1.文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
2.指标权重建模系列三：白话改进CRITIC法赋权（附Python源码）
3.UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）
4.Python机器学习系列一文教你建立随机森林模型预测房价（案例+源码）
5.主力进出指标公式源码
6.轻松上手FAM五因子模型（附python源码）

文华财经T8更新版量化交易策略模型源码

       文华财经T8更新版量化交易策略模型源码：

       此量化交易策略模型源码采用了一系列技术指标和条件，模型旨在通过自动化方式提升交易决策的指标效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的源码实施。

       在多头策略方面，模型代码通过设置多个条件来识别买入时机。指标若“SKLOW”超过“S”（一个计算得到的源码万挂作坊3.0 源码价格阈值）且“SKVOL”（成交量）大于零，且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,模型BARSSK)”（过去某时段最高价），则发出买入指令（BP）。指标

       同样地，源码空头策略也设置了相应的模型买入条件。当“BKHIGH”（一个计算得到的指标高点）超过“B”（基础价格）且“BKVOL”（成交量）大于零，同时满足一定条件，源码代码会触发卖出指令（SP）。模型

       此外，指标源码中还包含了自动过滤规则（AUTOFILTER），源码以及设置特定价格类型（SETSIGPRICETYPE）和价格取值规则（SETOTHERPRICE），以进一步优化交易决策流程。

指标权重建模系列三：白话改进CRITIC法赋权（附Python源码）

       上节回顾

       前文讲述了CRITIC法赋权重的基本概念，其中涉及波动度与冲突度两个关键点。波动度指的是同一指标下数据的标准差，冲突度则衡量了指标间的相关性。

       数据模型介绍

       在数据集中，n个样本，m个指标，数学表达如下：

       公式略

       对CRITIC方法的改进

       改进CRITIC法需聚焦波动度与冲突度。知友反馈指出公式上的不足，经文献研究后，重审并提出改进。

       改进波动度计算

       为消除量纲影响，改进公式将标准差除以均值，获得无量纲指标。c 条码 设计 源码

       冲突度改进

       原冲突度公式只考虑正相关。改进后，负相关亦视为强相关，调整冲突度计算公式。

       改进后权重计算

       引入熵权法，通过加权平均，平衡指标重要性与信息量，提升权重准确性与稳定性。

       具体实现参考已发布的信息熵介绍文章。

       Python代码

       提供CRITIC法改进版的Python代码实现，便于实践操作。

       参考文献

       [1] 韩一鸣,徐鹏飞,宫建锋等.基于改进CRITIC-熵权法的电网发展经营综合评价体系研究[J].机电信息,():1-7+.DOI:./j.cnki.cn-/tm....

       [2] 弋若兰.我国上市公司信用风险评估研究——基于改进CRITIC熵权组合赋权-TOPSIS模型[J].投资与创业,,():-.

UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）

       前言

       ModelingMode是虚幻引擎5.0后的新增功能，用于直接在引擎中进行3D建模，无需外接工具，实现快速原型设计和特定需求的模型创建。GeometryScript是用于通过编程方式创建和操控3D几何体的系统，支持蓝图或Python脚本，提供灵活控制能力。

       本文主要围绕ModelingMode与GeometryScript源码学习展开，涵盖DMC简介、查找感兴趣功能源码、动态网格到静态网格的代码介绍。

       起因

       在虚幻4中，通过RuntimeMeshComponent或ProceduralMeshComponent组件实现简单模型的程序化生成。动态网格组件（DynamicMeshComponent）在UE5中提供了额外功能，如三角面级别处理、转换为StaticMesh/Volume、烘焙贴图和编辑UV等。

       将动态网格对象转换为静态网格对象时，发现官方文档对DMC与PMC对比信息不直接涉及此转换。股市灯塔 波段源码通过搜索发现，DynamicMesh对象转换为StaticMesh对象的代码位于Source/Runtime/MeshConversion目录下的UE::Modeling::CreateMeshObject函数中。

       在UE::Modeling::CreateMeshObject函数内，使用UEditorModelingObjectsCreationAPI对象进行动态网格到静态网格的转换，通过HasMoveVariants()函数接受右值引用参数。UEditorModelingObjectsCreationAPI::CreateMeshObject函数进一步处理转换参数，UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数负责创建完整的静态网格资产。

       总结转换流程，DynamicMesh对象首先收集世界、变换、资产名称和材质信息，通过FCreateMeshObjectParams对象传递给UE::Modeling::CreateMeshObject函数，该函数调用UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数创建静态网格资产。

