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量化交易入门笔记
Python
量化交易
——股票择时到底能否赚钱?技术指标大比拼——Dual SMA指标
技术指标大比拼——D-SMA指标的有效性回测Python
量化交易
——`Dual-SMA`技术指标的有效性研究背景介绍D-SMA技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了D-SMA交易策略433支股票五年回测结果
Shepherdppz
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2024-02-08 07:07
量化投资
量化交易
python
python
技术指标
量化交易
选股择时
TA-Lib
Python
量化交易
——股票择时到底能否赚钱?技术指标大比拼——BBAND指标
技术指标大比拼——BBAND指标的有效性回测Python
量化交易
——`BBAND`技术指标的有效性研究背景介绍BBAND技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了BBAND交易策略433支股票五年回测结果
Shepherdppz
·
2024-02-08 07:06
量化投资
量化交易
python
python
技术指标
量化交易
选股择时
TA-Lib
【python
量化交易
】qteasy使用教程01 - 安装方法及初始化配置
qteasy教程1-安装方法及初始化配置`qteasy`教程1-安装方法及初始配置`qteasy`安装前的准备工作1,创建安装环境2,安装`MySQL`数据库(可选)安装`pymysql`3,创建`tushare`账号并获取APItoken(可选)4,安装`TA-lib`(可选)WindowsMacOSLinux第一次导入`qteasy`1,配置`tushare`的APItoken2,配置本地数据
Shepherdppz
·
2024-02-08 07:04
量化交易
python
qteasy
python
开发语言
lua
入门笔记
2 深入函数 深入函数 迭代器与泛型for 编译、 协同程序(coroutine)执行与错误
这一篇章的内容深入函数迭代器与泛型for编译、执行与错误协同程序(coroutine)1.深入函数基础知识Lua中,函数是第一类值,和所有其他值一样都是匿名的,即他们都没有名称。当讨论一个函数名时(例如print)实际上是讨论持有某个函数的变量第一类值:表示Lua中函数与其他传统类型的值(数字、字符串)具有相同的权利。函数可以存储到变量中(无论是全局变量还是局部变量)或table中,可以作为实参传
Charon_ted
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2024-02-08 05:00
Markdown
入门笔记
hellomarkdown是一个重量级的标记语言我们一般用来写文档,这样来帮助我们更好的展示效果我是一级标题我是二级标题一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题斜体文字斜体文字使用两个**星号两个下划线表示粗体粗体文字粗体文字使用三个***星号两个下划线表示粗斜体文字粗斜体文字粗斜体文字分割线:删除线用左右~~来表示删除线下划线无序列表可以使用-+*三种方法前端开发的技能htmlcssjs
星魂1
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2024-02-07 21:10
R语言
入门笔记
2.3
for循环for循环用于多次执行相似的代码。其基本语法如下:for(variableinsequence){#在每次迭代中执行的代码}其中:variable是一个变量,用于在每次迭代中存储序列中的当前元素。sequence是一个向量,可以是数字序列、字符序列或其他可迭代对象。在每次迭代中,variable会依次取sequence中的每个元素的值,然后执行for循环中的代码块。例1:>n=c(1,2
Mrji1995
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2024-02-07 19:04
笔记
R语言
入门笔记
2.2
ifelse语句结构:ifelse(条件,表达式1,表达式2)#满足条件,则进入表达式1,否则为表达式2例1:>a=1>ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))[1]"a大于0"a=1-这行代码给变量a赋值为1。ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))-这是一个嵌套的ifelse语句。它的结构是ifelse(condi
Mrji1995
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2024-02-07 19:03
r语言
笔记
开发语言
如何选择适合的
量化交易
平台,有哪些
量化交易
软件好用?
