1.Chromium源码剖析：HTTP缓存策略与架构
2.vn.py社区精选4 - 双均线策略深度解析
3.关于源代码安全的多策十种防泄露策略深度解析
4.kungfu源码阅读（五）wingchun模块
5.文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
6.还来唠一唠曾在全球量化策略热榜上排名第4的TheBigBlue策略(年化57.6%)
Chromium源码剖析：HTTP缓存策略与架构
Chromium的HTTP缓存策略与架构涉及到多个关键点，从浏览器的略源略源多进程架构出发，直至深入HTTP协议的码策码实现，以及针对基于HTTP协议的版本网络应用的优化。首先回顾官方架构图，意思浏览器资源加载流程从Blink层开始，多策as横版游戏源码通过content层的略源略源IPC通信，最终由browser层决定是码策码通过网络获取还是利用缓存资源。本文主要聚焦于browser层的版本代码，特别是意思与HTTP缓存策略相关的类和架构。
在HTTP协议基础中，多策关键字段如`Cache-Control`、略源略源`Expires`、码策码`ETag`等对缓存控制至关重要，版本它们影响着缓存的意思有效性和策略。对于HTTP请求与响应中常用字段的解释，有助于理解如何根据这些字段决定资源加载路径。HTTP协议中的分片请求与浏览器的分片缓存策略相结合，支持在线播放、滑动进度条等操作，对于多媒体资源的加载尤其关键。
在设计中，HTTP缓存策略通过`ResourceFetcher`类开始，逐渐向上到`HttpCache`与`HttpCache::Transaction`类的实现。`HttpCache::Transaction`构建了一个状态机框架，描述了在Chromium缓存处理中遇到的多种状态转移模式，涵盖了本地缓存与远程服务器通信的不同情况。状态机的转移逻辑展示了资源如何在缓存系统中流动，以及在不同阶段可能涉及的同步与异步处理。
预取机制是Chromium的一个重要特性，通过提前获取文档中的链接或资源文件清单，浏览器可以在后台缓存或处理它们，以减少稍后加载所需的时间。预取的时机与场景，尽管本文并未详细探究，但读者可自行研究，欢迎讨论。
Chromium的缓存查找机制依赖于哈希键的计算，通过`HttpCache::Transaction`获取`disk_cache::Backend`接口后，调用`HttpCache::GenerateCacheKey`接口计算哈希键，以访问磁盘缓存中的脱网站源码条目。内存缓存则由Blink引擎实现，提供大小为8M的缓存空间，用于存储资源，当资源条目留存时间小于1秒时，系统会选择换出资源以腾出空间。
Chromium的HTTP缓存系统涉及复杂类之间的交互与状态转移，以及内存与磁盘缓存的管理。虽然系统设计复杂，但其背后的逻辑与机制具有研究价值。预取、内存缓存的换入换出策略、Disk Cache系统等都是值得深入探讨的话题。理解这些机制有助于优化网络应用的性能与用户体验。
vn.py社区精选4 - 双均线策略深度解析
策略原理
双均线策略作为基础的CTA策略，通过短周期与长周期均线的金叉或死叉信号进行交易决策，捕捉市场趋势。策略包含两个关键周期的移动平均线，短周期反映近期市场走势，长周期代表较长时段的趋势。
源码分析
以vn.py项目中的双均线策略源码为例，解析策略实现逻辑和内部代码。
创建策略实例
所有vn.py框架中的CTA策略类（包括内置和自定义）皆基于CTA策略模板类（CtaTemplate）实现子类。模板类为策略设计提供了通用结构，如同汽车设计图指导汽车制造。CtaTemplate定义了交易函数和策略逻辑框架，使得快速实现策略成为可能。
策略初始化
在策略实例创建时，设置参数和变量。参数由外部指定，变量随策略状态变化动态更新。参数列表中包括策略名称、设置信息等，系统自动从配置文件中加载。变量列表用于界面显示，并在策略停止、收到回报或同步数据时保存状态。
构造函数__init__
构造函数接收CTA引擎、策略名称、标的代码和设置信息作为参数，其中引擎对象自动传入。clib 源码下载创建BarGenerator实例用于生成分钟级别K线数据，ArrayManager用于缓存K线数据，支持指标计算。
状态变量初始化