       转换为静态网格后，程序创建了一个静态网格Actor和组件。此过程涉及静态网格属性设置，最终返回FCreateMeshObjectResult对象表示转换成功。

       转换静态网格为Volume、动态网格同样在相关函数中实现。

       在Modeling Mode中添加基础形状涉及UInteractiveToolManager::DeactivateToolInternal函数，当接受基础形状时，调用UAddPrimitiveTool::GenerateAsset函数，根据面板选择的输出类型创建模型。

       最后，UAddPrimitiveTool::Setup函数创建PreviewMesh对象，UAddPrimitiveTool::UpdatePreviewMesh()函数中通过UAddPrimitiveTool::GenerateMesh生成网格数据填充FDynamicMesh3对象，进而更新到PreviewMesh中。

       文章总结了Modeling Mode与GeometryScript源码的学习路径，从动态网格到静态网格的转换、基础形状添加到输出类型对应函数，网狐源码教程提供了一条完整的流程概述。

Python机器学习系列一文教你建立随机森林模型预测房价（案例+源码）

       Python机器学习系列：随机森林模型预测房价详解

       在这个系列的第篇文章中，我们将深入讲解如何使用Python的Scikit-learn库建立随机森林回归模型来预测房价。以下是构建流程的简要概述：

       1. 实现过程

       首先，从数据源读取数据（df）

       接着，对数据进行划分，通常包括训练集和测试集

       然后，对数值特征进行归一化处理，确保模型的稳定性

       接着，使用Scikit-learn的RandomForestRegressor进行模型训练并进行预测

       最后，通过可视化方式展示预测结果

       2. 评价指标

       模型的预测性能通常通过评估指标如均方误差（MSE）或R²得分来衡量。在文章中，我们会计算并打印这些指标以评估模型的准确性。

       作者简介

       作者拥有丰富的科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，并在某研究院从事数据算法研究。他以简单易懂的方式分享Python、机器学习、深度学习等领域的知识，致力于原创内容。如果你需要数据和源码，可通过关注并联系作者获取。

主力进出指标公式源码

       主力进出指标公式源码：

       以下是一个常见的主力进出指标公式的源码示例：

       1. 主力进出指标计算模型：

       * 主力流入资金 = 当日大单买入量 - 当日大单卖出量

       * 主力流出资金 = 当日大单卖出量 - 当日大单买入量

       * 主力净进出 = 主力流入资金 - 主力流出资金注意，此公式仅为基础模型，实际应用中可能涉及更多复杂因素和调整。源码实现会基于具体的交易平台和数据接口。

详细解释：

       * 主力进出指标的概念： 在股票市场中，主力进出指标用于衡量某只股票的主力资金动态。主力资金通常指的是那些拥有大量资金的投资者或投资机构。通过监测主力资金的源码防拦截代码流入和流出情况，可以了解主力投资者的动态和市场趋势。

       * 公式中的关键元素： 在上述公式源码中，涉及到大单买入量和大单卖出量的概念。这些指标反映了相对较大的交易行为，通常被认为是主力资金的交易行为。通过计算这些数据的差异，可以估算出主力资金的净进出情况。

       * 实际应用中的复杂性： 上述公式仅为简化模型，实际应用中需要考虑更多因素。例如，市场散单交易的影响、不同交易平台的定义差异等。因此，在实际源码实现时，可能需要结合具体的数据接口和平台规则进行相应的调整和优化。同时，还需考虑数据的有效性和实时性，确保计算的准确性。此外，软件平台也会基于历史数据和算法优化指标公式，以提高其预测市场的准确性。由于不同平台使用的算法和数据来源可能不同，因此具体的源码实现会有所差异。如果您需要特定平台的源码或更详细的解释，建议直接联系相关平台的技术支持或查阅其官方文档。

轻松上手FAM五因子模型（附python源码）

       探索投资领域的新维度，让我们深入理解Fama-French五因子模型（FF5）的强大之处。自CAPM的提出，模型界一直在寻找更全面的解释股票收益的方法。FF5模型超越了传统的β，引入了市值（SMB）、账面市值比（HML）、盈利（RMW）、和投资（CMA）四个关键因子，提供了一个更为精准的股票收益分析框架。

       因子的构建巧妙地融合了市值规模（SMB）与公司估值（HML），以及企业的盈利能力和投资策略（RMW与CMA）。FF5模型的回归目标在于，通过这些多元化的因子揭示收益率背后的驱动因素，同时承认误差项可能包含无风险收益α和风险因子，以更全面地刻画市场动态。

