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前言既然您已经点进来这篇文章，应该就不需要我再强调目前量化金融是多么火爆，前景多么广阔了吧？那我们就直接开门见山。量化金融其实是一个交叉复合学科，需要掌握数学、计算机、金融等方面的知识。显而易见，对于金融学背景的同学来说，就需要另外学习计算机编程的知识，而计算机背景的同学则需要补充金融知识。由于本人是24K纯金融学专业背景，所以就跟大家分享一下，作为一个零编程基础的金融学子，是如何入门量化金融的。

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类的继承1、定义类的继承首先我们来看下类的继承的基本语法：classClassName(BaseClassName):...1、定义类的继承首先我们来看下类的继承的基本语法：classClassName(BaseClassName):...在定义类的时候，可以在括号里写继承的类，一开始也提到过，如果不用继承类的时候，也要写继承object类，因为在Python中object类是一切类的父类。当然上

我作为一名JAVA出生的人，写了一辈子的JAVA，同是也是一名深度研究的股民，抱着恭敬学习的态度，买了一本《Python量化炒股》一书，仔细拜读和对比。

2017年3月份，在国内尚无自研开源量化回测引擎的背景下，我们在Github开源了米筐自研Python量化策略引擎——RQAlpha。

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首先声明，我不是专业搞金融的。有10多年开发经验，既创过业，也曾在一线互联公司干过技术总监。从C++到php到js再到python再到AI，一路走来，都是为了生活。现在搞量化、学CFA完全是出于兴趣，只是为放荡不羁的灵魂，找个可以落脚的归宿。(好吧，不吹牛逼了，其实就是想学好投资赚更多钱)...我的回答都是从纯技术路线出发，不曾涉及投资哲学、宏观经济学，计量经济学等相关内容。如果对技术感到晦涩，可

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本文摘录自爬虫入门系列（一）：快速理解HTTP协议侵删HTTP协议是互联网应用中，客户端（浏览器）与服务器之间进行数据通信的一种协议。

第1章从零开始本书源于一个真实的故事，故事的主角是一位名叫小瓦的姑娘。小瓦出生在一个普通的家庭，父母都是老实淳朴的普通人，靠着并不丰厚的收入把小瓦养育成人。18岁那年，小瓦考上了一所不好不坏的大学，所学专业是一个就业前景算不上理想的专业。再加上她本身也谈不上出色，说她是一个现实版的“灰姑娘”也不为过。综上所述，小瓦应该是一个有点危机感的孩子，实际上她也确实有改变现状的想法。因此，我们的任务就是帮助

趋势性动量策略有效性验证及实现1相关性验证2策略概要3其他回测结果其他量化策略1相关性验证选取上证指数000001.SH，获取收盘价以50为单位，计算每个55天的收益序列。使用shift(1),获得滞后一个时间段（50天）的时间序列数据。使用df.corr()计算相关性代码如下运行此代码，需获取token码，这里获取token码#coding=utf-8importmathimporttushar

B站配套视频教程观看一、什么是动量策略预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益和交易量同时满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。它是一种选股策略，也就是针对大量的股票进行收益率和交易量的筛选，然后找到满足需求的股票或基金进行交易，核心就是以股票的历史收益率为主要的交易原则。最早研究动量策略的2个金融学者分别是jegadeesh和Titman，他们发现美国股市中，投资组合收益率表现

B站配套视频教程观看PyAlgoTrade:交易策略可视化PyAlgoTrade利用matplotlib进行交易策略可视化。它做了非常系统的工作，包括买入卖出的交易信号，以及整体的收益和单次收益都可以看到。我们就来看一下SMA策略可视化的结果是怎么样的上节课我们利用了backteststragedy里面的方法去跑了交易条件和回测、怎么基于实仓位的判断决定是否买卖股票、这节课就基于当前的SMA策略，

前言接上一篇股票python量化交易023-动量策略（中），目前已经获取了动量策略的买卖信号表，接下来我们根据买卖信号表，计算出投资组合买卖的收益率。

什么是动量策略？预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益和交易量同时满足过滤准则的时候，就买入（做多）或卖出（做空）股票的投资策略。以股票历史收益率为主要的交易原则动量策略的设计？正向策略：如果这段时间是涨的，则认为后面还会涨，反之，跌的以为后面还会跌。买入涨得最多的，卖出跌的最多的，利用市场对信息的反应不足反向策略：涨太多了会跌，跌太多会涨，利用市场对信息的反应过度。A股不能做空，所以一般

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认识shift函数简单理解就是可以把数据整体进行偏移，如csv中的某列数据整体下移一行================》转换后变为：转换后就得到一张临时的一张表，然后可以用这张临时表的数据和原本表的数据进行算式，得到你要的结果。更多shift函数的使用方法可以进pandas官网，https://pandas.pydata.org/docs搜索shift找到api使用说明shift函数的使用下面用s

动量交易策略包括根据资产价格行为或交易量的各种时间框架总移动平均线(SMA)（2天MA、3周MA等）创建买入/卖出信号。一般来说，我们通过低买高卖来跟踪价格走势的势头。让我们开始编码!pipinstallyfinancepandas-tabacktrader此代码正在安装四个不同的库：yfinance、pandas-ta、backtrader。开头的感叹号表示该命令应在命令行或终端中运行，而不是在