如何选择量化平台1、了解自己的投资需求和目标。明确自己的投资需求和目标。是长期投资还是短期交易?是股票投资还是期货交易?是追求稳定收益还是高风险高回报?2、考虑量化软件的功能和特点。不同量化软件具有不同的功能和特点,投资者需要根据自己的需求选择适合的功能和特点。一些提供多种技术指标和交易策略,而另一些可能更注重风险管理和资产配置。3、考虑量化软件的易用性和用户支持。量化软件的易用性和用户支持也是选
CFGY609
·
2024-02-07 13:31
区块链
人工智能
大数据
金融
云计算
量化交易
软件QMT/Ptrade对比,如何选择
量化交易
平台
量化交易
软件权限可以在证券公司处开通,一般情况下证券公司的门槛是30万~100万之间,部分证券公司没有门槛。
量化交易
支持的品种有:股票、ETF、可转债、期权、期货。
CFGY609
·
2024-02-07 13:31
区块链
人工智能
云计算
金融
大数据
股票-
量化交易
-策略回测
策略回测是
量化交易
中的一项关键工作,用于评估某个交易策略在历史数据上的表现。这个过程通过将策略应用到历史市场数据上,并模拟实际交易来评估策略的盈亏状况。
BugLovers
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2024-02-07 11:47
金融
慢就是快
最近做了一段时间的
量化交易
,相对于机器交易,韭菜的习性就暴露无遗了,手贱平仓成功的概率从刚开始的一半到现在越来越低,而且有时是手动开仓,导致利润回撤近30%。
YGLH
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2024-02-07 09:44
LabVIEW生成.NET的DLL——C#下调用NI数据采集设备功能的一种方法 [原创www.cnblogs.com/helesheng]
Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战
量化交易
理财系统https://edu.csdn.net/course/
u012804784
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2024-02-07 08:45
android
.net
c#
microsoft
计算机
成交锐减 基差大增 股指期货与股指同步性九年回顾
在
量化交易
策略中,有不少追求alpha收益的策略,如果能够找到稳定赚钱的alpha,就可以通过指数期货的对冲,规避掉市场风险部分,获取超额收益。和
Quant_
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2024-02-06 16:03
量化交易&宽客
量化交易&宽客
量化策略
股指期货
.netcore基础知识(一)
Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战
量化交易
理财系统https://edu.csdn.net/course/
xuhss_com
·
2024-02-06 07:53
计算机
.netcore
microsoft
深度学习
入门笔记
(五)前馈网络与反向传播
接着上一节,本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示,对于每一个隐藏层,输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值,输出则是经过激活函数(例如sigmoid函数)计算后的值。在这样的网络中,输入的数据x经过网络的各个节点之后,即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内
zhanghui_cuc
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2024-02-06 01:25
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
vulnhub靶场之THALES: 1
Python
量化交易
实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的
量化交易
系统准备:攻击机:虚拟机kali、本机win10。
qq_43479892
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2024-02-05 20:16
python
计算机
EOS无风险躺赚指南——金马线上课程笔记
原先我想的题目是“EOS躺赚指南”,后来觉得不准确,因为有些方法可以实现躺赚,比如
量化交易
,但同时也有可能躺着亏,即收益不稳定,有可能是负的。
童_刚
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2024-02-05 18:16
新版MQL语言程序设计:外观模式的原理、应用及代码实现
文章目录一、什么是外观模式二、外观模式的实现原理三、外观模式的应用范围四、外观模式应用实例银行系统的设计
量化交易
系统的设计五、外观模式的代码实现一、什么是外观模式外观模式(FacadePattern)是一种结构型设计模式
迈达量化
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2024-02-05 10:59
新版MQL语言程序设计
外观模式
设计模式
学习
笔记
交易系统
MQL
MT4
深度学习
入门笔记
(1)——什么是深度学习?
深度学习
入门笔记
(1)——什么是深度学习?
