2018年10月7日
git：汇总总结
摘要： 写得非常清楚的说明和教程：https://www.cnblogs.com/syp172654682/p/7689328.html（深入浅出Git教程） 一、安装 linux： Windows： 直接官网下载安装 在命令行输入：git 查看是否完成安装 二、设置 设置用户名和邮箱： 三、基本操作 添加 阅读全文
posted @ 2018-10-07 22:31 TimoTong 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)
python：用Redis完成发布和订阅数据
摘要： 安装： 发布文件： 订阅文件： 阅读全文
posted @ 2018-10-07 21:41 TimoTong 阅读(297) 评论(0) 推荐(0)
2018年9月20日
python：pandas中dataframe的基本用法汇总
摘要： 更加详细的内容可以查看：https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/80080240 （基本函数整理） 一. DataFrame的创建 创建一个空的dataframe out: 用list的数据创建dataframe： out： 用numpy的矩阵创建d 阅读全文
posted @ 2018-09-20 00:33 TimoTong 阅读(114518) 评论(2) 推荐(1)
2018年9月8日
数字货币的VWAP和TWAP算法实现
摘要： 参考：金融工程-招商证券-交易优化策略专题研究报告(3)：VWAP策略在A股交易中的应用：http://www.doc88.com/p-0018540629353.html VWAP和TWAP在数字货币中同样有重要的用途。 其实现的关键是预测每日的分时交易量，并对大额订单进行拆分。 阅读全文
posted @ 2018-09-08 00:01 TimoTong 阅读(1807) 评论(0) 推荐(0)
2018年9月2日
几种简单的方式获取数字货币实时信息
摘要： 所有方法均需要FQ，可以使用蓝灯lantern。 百度网盘分享地址：https://pan.baidu.com/s/1ZvBCLOueSeQRihRXtCGEBA 密码：bdgu —————————————————————————————————————————————————————————— 一 阅读全文
posted @ 2018-09-02 22:14 TimoTong 阅读(1843) 评论(0) 推荐(0)
python数据可视化汇总（二）-plotly
摘要： plotly是比matplotlib更加强大的可视化工具。它能将用户绘制好的图表保存到个人账户中，并能进行访问和修改。除了figure，生成的table也能被保存。 参考： https://plot.ly/python/ https://blog.csdn.net/tansuo17/article/ 阅读全文
posted @ 2018-09-02 11:46 TimoTong 阅读(523) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月24日
读书笔记（一）——Element of Financial Risk Management
摘要： 第一章：Risk Management and Financial Returns（风险控制和金融收益） Why Should Firms Manage Risk? a brief taxonomy of risks：Market Risk，Liquidity Risk，Operational Ri 阅读全文
posted @ 2018-08-24 00:31 TimoTong 阅读(458) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月20日
数据分析-FDDC2018金融算法挑战赛
摘要： 比赛简介：用到的数据包括历史财务数据、宏观数据、行情数据、行业数据。预测内容为指定公司的二季度营收数据 比赛页面详情：FDDC2018金融算法挑战赛01－A股上市公司季度营收预测 如果下载不了的话可以去这里下载：天池数据集 今年还有一个比赛是：FDDC2018金融算法挑战赛02－A股上市公司公告信息 阅读全文
posted @ 2018-08-20 14:34 TimoTong 阅读(1314) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月19日
王阳明-心学的理解
摘要： 之所以称心学，是因为陆九渊认为：宇宙便是吾心，吾心便是宇宙（《象山全集》），王阳明的宇宙概念中，宇宙是一个精神的整体，我们感受的世界和客观的世界其实是一个整体。 心即理，无心则无理，这和朱熹的理是脱离于心而存在的哲学系统相反，认为心是宇宙的立法者，也是一切理的立法者。 格者，正也，物者，事也（《大学 阅读全文
posted @ 2018-08-19 22:09 TimoTong 阅读(645) 评论(0) 推荐(0)
python-报错和解决方法汇总
摘要： python的错误提示非常人性化，通常报错时就会提供解决办法，比如一些syntax error就很容易解决，整理了一下遇到的稍微麻烦一些的： 按住Ctrl+F在本页搜索 1. Matplotlib Deprecation Warning: The finance module has been de 阅读全文
