在上一章节MACD金死叉中结束了如何根据MACD金死叉计算交易信号。目录脚本说明文档（DevChat生成）MACD分析脚本安装依赖库参数配置查询与解析数据计算MACD指标判断金叉和死叉计算收益绘制图形运行脚本本次将根据交易信号，模拟交易。更加历史数据对MACD金死叉交易策略进行回测，看一下收益如何。下面进行一个简单的实现：定义一个资金池当出现买入信号且无仓位时，全仓买入。买入价为第二日收盘价（其实

说来话长，主要是因为前段时间接触到的几个时序数据库开源项目，包括国外大名鼎鼎的InfluxDB(尤指其iox这个新存储引擎)[2]以及国内一个新初创公司的开源项目greptim

大家好！今天有个热辣新闻要和大家分享——CnosDB狂欢时刻来啦，全面支持Helm部署！如果你是物联网、工业互联网、车联网或者IT运维的粉丝，那你绝对不能错过这个重磅消息！CnosDBHelmChart究竟是啥？别急，我们先来看看CnosDBHelmChart是什么玩意儿。简单来说，这是一个为CnosDB量身定制的HelmChart，专门为CnosDB在Kubernetes上的部署设计，就像一个超

上一章节《MACD金死叉策略回测》中，对平安银行这只股票，按照金死叉策略进行了回测。但通常我们的股票池中有许多股票，每完成一个交易策略都需要对整个股票池进行回测。下面使用简单的轮询，对整个股票池进行回测。#计算单只股票的策略收益，返回收益率。defbacktrader(fcode):sql_query=f"SELECTtdateasts,closeFROM{db_name}.{table_name

本次在上一章的基础上进行修改，实现两方面的改进：采用多线程的处理方式，提高处理效率将计算结果存入TDengine数据库，方便后期统计。

ceresdb:Rust实现的高性能时序数据库CeresDB是一款高性能、分布式、Schema-less的云原生时序数据库，能够同时处理时序型（time-series）以及分析型（analytics）负载

influxDB新建数据库---->>配置策略CREATERETENTIONPOLICY“one_month”ON“testdb”DURATION30dREPLICATION1DEFAULTone_month:策略名称testdb:数据库名称30d:30天

ESP32与InfluxDB时序数据库入门文章目录ESP32与InfluxDB时序数据库入门1、InfluxDB介绍与安装3、软件准备4、硬件准备5、代码实现6、InfluxDB数据可视化在本文中，将介绍

此前搜狐基金团队使用的MySQL数据库在面对海量数据时存在能力瓶颈，在此背景下，其决定基于TDengine尝试一下全新的方案。选型背景在使用TDengine之前，我们使用的是MySQL数据库。

值得一提的是，涛思数据、TDengine上榜BenchCouncil发布的开源计算机系统机构榜、成果榜，TDengine创始人&核心开发陶建辉（JeffTao）也入选了开源系统贡献榜。

目前国内外主流工业互联网平台几乎都已经采用时序数据库（TimeSe

布林带（BollingerBands）也称为布林通道、保力加通道，是由约翰·布林格（JohnBollinger）发明的技术分析指标。布林通道通常被用来确认资产价格波动范围。布林通道是由三条平滑的曲线组成的趋势线图表，中线为均线，上/下线为中线±2个标准差。在上一个章节没有自己造轮子，直接使用Pandas函数计算MACD，非常方便的实现了计算和绘图。本次使用更快捷的方式，直接上飞机：使用AI来写代码

TDengine是涛思数据开发的一款高性能、分布式的物联网、工业大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。

文章目录1.基本概念1.1表设计的优点2.开发指南2.1建立连接2.1.1原生连接2.1.2REST连接2.2数据建模2.2.1建库2.2.2创建超级表2.2.3创建表2.2.4多列模型vs单列模型2.3.写入数据2.3.1InfluxDB行协议2.3.2OpenTSDB行协议2.3.3OpenTSDBJSON格式协议2.4.查询数据2.4.1多表聚合查询2.4.2降采样查询、插值2.5.连续查询