ZRX_GIS
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2024-02-05 05:56
深度学习
深度学习
数据挖掘
机器学习
神经网络
pytorch
深度学习
入门笔记
(6)—— Logistic Regression
对比第三节中的Adaline和LogisticRegression,可以发现它们只有两点不同:1、激活函数,Adaline中的激活函数是恒等函数(线性),而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数(非线性);2、损失函数,Adaline中的损失函数是均方误差,而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示,其值域为0到1,输入为
cnhwl
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2024-02-05 05:55
深度学习入门笔记
深度学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
python
深度学习
入门笔记
(三)常用AI术语
本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程,我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。训练模型的时候,我们要告诉模型预计训练多少个Epoch,但这个值并不是固定的,因为并没有一个准确的Epoch数能一定能得到一个比较好的模型。我们有一个标准:模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择,我们可以让模型收敛后,再
zhanghui_cuc
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2024-02-05 05:54
深度学习笔记
人工智能
深度学习
笔记
Redis
入门笔记
一:简介:基于内存的key-value的结构数据库1.基于内存存储,读写性能高2.适合存储热点数据(热点商品,资讯,新闻)3.企业应用广泛二:Redis与MySQL的对比:Redis和MySQL是两种不同类型的数据库,各有其适用的场景和优势。数据存储方式:Redis:Redis是一种基于内存的键值存储系统,数据存储在内存中,读写速度非常快。它支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合
我真卷不动啦。。。
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2024-02-05 01:32
redis
数据库
深度学习
入门笔记
4 深度神经网络
多层感知器在之前的课程中,我们了解到,感知器(指单层感知器)具有一定的局限——无法解决异或问题,即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合,就可以得到一个多层感知器(MLP——Multi-LayerPerceptron)结构。多层感知器包含输入层,一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层,则称其为深度人工神经网络。说明:通常我们说的神经网络的
深度学习从入门到放弃
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2024-02-04 16:03
深度学习笔记
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
算法
深度学习
入门笔记
:第二章感知机
深度学习
入门笔记
:第二章感知机笔记来源书籍:《深度学习入门:基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习
入门笔记
:第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门
维持好习惯
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2024-02-04 16:03
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
深度学习
入门笔记
(二)神经元 激励函数 神经网络
声明:本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记!!!神经网络:神经网络又称为人工神经网络(artificialneutralnetwork,ANN)。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元:如上图所示是一个最简单的神经元,有一个输入,一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成,一个是“线性模型”,另一个是“激励函数”。假
花落雨微扬
·
2024-02-04 16:32
神经网络
网络
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
入门笔记
(二)神经元的结构
神经网络的基本单元是神经元,本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的:输入:x1,x2,…,xk。权重:w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项:可省略。激活函数:一般都会有,根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种,不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数,多分类问题我们采用Softmax函
zhanghui_cuc
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2024-02-04 16:30
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
服务容错Sentinel
入门笔记
服务容错Sentinel
入门笔记
相关连接简单概述准备工作依赖导入application.yml配置修改启动Sentinel登录Senetinel流量控制Demo:其他流控选项流控模式1.直接2.关联3.
qq_39040378
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2024-02-04 07:19
java
分布式
小白的spring
入门笔记
目录前情回顾基础(IOC(控制反转),DI(依赖注入))Spring框架概述什么是Springspring核心spring优点spring体系结构IOC入门,控制反转构建maven依赖目标类配置文件测试结果DI入门,依赖注入daoservice配置文件测试结果核心API装配Bean基于XML实例化方式Bean种类作用域生命周期属性依赖注入构造方法setter方法p命名空间【了解】SpEL【了解】集