状态变量初始化并非在构造函数中完成，而是在创建策略实例后通过图形界面的初始化按钮触发on_init函数，加载历史数据回放给策略初始化变量。
启动自动交易
点击启动策略按钮，自动调用on_start函数，将交易状态变量设置为True，启动交易流程。确保在界面刷新策略状态相关显示时调用put_event函数。
接收Tick推送
CTP接口每0.5秒推送Tick数据，由事件引擎分发到策略中。Tick数据通过BarGenerator的update_tick函数处理，合成1分钟K线数据，供策略使用。
核心交易逻辑
接收到K线数据后，将数据放入ArrayManager容器中，确保至少个数据后初始化完毕。调用talib库计算技术指标，判断金叉或死叉触发交易逻辑。交易指令由策略模板封装，在on_bar函数中直接调用。
委托回报处理
on_order函数处理委托状态变化，on_trader和on_stop_order函数处理成交回报和停止单回报。双均线策略在这些函数中通常无操作。
停止自动交易
每日交易结束后，通过停止按钮关闭自动交易，策略引擎调整交易状态变量，撤销所有活动委托，并保存变量状态。
CTA交易流程梳理
使用思维导图整理vn.py中策略实现与执行流程，包括从创建策略实例到停止自动交易的完整步骤。
《vn.py全实战进阶》课程介绍
该课程提供节内容，涵盖策略设计、参数回测和实盘自动交易的CTA量化业务流程，适合深入学习vn.py应用。
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关于源代码安全的十种防泄露策略深度解析
在源代码开发的挑战中，确保数据安全是音频混响 源码至关重要的。多样化的开发环境和开发者的技能可能导致多种泄露途径，包括非传统方式，如网线直连、虚拟机等。针对这一问题，有十种策略被证明能有效防止源代码泄露，其中SDC沙盒加密的使用尤其值得一提，它提供了一种全面的保护机制。
首先，实施详尽的日志追踪和监控，任何异常访问都能立即被察觉。接着，定期的安全培训能提升开发人员对威胁的认识，增强防护意识。严格的代码审查和审计则有助于发现和修复安全漏洞。其次，通过访问控制，严格控制源代码仓库的访问权限，确保只有授权人员能触及。
将安全融入开发流程，确保每个阶段都遵循安全标准，同时定期备份并保护备份数据，以防止数据丢失。网络安全设备如防火墙和入侵检测系统，能有效抵御外部攻击。源代码标记技术有助于追踪泄露源头。持续监控机制则实时警戒未经授权的活动。
最后，SDC沙盒加密的使用堪称点睛之笔，它如同一个安全的容器，全面保护在其中的所有操作，无论产品类型，都能实现源代码的严格防泄露。这些策略的实施，为企业筑起一道坚固的防护墙，守护核心资产和创新成果。
kungfu源码阅读（五）wingchun模块
本文将探讨策略引擎的执行逻辑，首先，我们聚焦于位于core/cpp/wingchun/include/kungfu/wingchun/strategy/strategy.h的虚基类Strategy。注释部分简明扼要地描述了每个函数的thinkphp 源码 csdn功能。
在Strategy的子类中，需要实现策略的逻辑。kungfu提供了一种C++版本的实现方式，在examples/strategy/cpp/src/demo_strategy.cpp文件中，尽管示例策略并未完全完善，但其设计允许C++实现对性能要求高的策略。kungfu随后封装这些策略为Python接口，以方便通过Python进行统一管理。
同样，kungfu也为Python直接提供了Strategy接口，让不熟悉C++的量化交易员能够轻松编程，这部分接口在core/cpp/wingchun/pybind/pybind_wingchun.cpp中实现，原理与之前介绍的locator中相似。
在Python环境中，Strategy的实现位于core/python/kungfu/wingchun/strategy.py。在这里，通过ctx变量存储不同类型的全局变量，__init_strategy方法通过importlib将具体策略代码文件动态导入，变为impl模块，实现了策略代码的隔离与调用。策略的回调函数通过调用impl模块中的相应功能函数得以实现，大大提高了策略的拓展性和简洁性。