基于我个人的经历来推荐几个高质量学习资源。学习资源实在太多了，无论是网上教程，还是书籍，免费的，还是付费的，各种各样的，看得眼花缭乱，小白没可能判断出哪些是好教程。我看到太多的网上Python课程，素质参差不齐，甚至有些收取几千元，由某些资深程序员来教的。初学者必须要系统地学习Python才能掌握基本功。假如选择了不太好的课程，掌握基础知识不够全面，也浪费时间。大家可以参考我的Python自学路线

摘要：探讨量化策略的整体架构一、量化策略的原理与整体架构1.输入数据：来自于金融数据共享平台（1）行情或技术面数据：K线数据MA均线数据MACD数据（2）财务或基本面数据：国家宏观经济行业经济公司财务数据（3）自定义数据（4）投资经验数据2.操作策略处理：对输入数据进行统计和学习，然后设计或机器自动发现预测算法（1）选股（2）择时买入（3）仓位控制（4）择时止盈止损3.策略输出：利用算法进行预测（

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什么是数组？顾名思义，就是数据的组合，把一些相同类型的数放到一组里去。那为什么要用数组呢？比如需要统计全班同学的成绩的时候，如果给班上50个同学的成绩信息都命名一个变量进行存储，显然不方便，而且在做成绩统计，如求总分，平均分，方差等的时候，遍历成绩信息又成了一大难题，这个时候，你就需要用到数组了。数组可以很好的解决这两个问题，数组名只有一个，只需要使用数组名加下标来访问各个元素的信息即可，遍历的时

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1CAP理论CAP是以下三个词语的缩写：Consistency：一致性Availability：可用性Partitiontolerance：分区容忍性CAP理论的基础概念就是在分布式系统中，无法同时满足以上三点。下面我们以一个简单的分布式系统，解释下为何不同通知满足。2.1C一致性一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上，从任意结点读取到的数据都是最新的状态。在上

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问题点：创新点为什么在自己数据集不涨点，甚至出现降点的现象本文解决对策：拿EMA注意力作为案例进行展开，将创新点放入不同网络位置，总有一种能够高效涨点YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.EMA注意力介绍论文：https://arxiv.org/abs/2305.13563v1录用：ICASSP2023

什么是空安全？？什么情况下使用空安全？什么版本？从Flutter2开始，Flutter便在配置中默认启用了空安全，通过将空检查合并到类型系统中，可以在开发过程中捕获这些错误，从而防止再生产环境导致的崩溃。个人想法：在声明变量和函数的时候，确定了不能为空，那么在运行的时候就可以拒绝出现空异常问题。NullException一、什么是空安全时至今日，空安全已经是一个屡见不鲜的话题，目前像主流的编程语言

本文Flink版本为1.14.3。本文主要讲解如何将Flink和Springboot两大框架融合在一起，可以对接SpringCloud生态系统，比如分布式配置中心、服务注册和发现、负载均衡等；可以通过Restful接口的形式提交Flink任务。本地工程构建软件环境:Flink1.14.3Springboot2.0.3.RELEASEJDK11awesome-flinkorg.test1.0-SNA

部署模式Flink的部署模式分为3种:Application模式Per-Job模式Session模式Application模式Application模式即Flink为1个应用专门创建1个集群，Flink集群和应用同生命周期，Application的main()方法将由JobManager执行。在其他部署模式下，用户Jar文件是通过RPC来进行分发的，因为需要走网络IO，当用户Jar文件较大时，Jo

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以下内容摘抄字投资关二爷写的期货小白入门系列，写的非常通俗易懂，自己对期货一点都不懂，旨在通过关二爷的教程学习些期货知识。一、期货交易是指买卖双方进行的远期合同交易，买卖期货的合约叫做期货合约。

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量化QQ群：371474481因子选股模型是应用最为广泛的一种选股模型，基本原理是采用某个或某些因子作为选股的标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。因子选股模型为什么适用？举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想知道哪些人能获得不错的成绩，只需在跑前做一个身体测试即可。测试可以用一个或多个指标。对测试的结果进行排名，排名靠前的运动员获得好成绩的可能性就比较大。因子选股模型的原理与此

在本博客中，从理论到实践，系统的介绍了iptables，如果你想要从头开始了解iptables，可以查看iptables文章列表，直达链接如下iptables零基础快速入门系列当我们通过http的url

一.入门系列这些书籍通过图片、打比方等通俗易懂的方法来讲述，让你能达到懂一些基础算法，线性表，堆栈，队列，树，图，DP算法，背包问题等，不要求会实现，但是看过以下这些书对于之后实现算法打下坚实的思维基础

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本系列文章中Docker的用法演示是基于CentOS7进行，因此假设读者已经掌握了初步的Linux知识，如果你对Linux最基本的常用命令及操作还不太熟悉，请参考我之前写的Linux入门系列教程。

其次，这是一个入门系列，涉及的知识也仅限于够用，深入的知识网上也有许许多多的博文供大家学习了。最后，写文章过程中，会借鉴参考其他人分享的文章，会在文章最后列出，感谢这些作者的分享。