程序员小赵OvO
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2024-02-03 17:25
spring
java
mysql
aop
DoubleEnsemble:基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法
此外,随着各种机器学习和数据挖掘工具在
量化交易
中的应用越来越广泛,许多交易公司已经提取了越来越多的特征(也称为因子factors)。因此,如何自动选择有效特征成为一个迫在眉睫的问题。
tzc_fly
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2024-02-03 16:57
论文阅读笔记
金融
数据分析
人工智能
Python
入门笔记
七(字典)
一、字典的特点在Python中,字典也如现实生活中的字典一样,使用词-语义进行数据的构建,其中词对应键(key),词义对应值(value),即键与值构成某种关系,通常将两者称为键值对,这样通过键可以快速找到对应的值。1.字典是Python中唯一的映射类型2.字典是无序的3.字典是可迭代对象4.字典的构成键:key值:value映射:键映射值键-值:键值对,又叫项字典由3个元素构成,元素之间用逗号隔
Python百事通
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2024-02-03 12:50
深度学习
入门笔记
(七)卷积神经网络CNN
我们先来总结一下人类识别物体的方法:定位。这一步对于人眼来说是一个很自然的过程,因为当你去识别图标的时候,你就已经把你的目光放在了图标上。虽然这个行为不是很难,但是很重要。看线条。有没有文字,形状是方的圆的,还是长的短的等等。看细节。纹理、颜色、方向等。卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征,同时保留原来图片中各个像素的相对位置(空间)关系。
zhanghui_cuc
·
2024-02-03 03:03
深度学习笔记
深度学习
笔记
cnn
深度学习
入门笔记
(八)实战经验
前面几节介绍了很多理论,难免会好奇:理论如何与实战结合呢?本节我们就穿插一点实战经验,来换换脑子~1.显卡warmup进行深度学习训练和推理时,往往第一次运行的耗时比较高,这是因为显卡需要warm-up,就是“热身”,才能发挥出显卡的性能。关于热身,个人理解,显卡开始工作时控制单元需要对资源进行调度,例如分配warp等。这些应该都是在第一次推理的时候进行。类似的,举个栗子,在F1比赛中,每场赛车的
zhanghui_cuc
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2024-02-03 03:03
深度学习笔记
深度学习
笔记
性能优化
深度学习
入门笔记
(六)线性回归模型
本节,我们用线性回归为例子,回顾一些基本概念6.1相关性相关性的取值范围是-1到1,越接近1或者-1代表越相关,越接近0则越不相关。相关系数大于0称为正相关,小于0称为负相关。假如A与B正相关,则是说A(B)会随着B(A)的增大而增大,减小而减小。假如A与B负相关,则是说A(B)会随着B(A)的增大而减小,减小而增大。皮尔逊系数就是常用的相关性方法。6.2什么是线性回归顾名思义,就是用一种线性关系
zhanghui_cuc
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2024-02-03 03:02
深度学习笔记
深度学习
笔记
线性回归
深度学习
入门笔记
(四)函数与优化方法
深度学习有三大部分模型表征(包括模型设计、网络表示等)模型评估(上一篇文章提到的准确召回和损失函数等)优化算法(模型如何学习或更新)本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。4.1损失函数模型的学习,实际上就是对参数的学习。参数学习的过程需要一系列的约束,这个约束就是损失函数。以函数曲线拟合为例,对于每一个样本点,真实值和拟合值之间就存在了一个误差,我们可以通过一个公式来表示这个误差:L(x)=(F
zhanghui_cuc
·
2024-02-03 03:30
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
BI -
量化交易
,如何编写代码来利用 MACD 决定选股策略
本文为「茶桁的AI秘籍-BI篇第07篇」文章目录MACD指标如何选股Hi,你好。我是茶桁。炒股票的同学应该知道指数吧?你们知道这个指数吗?MACD。MACD指标我们看一下这个指数是什么。MACD这个指数全称MovingAverageConvergenceandDivergence。它的原理是要计算两条线,一个叫MA1,一个叫MA2,1是短线,2是长线。短线就是短期的平均值,比如说过去的10天。长线
茶桁
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2024-02-03 00:20
茶桁的AI秘籍#BI
人工智能
机器学习
量化交易
05. BI - 金融行业中 Fintech 的应用场景
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/kIXZWp-jBQc66TqWW3kOSA文章目录Fintech应用场景财经新闻分析智能营销金融数据分析与风险控制智能识别
量化交易
Hi,
茶桁
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2024-02-03 00:50
茶桁的AI秘籍#BI
金融
Fintech
人工智能
BI
量化交易
开发之基本语法
量化交易
开发之基本语法(三)前文讲解了
量化交易
中策略运行的基本框架以及实现方法,其中虽然给出一个简单策略的完整代码,但只是初步认识,想完全看懂并自己写需要掌握python这门编程语言。
北京不北
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2024-02-02 23:52
量化金融实战教学
python
量化交易
开发之函数API
量化交易
开发之函数API(四)以前面策略代码为例进行讲解,如下:definitialize(context):run_daily(period,time='every_bar')g.security='
北京不北
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2024-02-02 23:52
量化金融实战教学
python
架构
量化交易
开发之context与判断
量化交易
开发之context与判断(五)通过前文的讲解,我们已经能理解最开始那个最简单的策略例子,如下:definitialize(context):run_daily(period,time='every_bar
北京不北
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2024-02-02 23:52
量化金融实战教学
python
金融
国内免费
量化交易
软件精选:让你轻松上手
量化交易
!