为了运行多个策略，kungfu引入了策略管理器——Runner。该管理器负责添加Python或C++策略到对象中，集中负责数据的分发，确保多个策略共享同一数据源。例如，当接收股票快照时，会将快照数据推送至多个策略，每个策略执行其相应的on_quote函数。这一设计通过core/cpp/wingchun/src/strategy/runner.cpp中的C++实现完成。
Runner.run中的执行逻辑依赖于rxcpp库，采用惰性执行策略。在on_start函数中预先处理了可观察对象events_，确保每当接收快照或订单回报时，都能触发相应策略的回调函数。
至此，本文全面介绍了功夫的核心部分，包括策略引擎、策略实现、Python接口、策略管理、数据分发机制以及多策略运行。理解了这些内容，就能建立起对功夫框架的全面认识，掌握其核心功能。
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，旨在通过自动化方式提升交易决策的效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的实施。
在多头策略方面，代码通过设置多个条件来识别买入时机。若“SKLOW”超过“S”（一个计算得到的价格阈值）且“SKVOL”（成交量）大于零，且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,BARSSK)”（过去某时段最高价），则发出买入指令（BP）。
同样地，空头策略也设置了相应的买入条件。当“BKHIGH”（一个计算得到的高点）超过“B”（基础价格）且“BKVOL”（成交量）大于零，同时满足一定条件，代码会触发卖出指令（SP）。
此外，源码中还包含了自动过滤规则（AUTOFILTER），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。
还来唠一唠曾在全球量化策略热榜上排名第4的TheBigBlue策略(年化.6%)
之前我已经介绍过全球量化策略热榜的入选策略，包括TrendModelSys和RUMI策略，其中TrendModelSys的亮点在于利用MACD金叉/死叉确定“价格关键点”，而RUMI策略的亮点则是其惊人的代码篇幅之短。更多关于全球量化策略热榜的由来和策略详情，请点击下方卡片直达。
很多小伙伴都对榜上的策略非常感兴趣，有些知友和群友都开小窗私信了解更多策略细节，并友好地进行催更，希望将全部策略源码一睹为快。
上榜的策略源码可能已经有人全部复现出来了，但是可能没有全部公开，或者是没有较大范围的公开发布。因此，之前我只找到了TrendModelSys和RUMI这哥俩。后来，在大家的友善催更之后，我费尽心力找到了另一个上榜策略的踪迹，即今天的的主角The Big Blue策略（THE BIG BLUE-2 TRADING SYSTEM），曾在年第2期的FT热榜阶段排名上排第4。
这个大蓝的开发者是米国人Mike Barna，他在量化界是老码农，也是跨界到量化界的火箭工程师，开发过十几套量化交易系统，也上过不同类型的策略榜。Mike在年公布了该策略的思想，点击下方链接可以直达原文Pdf文档《THE BIG BLUE-2 TRADING SYSTEM：A Short Term Multi-Pattern Futures Trading System》。
原文Pdf直达：
Mike开发的很多交易系统都使用了数据挖掘和人工智能来挖掘高胜率的交易信和价格模式，大蓝也不例外。这个日内策略的核心是利用4个价格模式捕捉价格序列中的高胜率交易信号，为了保证胜率，还配有6个过滤条件，过滤条件的作用就是让发现的价格模式更为有效。
4个价格模式：
6个过滤条件：
PS：此处直接引用原文，查看细节详见原文，怕大家被我这英语二把刀坑害了。
Mike发布时的策略回测盈亏曲线，效果看起来还是杠杠的。
国内某位量化大神将其改进后移植到国内商品期货上，构建了一个新的日内策略。在国际上，大蓝的通用时间周期是分钟，但从大神给我展示的回测图中看出，周期越短越有效。可惜的是，我没能要到这份策略源码，但还是要感谢人家让我开了眼，给了我最原始的基础源码让我“肆意发挥”。