       实战过程中，五因子模型的应用需要细致入微的步骤。首先，确定每只股票在不同组合中的权重，然后乘以预期收益，接着对所有股票的收益进行加权和，得出策略的收益率。选择中证作为基准，股票池则广泛取自wind全A的股票，每年5月底进行一次策略调整，使用流通市值进行加权。

       在回测阶段，我们回溯至年1月3日至年月3日，对因子进行检验，确保其与Fama-French因子有良好的相关性。通过导入必要的模块和数据，如pandas、numpy等，对市值、账面市值比、盈利能力等关键数据进行预处理，构建出一个剔除不可交易股票的高效股票池（ALLapool）。

       具体操作上，我们定义了一个get_score函数，通过市值加权计算各组合的股票持仓，同时处理缺失值。接着，针对每个因子，我们依据百分位选取股票组合，如%和%，并计算每日收益变化因子。最后，将这些因子与中证收益进行对比，验证模型的有效性。

       通过严谨的数据处理和可视化，FF5模型为我们揭示了股票收益的多元驱动，而不仅仅依赖于单个指标。这个模型的实践性，不仅限于理论研究，它能帮助投资者在实际交易中制定更精细的策略。让我们一起探索这个模型的魅力，提升投资决策的精确度。

       参考文献Fama & French, A Five Factor Asset Pricing Model, J. Financial Economics,

       欲了解更多详情或深入学习，请关注QuantX量化团队，我们期待您的反馈：quant_x@.com

成本均线指标公式源码？

       成本均线指标公式源码：

       { AMV成本均线}

       AMOV:=VOL*(OPEN+CLOSE)/2;

       AMV1:SUM(AMOV,5)/SUM(VOL,5);

       AMV2:SUM(AMOV,)/SUM(VOL,);

       AMV3:SUM(AMOV,)/SUM(VOL,);

       AMV4:SUM(AMOV,)/SUM(VOL,);

       指标公式的概念：

       指标公式，是源于对股票过去数据、走势的分析并结合主力操盘手法、心态博弈等因素影响，从而总结归纳出一种成功概率较高的选股模型，最后编译成通达信能识别的源代码。

DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

       本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先，介绍model dict的配置与模型参数设置，指出在模型部分按照backbone、neck、head顺序定义，体现模型结构。

       MMDetection3D在模型构建中利用类之间的包含关系递归实例化组件。在构建模型后，借助于registry机制实例化每一个组件，展现其层次性与模块化设计。

       在初始化流程中，首先在train.py的build_model开始，通过调用build方法逐级初始化各子结构，直至最底层结构，遵循初始化顺序：Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中，许多类继承自官方提供的框架结构，通过super()调用在父类中实现子结构初始化。

       关于DETR3D的组件，backbone、neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类，是模型的头部组件，实现特定检测任务。

       DETR3DTransformer位于模型底层，是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points，并将投影到特征图，结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征，通过object queries refinement改善queries，用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。

       Decoder是DETR3D的核心，专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨，并在代码中得到具体实现。值得注意的是，F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色，展示其在变换与映射任务中的应用。

什么是指标源码

       指标源码是指用于定义和描述某种特定指标或数据的原始代码。

       以下是关于指标源码的详细解释：

       1. 指标源码的概念：在数据分析、软件开发或业务运营等领域，指标源码是用于标识和描述某一特定数据指标或性能的原始代码。它是记录和分析数据的基础，有助于实现对数据的准确理解和高效管理。指标源码往往与具体的数据场景紧密相关，对于数据分析人员或开发人员来说非常重要。

       2. 指标源码的作用：指标源码的主要作用是标准化和规范化数据指标，确保数据的准确性和一致性。通过定义明确的指标源码，可以避免因数据混乱或不统一导致的误解和错误。此外，指标源码还有助于追踪数据变化、构建数据分析模型、实现业务流程自动化等功能。通过监控指标源码的变化，企业可以及时发现问题、调整策略并优化业务流程。此外，一些专业的数据分析工具平台会根据不同的应用场景和行业需求制定不同的指标源码标准，便于用户进行数据分析和业务决策。

       这为各行各业带来了极大的便利性和实用价值。同时，指标源码的编写和解读需要一定的专业知识和经验，以确保其准确性和有效性。因此，掌握指标源码对于提高数据处理和分析能力具有重要意义。同时也要注意防范安全风险，确保数据安全。总的来说，指标源码是一种重要的数据处理工具，有助于实现数据的高效管理和精准分析。它能够确保数据的准确性和一致性，为企业决策提供有力支持。在未来的发展中，随着大数据技术的不断进步和应用领域的不断拓展，指标源码的作用将会愈发重要。