QMT(QuantitativeMarketTrading)是一种
量化交易
平台,主要面向专业的
量化交易
员和机构交易员。它提供了一系列的工具和功能,帮助交易员进行定量分析、模型开发和策略测试。
zoe66166
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2024-02-02 18:48
区块链
量化交易
【nameko】
入门笔记
Nameko是什么一个让python程序员关注应用逻辑和测试的微服务框架。主要特性:AMQPRPCandEvents(pub-sub)HTTPGET,POST&websockets简化开发的命令行工具单元和集成测试工具环境安装:一、环境安装:pip方式第一步:安装nameko依赖包pipinstalnameko第二步:安装RabbitMQ依赖#nameko采用RabbitMQ作为注册中心,所以使用
陀螺蚁
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2024-02-02 06:47
Python3
rabbitmq
分布式
docker
python
量化研究
一、定义
量化交易
是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策
AI信仰者
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2024-02-02 05:10
Maker Dao的双token经济模式
作者简介:毛尧吉,金融硕士、
量化交易
员、通证经济分析师。前言MakerDao是去年发行的一个去中心化稳定货币系统。
陈天宇123
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2024-02-01 21:50
R语言
入门笔记
2.0
1.创建数据框在R语言中,可以使用data.frame函数来创建数据框。以下是一个简单的示例,这段R语言代码创建了一个名为student的数据框,其中包含了学生的ID、性别、姓名和出生日期,首先创建一个包含学生出生日期的向量,再创建一个包含学生出生日期的向量,然后再创建一个包含学生性别的向量,然后再创建一个包含学生ID的向量,最后,使用data.frame函数将上述向量合并成一个数据框,其中ID是
Mrji1995
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2024-02-01 16:21
r语言
笔记
开发语言
区块链狂想曲,数字货币也可以实现
量化交易
?
导读——
量化交易
在传统的证券交易二级市场以及外汇交易市场已经是交易员重要的投资方法,然而
量化交易
在数字货币投资领域的应用率基本为0,如果两者之间能达到有效融合会产生这样可怕的化学反应,接下来我们一起细细分析
EasyPay吕
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2024-02-01 15:02
我本科金融毕业,有基金,证券,期货的从业资格证,会python编程,会点爬虫,可我为什么还是不好找工作?
在学习自己搭建
量化交易
系统,数据分析,人工智能和机器学习算法。但我为什么感觉,我还是不好找工作。这是我最近逛脉脉职言,看到的一则动态。
程序媛_lisa
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2024-02-01 11:14
黑马pink老师Web前端
入门笔记
(二)
Web前端入门二、HTML标签(一)学习目标(二)HTML语法规范(三)HTML基本结构标签(四)开发工具(五)HTML常用标签1、语义标签:2、标题标签(重要):3、段落和换行标签(重要):4、文本格式标签:5、div和span标签:6、图像标签(重要)7、超连接标签(六)HTML中的注释和特殊字符1、注释2、特殊字符二、HTML标签(一)学习目标(二)HTML语法规范1、所有标签由尖括号加关键
耿天霸
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2024-02-01 10:13
前端
html
js
css
R语言
入门笔记
2.1
分支、循环与函数(1)1.if语句在R语言中,if语句用于根据条件执行不同的代码块。其基本语法如下:if(condition){#如果条件为真,执行这里的代码块}else{#如果条件为假,执行这里的代码块}其中:condition是一个逻辑表达式,可以是任何产生逻辑值(TRUE或FALSE)的表达式。如果condition为TRUE,则执行if代码块中的内容;如果condition为FALSE,则
Mrji1995
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2024-02-01 07:43
笔记
Python量化初学者入门必备,如何入门Python
量化交易
?
前言量化可以简单分为数据管理、策略分析和策略执行三个模块,数据是基础,策略分析是核心,其中策略自动化执行(算法交易)在国内由于政策限制实施起来比较麻烦。(文末送福利)从Python的角度看,数据层往下分解,要学习的模块主要有Pandas、Numpy、tushare、pandas_datareader以及一些爬虫库等。策略层往下分解,要掌握的基础工具包括Pandas、matplotlib、sciki
python-程序员
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2024-01-31 18:20
python
python
开发语言
pandas
python量化交易
python自学资料
量化交易
学习3(量化择时策略)
1什么是量化择时量化择时策略,简单来说,就是采用数量化分析方法,利用单个或多个技术指标的组合,来对交易标的股票或股票指数进行低买高卖的操作,期望获得超越简单买入持有策略的收益风险表现。量化择时策略的核心是技术分析,更准确地来说,是客观型技术分析。客观型技术分析,是指其分析过程中所用到的分析方法,具有100%客观的定义标准,不含有任何主观定义的部分。基于客观型技术分析的量化择时策略,对普通投资者具有
Double Shan
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2024-01-31 15:21
量化
学习
人工智能
机器学习
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