posted @ 2018-08-19 20:30 TimoTong 阅读(10392) 评论(0) 推荐(1)
python：数据可视化汇总（一）-matplotlib
摘要： 仅做整理以及基本用法，没有任何奇淫巧技，没有美观度要求。 1. 折线图 plt.plot（）内还可以定义一些函数细节，包括线的颜色、线型、标记字符，可以参考此文：plt.plot()函数细节 当你在一个图上画多条折现时，函数会自动分配颜色，可以在plt.plot()里用label=‘xxx’定义线的 阅读全文
posted @ 2018-08-19 16:45 TimoTong 阅读(1216) 评论(0) 推荐(1)
用python进行比特币价格择时分析
摘要： 比特币价格的历史数据可以直接在GitHub进行下载：https://github.com/yan-wong/BitcoinPriceHistoryInChina 或者按此文的代码获取：https://blog.csdn.net/weixin_37272286/article/details/7803 阅读全文
posted @ 2018-08-19 15:27 TimoTong 阅读(1680) 评论(0) 推荐(0)
用python对股票期货做时序分析
摘要： 选择期货CFFEX.IF1808，截止到当日的1000条收盘价格走势： 一个时间序列，他可能是有趋势的，是不平稳的，所以如果不平稳需要做差分。 ADF检测结果： 95%置信区间，p=0.0076，99%置信区间下，p=-3.5。对模型做一阶差分，希望得到一个平稳的时间序列 一阶差分后，模型基本平稳： 阅读全文
posted @ 2018-08-19 14:56 TimoTong 阅读(1447) 评论(0) 推荐(1)
2018年7月3日
天池新人实战赛之[离线赛]-指数加权平均
摘要： 大赛链接 https://tianchi.aliyun.com/getStart/information.htm?spm=5176.100067.5678.2.6d75153cK2qkgK&raceId=231522 总之，就是给你一定量用户在一个月时间（11.18~12.18）之内的移动端行为数据 阅读全文
posted @ 2018-07-03 12:34 TimoTong 阅读(409) 评论(0) 推荐(0)
2017年9月9日
第五篇[机器学习] 机器学习，逻辑回归come on
摘要： 逻辑回归，简单的说，就是用sigmoid函数把连续函数归一化转化成离散的几个可能的结果。 逻辑回归的算法 最大似然法： 我自己的理解，最大似然法就是在你观测到某一系列事件出现的可能性之后，倒推该事件最可能的概率，这个最可能的概率会使这一系列事件发生的可能性无限接近我们观测到的可能性。 梯度下降法 推 阅读全文
posted @ 2017-09-09 23:37 TimoTong 阅读(221) 评论(0) 推荐(0)
2017年9月6日
第四篇[机器学习] 机器学习，线性回归的优化
摘要： 当我们的数据存在多重共线性时，即其中的一个自变量可以用其他一个或几个自变量的线性表达式进行表示，你会发现，拟合之后的方差会特别大 一般说来当解释变量的容忍度(TOLERANCE)小于0.10或者方差膨胀因子(VIF)大于10时，说明变量之间存在多重共线性现象，会影响到回归模型的正确估计。 方差膨胀因 阅读全文
posted @ 2017-09-06 23:03 TimoTong 阅读(537) 评论(0) 推荐(0)
2017年9月3日
第三篇[机器学习] 线性回归，找点数据小试牛刀
摘要： Titanic：Machine Learning from Disaster Start here! Predict survival on the Titanic and get familiar with ML basics some groups of people were more lik 阅读全文
posted @ 2017-09-03 22:57 TimoTong 阅读(704) 评论(0) 推荐(0)
2017年8月31日
第二篇[机器学习] 学习机器学习，从最简单的线性回归开始
摘要： 机器学习，分为监督学习和无监督学习，监督学习里有回归和分类，分类有线性回归和逻辑回归。 从最简单的线性回归开始： 通过已有数据需要预测的线性方程： 实际值和预测值的误差，求最小误差函数（最小二乘法）： 1.梯度下降法： 其中ε是步长，步长越大，下降越快，但是可能到不了局部最小值，步长越小，下降越慢， 阅读全文
posted @ 2017-08-31 23:33 TimoTong 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)
2017年8月29日
第一篇[机器学习] 学习机器学习，从零开始准备
摘要： 写在最开始：学了几个月，看了很多建议，走了不少弯路，不忘初心，坚持到底！ 以下内容以及接下来的 [机器学习] 系列随笔会记录下我的学习路程，希望对各位有所帮助。 学习原因：危机感 学习准备： 1.下载安装了python 2.7， 后来换成了python3.0，安装各种库累的半死然后下载anacond 阅读全文
posted @ 2017-08-29 23:53 TimoTong 阅读(238) 评论(0) 推荐(0)