在上一章节介绍了EMA均线的计算，本节主要介绍均线的进化形态之一：MACDMACD(MovingAverageConvergence/Divergence)指数平滑移动平均线。MACD是通过计算不同时间的EMA的差值俩判断价格趋势。MACD包括3个值：长短期EMA差值：DIF=EMA(close,12)-EMA(close,26)（计算12日和26日EMA均线差值）信号线：DEA=EMA(DIF,

prometheus此文档全部基于docker构建,k8s构建后续完善1.简介搭建非常简单,用好难prometheus容器中构建需要指定配置文件,否则起不来.prometheus的server端也是存储数据的TSDB(时序数据库

Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-MA均线的多种实现方式高数是我们在大学唯一挂过的科。这次直接使用Pandas库的DataFrame.ewm函数，便捷又省事。

10月26日-28日，2023年度中国计算机大会（CNCC2023）在沈阳新世界博览馆成功举办，本届大会以“发展数字基础设施，支撑数字中国建设”作为会议主题，参会规模头一次达到上万人。本届CNCC组织了19个特邀报告、3场大会论坛、130场技术论坛、20余场专题活动和100多个科技成果展示等，涵盖人工智能、安全、计算+、软件工程、教育、网络、芯片、云计算等30余个领域，旨在全方位、多角度为与会者诠

自3.0版本发布以来，在研发人员和社区用户的不断努力下，TDengine做了大量更新，产品稳定性和易用性也在不断提升。

这一天TDengine在美丽的大沈阳！没错TDengine受邀来参加中国计算机大会（CNCC2023）啦在CNCCT16展位上我们准备了很多精美周边礼品等你来面基！

PERCENTILE函数用于统计表中某列的值百分位数，某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数，比如90%的分位数的值，代表有90%的数小于该分位数的值，10%的数大于该分位数的值。0和100也就相当于集合的最小值跟最大值。在具体业务中，我们经常用这一函数来衡量服务响应延迟，以最常用的p99为例，它衡量了99%的情况下能达到的最大延迟，99%的请求都低于这个数值，即绝大多数情况下的最差情

在烟草工业场景里，多数设备的自动控制都是通过PLC可编程逻辑控制器来实现的，PLC再将采集的数据汇聚至OPC服务器。传统的PISystem、实时数据库、组态软件等与OPC相连，提供分析、可视化、报警等功能，这类系统存在一些问题：收费是按照测点数进行的，价格昂贵，而且需要有商务谈判才能开始PoC，无法在购买决策前做足够的验证测试工作；系统封闭，如果想集成一个新的BI、AI或可视化工具，需要原厂商的支

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\r运行结果，红线处是获取到的IP地址BSP及AT指令手册链接：https://pan.baidu.com/s/1rI3U73Co6MNveM-Kc9JhuQ提取码：uawr第二步设置HTTP指令TDengineRESTAPI

背景MetricsSDK是与字节内场时序数据库ByteTSD配套的用户指标打点SDK，在字节内数十万服务中集成，应用广泛，因此SDK的性能优化是个重要和持续性的话题。

Jmeter配置测试结果自动发送到influxdb网上资料很多，jmeter配置不在此详细介绍若要Grafana更灵活展示数据，需要对jmeter插件进行二次开发，自动把测试数据存入到influxdb时序数据库

0x1.前言本文章仅用于信息安全防御技术分享，因用于其他用途而产生不良后果，作者不承担任何法律责任，请严格遵循中华人民共和国相关法律法规，禁止做一切违法犯罪行为。文中涉及漏洞均以提交至教育漏洞平台。0x2.背景在某次Edusrc挖掘过程中，我发现了一个404状态码的ip站如下图所示：我的直觉告诉我，这个站不太简单。于是我信息搜集了一下端口为8086的常见服务：当我看到这个InfluxDB的时候，我

目录一、prometheus概述1.简介2.指标类型3.作业job和实列targets/instance4.PrometheusQL（数据查询语言也是时序数据库使用语言)二、部署Prometheus1.

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目录一、介绍二、主要特点三、架构四、适用的场景和不适用的场景五、时序数据库介绍六、grafana的作用七、和其他监控软件比较（zabbix）一、介绍普罗米修斯是一个开源系统监控和警报工具包，Prometheus

未授权访问漏洞byADummy0x00利用路线Influxdbhttpquery接口—>生成jwt凭证绕过认证—>任意sql语句执行0x01漏洞介绍InfluxDB是一个使用Go语言编写的开源分布式，支持高并发的时序数据库

