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引子：→用于机器学习或人工智能模型交易 一般对于做机器学习量化投资的人来说，在编程层面需要相互数据的交换。比如我用Python训练一个模型，用于交易时，需要“访问”模型并给模型一定数据，让模型“回答”结果并用于交易；另外，反向也如此。也就是说，如果到交易层面的话，训练模型和交易模型之间的交互通讯是需 阅读全文
posted @ 2023-03-15 01:33
时海涛|Thomas
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最近独到一篇关于"百钱买百鸡"的Python编程，觉得挺有意思，索性自己改写一下优化算法。 原题目： # 我国古代数据加张邱建在《算经》中提出一个著名的数序为问题： # 鸡翁一值钱五，鸡母一值钱三，鸡雏三值钱一。百钱买百鸡，问 # 鸡翁，鸡母，鸡雏几何？ 分析： 1、这个题目其实重点并不是编程，看过 阅读全文
posted @ 2022-10-20 18:07
时海涛|Thomas
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1、针对pandas在对读取超过上G的数据时速度较慢，并且即使读取后，可能由于文件过大使用pandas的方法导致死机的情况较多。 2、vaex属于DataFrame的一个扩展性，针对大型文件的处理，特别好用，其机理是采用“映射”的方式，并不把数据直接读取到内存里面。其相关的介绍和使用教程，API等可 阅读全文
posted @ 2021-04-25 22:51
时海涛|Thomas
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"生猪数据统计分析系统"----帮助文档 阅读全文
posted @ 2021-04-08 02:27
时海涛|Thomas
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第一章：简介 我们如果把金融市场的价格走势进行归类的话，那么它是一种非线性的时间序列，第一：属于时间序列，因此可以用信号处理及计量经济学的一些模型来进行分析；第二：又是一种非线性的，所谓可以直观的理解为并不是具有一眼可以看得出的一种规律走势。 图1-1是一段K线图的价格走势，一般需要把复杂的问题简单 阅读全文
posted @ 2020-11-10 22:38
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第十七章：关于bar内交易的几个问题 1、实时数据刷新打印和历史数据刷新打印 打印历史数据时会发现如下： #cb 1.00 #bs 1.00 #t1109.00 #p 1.00 #mp 1.00 #mp[1] 0.00#cb 1.00 #bs 2.00 #t1110.00 #p 1.00 #mp 1 阅读全文
posted @ 2020-09-24 16:11
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第十六章：关于编写bar内交易的小技巧 前面讲过多次，在编写交易逻辑的时候需要先分析是否用到了bar内的数据，如果单纯的open价格买入，那只需要非bar内交易即可，如果你的代码遇到了盘中突破等bar内数据的话，就需要开启bar内交易。因此在遇到bar内交易的时候，我们首先想到的就是获取market 阅读全文
posted @ 2020-09-23 18:27
时海涛|Thomas
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第十五章：委托单发单机制 委托单发达机制内容是最难的，也是最难测试的，主要牵扯到this bar与 next bar，market、limit单等、bar内交易与非bar内交易内容。 1. 委托单条件判断和委托单触发 这里首先我们需要理解两个概念，一个是“委托单条件判断”，另一个是“委托单触发”，这 阅读全文
posted @ 2020-09-23 17:45
时海涛|Thomas
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第十四章：计算脚本的驱动因素 信号脚本计算的驱动因素有如下几种方式，通常的方式是第一种方式，即tick驱动的计算：开启bar内模式下，信号脚本是基于每笔tick进行计算，包括开盘tick、bar内tick、收盘tick；而未开启bar内模式，信号脚本是基于收盘tick或者开盘tick进行计算。 除了 阅读全文
posted @ 2020-09-23 15:18
时海涛|Thomas
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第十三章：变量类型 1. 变量 信号中的变量除了value1~value99（这99个变量都是时序类型的数值变量，从value1、value2、value3，一直到value99）和condition1~condition99（这99个变量都是时序类型的布尔类型变量，从condition1、cond 阅读全文
posted @ 2020-09-23 15:12
时海涛|Thomas
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