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-----------------------------苗条的分割线---------------------------------- PS：在此感谢SamFate小伙伴的私信沟通交流，才促成了今天这篇文章，也同时感谢知乎的私信功能，让我能跟大家保持正常的交流/探讨/学习/进步。
我是 @quantkoala，一枚量化/程序化策略源码捕手，全方位收集市面上主流的策略源码（股票+期货），在『量化藏经阁』社群中持续分享，欢迎关注点赞&联系沟通，探讨共赢&成果共享，相互交流&共同进步！！！常在线，多交流，多沟通！！！！！
更多干货请见：
PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解
本文深入解读了 PyTorch 中的优化算法接口 torch.optim，主要包括优化器 Optimizer、学习率调整策略 LRScheduler 及 SWA 相关优化策略。以下为详细内容：
Optimizer 是所有优化器的基类，提供了初始化、更新参数、设置初始学习率等基本方法。在初始化优化器时，需要传入模型的可学习参数和超参数。Optimizer 的核心方法包括：
1. 初始化函数：创建优化器时，需指定模型的可学习参数和超参数，如学习率、动量等。
2. add_param_group：允许为模型的不同可学习参数组设置不同的超参数，以适应不同的学习需求。
3. step：执行一次模型参数更新，需要闭包提供损失函数的梯度信息。
4. zero_grad：在更新参数前，清空参数的梯度信息。
5. state_dict 和 load_state_dict：用于序列化和反序列化优化器的状态，便于保存和加载模型的训练状态。
Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam，各有特点，适用于不同的应用场景。例如，SGD 适用于简单场景，而 Adam 则在处理大数据集时表现更优。
学习率调节器 lr_scheduler 则负责在训练过程中调整学习率，以适应模型的收敛过程。PyTorch 提供了多种学习率调整策略，如 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 等，每种策略都有其特点和应用场景，如 StepLR 用于周期性调整学习率，以加速收敛。
SWA（随机权重平均）是一种优化算法，通过在训练过程中计算模型参数的平均值，可以得到更稳定的模型，提高泛化性能。SWA 涉及 AveragedModel 类，用于更新模型的平均参数，以及 update_bn 函数，用于在训练过程中更新批量归一化参数。
总结，torch.optim 提供了丰富的优化算法接口，可以根据模型训练的需求灵活选择和配置，以达到最佳的训练效果和泛化性能。通过深入理解这些优化器和学习率调整策略，开发者可以更有效地训练深度学习模型。
常见的十大量化投资策略（附源码）
量化投资策略，通过量化方法在金融市场上分析、判断和交易的策略和算法的总称，主要有以下十种：
、海龟交易策略。这是一种全面的趋势跟随型自动化交易策略，详细设计了入场条件、仓位控制、资金管理与止损止盈，可作为复杂交易策略设计与开发的模板。
、阿尔法策略。基于传统基本面分析，通过在期指市场做空，在股票市场构建拟合指数的组合，赚取价差，被动套利。
、多因子选股策略。通过找到与收益率相关的指标，构建股票组合，期望其在一段时间内跑赢或跑输指数，实现正向或反向阿尔法收益。
、双均线策略。通过建立移动平均线，依据均线交叉点进行交易，抓住股票的强势与弱势时刻。
、行业轮动策略。利用市场趋势获利，通过切换行业品种实现收益最大化。
、跨品种套利策略。利用不同相关联指数期货产品之间的价差进行交易，有助于扭曲市场价格回复正常水平，增强市场流动性。
、指数增强策略。旨在提供高于标的指数回报水平的投资业绩，力求保持标的指数的各种特征。
、网格交易策略。利用投资标的在震荡行情中的价格波动进行加仓减仓，捕捉价格震荡趋势以实现盈利。
、跨期套利策略。在同一交易所进行不同交割月份的套利活动，最常见于股指期货。
、高频交易策略。通过利用市场变化中极短的时间差获利，交易速度极快，服务器群组可能被安置在交易所附近以缩短交易时间。