量化交易包括量化分析、程序化交易等。其中量化分析包括选股分析、因子分析、策略分析。程序化交易目前主要是期货交易，股票交易由于券商封闭接口，暂时不能实现，但据说也有少数劵商可以实现曲线救国。

班这个作业要求在哪里软件评测作业这个作业的目标测评比较几款同类软件产品，指出优点及缺点，分析原因并提出建议，最后为此类型产品如何在竞争中取胜做出规划其他参考文献Bug分类和定级文章目录一、调研与评测1.0BUG量化分析

百度SEM（搜索引擎营销）是一种通过搜索引擎进行推广的营销方式，具有精准定位、高效快捷和可量化分析等优势。在百度SEM中，关键词的布局是非常重要的一环，它直接影响到广告的展示效果和用户点击率。

“30/60双碳目标”已成为我国绿色发展的新国策，建筑业对碳排放量化分析和减排也越来越重视。

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当王睿奇和一平之间的冲突正要升级的时候，忽然安琪打开门走了出来。原来她也嫌屋里太吵，所以就坐在了离门较近的位置，外面的打斗声、喊叫声被她听到了，她听着声音有点儿熟悉，心想不会是一平他们和人发生矛盾了吧？哪知她开门一看，打斗倒是有，不过不是和别人，而是那他们夫妻俩互殴了起来。她一看这样，赶紧进屋把虞道光叫了出来。他们两口子一人拉一个，总算把一平他俩暂时拉开了。一平吃了亏，再加上她认为她是占理的那一方

本文简要介绍一下实务中常用的、在开展客户违约评估与预测方面的量化分析方法。一、模型构建的基本思路客户违约问题，本质上还是一种对客户的分类问题。基本逻辑是把客户是否守约作为响应变量（被解释变量

文：蓝兔子读难NOTES图：配图来源于网络Python3量化分析从小白到破产笔记基础语法与规范-编码规范编码：0004最前面先放个简易目录，理清思绪好上路。

目录说明：1.话题模型图示说明2.实现过程（C++）创建功能包创建发布者代码（C++）配置发布者代码编译规则编译并运行编译运行3.实现过程（Python）创建发布者代码（Python版本）运行velocity_publisher.py文件运行效果说明：1.本系列学习笔记基于B站：古月居《ROS入门21讲》课程，且使用的Ubuntu与ROS系统版本与课程完全一致；虚拟机版本Linux系统版本ROS系

文章目录01_Debug简介和意义02_IDEA中的Debug步骤03_跳转到当前代码执行的行04_步过调试的使用05_步入调试的使用06_强制步入调试的使用07_步出调试的使用08_回退断点调试的使用

作者：徐瑞龙，量化分析师，R语言中文社区专栏作者博客专栏：https://www.cnblogs.com/xuruilong100本文翻译自《TimeSeriesDeepLearning,Part2:PredictingSunspotFrequencyWithKerasLstminR

第二，nvivo可以让量化分析和质性分析无缝对接，拓宽你的研究视野。第三，nvivo可以对质性数据进行编码，制作编码矩阵，进行整体社会网络分析，个体

目录Python量化交易教程第一部分新手入门一量化投资视频学习课程二Python手把手教学量化分析师的Python日记【第1天：谁来给我讲讲Python？】

本书共两大部分，第一部分以硬盘、挖掘机和钢铁三大行业为例，用数据量化分析传统管理大企业为何会失败，引出“延续性技术变革”与“破坏性技术变革”理念。其中，技术S型曲线和价值网络体系理论阐述值得一读。

枚举1.认识枚举枚举是一种特殊的类。publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){AobjX=A.X;System.out.println(objX);//X}}enumA{//注意，枚举类的第一行必须罗列枚举对象的名称X,Y,Z;privateStringname;publicStringgetName(){returnname;}publ

前言在股票量化分析系统QTYX中，自选股票池是衔接各个功能的枢纽，因此管理和维护自选股票池就显得尤为重要。

我们可以利用客户行为轨迹数据来了解客户浏览的阶段、细节、客户接触点以及对其进行量化分析，并制定出没一个阶段的度量标准。

目的：通过本章节，在树莓派上安装Qt开发环境。目录1、Qt简介2、安装Qt开发环境2.1、安装指令2.2、示例demo2.2.1、打开QtCreator工具2.2.2、新建工程2.2.3、添加hello标签2.2.4、编译运行工程代码2.2.5、运行结果1、Qt简介Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架，提供给应用程序开发者建立艺术级的图形用户界面所需的所用功能。Qt可以帮助我们轻松地使

正态分布(NormalDistribution)又叫高斯分布、常态分布。通常用来描述随机变量的概率分布。自然界的数据分布通常是符合正态分布规律的，比如说人的身高、体重。但是非自然界数据就不一定了。尤其是经过人为加工过的数据。金融领域大量使用正态分布来计算收益率和风险，虽然因为金融数据厚尾性而不断被人诟病，但是确实也没啥其他的统计方法。在上一章节《MACD金死叉策略回测》，已经将回测的结果存入了数据

数据可视化什么是数据可视化Matplotlib的用法金融学图表保存图表1、什么是数据可视化数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具，往往我们需要通过可视化技术，对我们的数据进行更清晰的展示，这样也能帮助我们理解交易

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本文源码：GitHub·点这里||GitEE·点这里一、量化思维在编程体系中有很多复杂的业务是很难理解的，但是又需要做一个量化分析，给业务人员或者运营，或者用户一个参考标准，例如常见指数，芝麻分数，店铺等级