TdEngine踩坑简要介绍Tdengine是一款国内开源的时序数据库，支持分布式，社区发展比较健康(相比国内)。

taosdump的安装与使用实战一、taosdump简介二、下载三、安装3.1tar方式安装3.2rpm方式安装四、taosdump主要参数五、taosdump数据导出（备份）六、taosdump数据导入七、不同版本的数据迁移7.1问题：报错-createdatabase语句不一致7.2解决：修改导出的dbs.sql八、卸载九、异常-errorin'taosdump:malloc'十、更多回到目录

物联网数据采集涉及到大量设备接入、海量的时序数据传输，EMQXMQTT服务器与TDengine大数据平台的组合技术栈完全能够胜任场景中的海量时间序列监测数据的传输、存储和计算。

在上一篇文章中，我们介绍了运维监控场景下，如何从OpenTSDB迁移到TDengine。

文章目录0测试环境1测试数据集及其生成方法1.1测试数据生成方法1.2测试数据生成程序源码1.3测试数据生成程序用法1.4.生成测试数据2TDengine环境准备2.1.安装部署2.2.数据建模2.4.

文章目录一、前文二、安装三、数据导出四、数据导入五、参考一、前文TDengine入门教程——导读taosdump是一个支持从运行中的TDengine集群备份数据并将备份的数据恢复到相同或另一个运行中的TDengine

业务需求：导出某个站点的累计充电量，累计放电量，光伏总放电量，进线总功率的所有数据‘1、登录taos，使用存数据的库；提示Databasechanged；即为使用成功；2、找到你想要导出的字段与字段所在的表；realId即为我想要导出的表，需要导出里面所有的字段；3、编写SQLselect*fromyc_1680037147048042498_1011>>/data.csv;运行即可得到.csv文

在前面两个笔记：Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-数据存储Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-MA均线的多种实现方式中有提到使用Grafana画图，不过画的都是均线

目录0.简介1.获取交易数据2.数据库搭建2.1.数据库安装2.2.创建数据库2.3.创建超级表2.4.创建子表3.数据导入4.Grafana安装4.1.安装Grafana4.2.安装TDengine插件附件数据导入脚本历史交易数据

MA均线时最基本的技术指标，也是最简单，最不常用的（通常使用EMA、SMA）。以下用两种不同的计算方法和两种不同的画图方法进行展示和说明。MA均线指标公式MA(N)=(C1+C2+C3+…+CN)/N目录方式一1.SQL直接查询均值2.使用pyplot进行绘图3.使用Grafana绘图方式二1.使用Python计算MA2.使用pyplot进行绘图高能预警题外话方式一1.SQL直接查询均值TDeng

https://github.com/taosdata/TDengine为实现煤矿企业数字化生产管理，提高煤矿企业生产安全性、扩

docker-compose部署prometheus+grafanaPrometheusPrometheus是有SoundCloud开发的开源监控系统和时序数据库，基于Go语言开发。

1.时序数据库TSDB1.1.时序数据通常按时间顺序到达(可以按规则或不规则的时间间隔到达)数据量大具有时效性，越新的数据越有价值image.png1.2.时序数据库发展史发展史DB-Engine-Rankimage.pngimage.png2

Prometheus源码Prometheus实践Prometheus介绍Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社会也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。GoogleSRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheu

本环境在Centos7.5采用编译安装的方式，主要介绍PostgreSQL11.7，TimescaleDB1.6.1，cmake3.8.2PostgreSQL编译安装需要cmake3.4以上的版本TimescaleDB目前只支持PostgreSQL9.6.3+，10.9+或11.4+一、postgresql11部署1、安装cmake解压cmake-v3.8.2.zip[root@Timescale

前言mysql可能大家都用的比较多且普遍，最近1年在使用PostgreSql，其大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，写一篇文章给正在应用该数据库或者准备选型该数据库的朋友，分享下使用方式与心得PostgreSqlPostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），是以加州大学计算机系开发的POSTGRES，4.2版本为基础的对象关系

PostgreSQL数据库从入门到精通系列之五：安装时序数据库TimescaleDB的详细步骤一、下载PostgreSQL数据库yum源二、创建TimescaleDB存储库三、更新本地存储库列表四、安装

TDengine时序数据库对数据文件有自己的命名规则，文件名中包含了vnodeID、时间范围、版本、文件类型等多种信息。了解数据文件命名规则，可以让运维工作更简单。

3、数据源方面，各有优劣，两款产品都有所欠缺，都不支持时序数据库，且各有互补之处，但是