詹姆斯·西蒙斯的高频量化对冲基金---文艺复兴科技）愚生尝试编写个自动采撷数据、科研回测、筹算、算卜预测、自动下单、结算、显示盈亏、风险管理报告、评估再改良高频量化对冲投资战略的一条龙服务的智能网页应用。愚生于此尝试着手于科研多元化计数/机数建模，再评估有效性与可行性，并参阅[硕士程度量化作业（英）](https://github.com/englianhu/Quant-Strategies-HFT)。盼受禄于**次元期权**。
 
 ## 第一题
 
@@ -53,7 +53,7 @@
 
 二）[广义自回归条件异方差模型中的`ARIMA(p,d,q)`参数最优化](http://rpubs.com/englianhu/binary-Q1FiGJRGARCH)筹算出规律`p,d,q`最优值，并将之应用于广义自回归条件异方差模型提升计数/机数模型的算卜/预测精准度。[次元期权面试试题一 - 广义自回归条件异方差模型中的`ARCH in Mean`](http://rpubs.com/englianhu/binary-Q1-archm)比较ARCHM和非ARCHM的原模型。
 
-三）You can also refer to [次元期权面试题一 - 单变量广义自回归条件异方差模型（英）](http://rpubs.com/englianhu/binary-Q1Uni-GARCH)比较了十四个广义自回归条件异方差模型系列（有缺失值，不够工整数据）和过滤后的九个计数/机数模型如下（从阳历二零一三年一月一日至二零一七年八月卅一日，工整数据）的算卜/预测值的精准度。
+三）[次元期权面试题一 - 单变量广义自回归条件异方差模型（英）](http://rpubs.com/englianhu/binary-Q1Uni-GARCH)比较了十四个广义自回归条件异方差模型系列（有缺失值，不够工整数据）和过滤后的九个计数/机数模型如下（从阳历二零一三年一月一日至二零一七年八月卅一日，工整数据）的算卜/预测值的精准度。
 
 - sGARCH
 - fGARCH.GARCH
@@ -101,10 +101,14 @@ Due to the paper [Binary.com Interview Q1 - Tick-Data-HiLo For Daily Trading <sp
 
 ### 第二题第一章）解答
 
-For question 2, I simply write an app, kindly use [Q2App](https://beta.rstudioconnect.com/content/3089/). The bivariate or trivariate poisson model might useful for analyse the probability of fund-in and fund-out by investors in order to manage whole investment pool. Unfortunately there has no such dataset avaiable for fund pool management modelling.
+For question 2, I simply write an app, kindly use [Q2App](https://beta.rstudioconnect.com/content/3089). The bivariate or trivariate poisson model might useful for analyse the probability of fund-in and fund-out by investors in order to manage whole investment pool. Unfortunately there has no such dataset avaiable for fund pool management modelling.
+
+第二题，[Q2App](https://beta.rstudioconnect.com/content/3089)。
 
 ### 第二题第二章）闪霓应用
 
+
+
 - **Q2** : `shiny::runGitHub('englianhu/binary.com-interview-question', subdir = 'Q2')` - An application which applied queuing theory.
 
 ## 第三题