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[量化投资-学习笔记017]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-异常处理日志输出logging是Python标准库中的一个模块，用于记录应用程序的事件和错误信息。

以下内容总结了之前章节涉及到的Python知识点，看过之前的章节同学，就不用打开了。1.Restful访问TDengine数据库知识点：发送给TDengine的HTTPBody里面是SQL明文，请求方式为POST。TDenging返回的结果是JSON格式。如果写入的数据包含中文，那么必须对SQL进行encode("UTF-8")。defrequest_post(url,sql,user,pwd):

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是机器学

之前的章节介绍了多个技术分析指标，以下进行一个简单的总结。看过之前章节的同学就可以不用打开了。技术指标MAEMAMACDCCIATRKDJMA最基础的技术指标，对一段周期内的收盘价进行简单平均，是一切指标的基础。defcalc_ma(period,ma):ma_n=[]period=period-1foriinrange(len(ma)):ifi>=period:ma_n.append(np.me

技术分析有点像烹饪，收盘价、最值、成交量等是食材；均值，移动平均，方差等是烹饪方法。随意组合一下就是一个技术指标。KDJ又称随机指标（随机这个名字起的很好）。KDJ的计算依据是最高价、最低价和收盘价。K、D、J是图中的三条线。要计算KDJ，需要先计算价差RSV，RSV=((收盘价-最低价)/(最高价-收盘价))*100K=RSV的指数移动平均值（平滑因子=1/3）D=K的指数移动平均值（平衡因子=

在之前的MACD章节，介绍了MACD曲线的绘制。本次简单介绍MACD最常用的用法：金叉和死叉。金叉和死叉是MACD指标中的两个重要信号。金叉是指MACD快线（DIF）上穿慢线（DEA）的情况。死叉则是指MACD快线下穿慢线的情况。理论上，金叉代表看涨信号，而死叉则代表看跌信号。如果用程序实现就比较简单，就是两个变量的大小变换。defcheck_macd(macd_line,signal_line)

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

目录1.系统级编程2.游戏开发3.嵌入式系统4.大数据处理5.金融和量化分析6.人工智能和机器学习7.网络和通信结语C++是一种多范式编程语言，具有高性能、中级抽象能力和面向对象的特性。

1.请建立数学模型，通过量化分析的方法，给出影响煤炭价格的主要因素（不超过10种），并且以秦皇岛港动力煤价格为例，给出从2019年5月1日至2020年4月30日，影响

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

在上一章节《策略回测》中采用轮询的方式对整个股票池进行了回测。虽然功能已经实现，但是效率确实不高。而且生成的结果也不方便统计。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。目录数据库初始化数据库建模创建子表函数简介多进程/线程处理结果写入TDengine程序主体MACD交易策略回测程序说明程序功能程序依赖使用方

当你能够量化讨论的事物，并且可以用数字描述它，你就对它有了深入了解。但如果你不能用数字描述，那你的头脑根本没有跃迁到科学思考的状态。——英国物理学家开尔文勋爵1、两个量化case测试地球周长：按照相似三角形的比例关系，已知两地之间的距离，便能测出地球的圆周长。埃拉托色尼测出夹角约为7度，是地球圆周角(360度)的五十分之一，由此推算地球的周长大约为4万公里，这与实际地球周长(40076公里)相差无

搭建自己的量化系统如果要长期在市场中立于不败之地！必须要形成一套自己的交易系统。如何学会搭建自己的量化交易系统？边学习边实战，在实战中学习才是最有效地方式。于是我们分享一个即可以用于学习，也可以用于实战炒股分析的量化系统——QTYX。我们分享QTYX系统目的是提供给大家一个搭建量化系统的模版，最终帮助大家搭建属于自己的系统。因此我们提供源码，可以根据自己的风格二次开发。QTYX系统结构如下所示：由

知识点1【原始套接字概述】1、UDP封包格式IP封包格式：Ethernet封包格式TCP封包格式：ICMP封包格式：ping知识点2【数据包的分析】案例：网络分析器：知识点2【混杂模式】接受数据（了解）知识点3【原始套接字发送数据】sendto1、本机的接口地址结构2、获取我们的本地接口知识点4【案例：扫描mac地址ARP】ARP协议格式：知识点1【原始套接字概述】ubuntu12.04中描述网络

1.过早的优化是万恶之源1.1.著名的计算机科学家高德纳(DonaldKnuth)的一句名言1.2.原话是：“对于约97%的微小优化点，我们应该忽略它们：过早的优化是万恶之源。而对于剩下的关键的3%，我们则不能放弃优化的机会。”2.过早优化是提升自己的根源2.1.优化就是解决问题，过早优化创造了暂时没有发现的、假想的问题来解决，就像国际象棋选手设置棋局来挑战自己2.2.探索性编程是提高技能的合法途

量化平台必须捕捉瞬息万变的市场信息，进行实时量化分析。

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

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是基于大数

在用EXCEL做量化分析的时候，经常需要通过一些金融数据平台的API接口，获取各种数据。最常用的公共API接口有YahooFinance，GoogleFinance，新浪财经，搜狐财经等。

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,

请搜集相关数据与信息，完成以下问题：一、量化分析能源结构与产业结构碳排放的驱动因素与能源消费碳排放的结果因素关系和演化规律，建立相应的数学模型

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。

万维钢曾将“量化”作为现代社会的三大思维方式之一，因此追求效率的现代人也更容易将时间和产出做出量化分析，从而产生巨大的“懒人经济”需求，从网购到快递服务，再到外卖，“懒人”们养活了越来越多的行业。