1.海龟交易策略的海龟海龟mc源码
2.通达信打板神器! 某音直播间淘来的打板套装指标,轻松捕捉牛股!(附源码)
3.阿里投了个创投公司;估值超500亿元,交易交易小马智行完成D轮融资首次交割丨投融周报
4.如何系统地学习量化交易?
5.数据分析python多久入门?
6.量化干货02收集过的源码源码交易开拓者TB量化投资程序化交易资料合集
海龟交易策略的mc源码
以下是海龟交易策略的MC源码内容简化版:
初始化参数:初始余额(),损失阈值(2),系统赢利阈值(4)
创建变量:交易次数(N),海龟海龟止损点(StopLoss),交易交易黑猫淘客源码交易价值(DV),源码源码账户余额(AccountBalance),系统系统状态(system),海龟海龟资金风险(DollarRisk),交易交易平均权益价格(AvgEtyPrice),源码源码交易触发时间(LTT),系统交易跟踪器(Tracker),海龟海龟上次交易状态(LastTrade),交易交易累计盈利(myprofit),源码源码最高买入价(HBP),最低买入价(LBP),交易日数(Ndays)
初始化价格变量:历史最高价(L-L)、历史最低价(S-S)
天突破策略:如果当前无交易位置(市场位置=0),计算平均真实波动幅度(N),交易价值(DV),账户余额(AccountBalance),资金风险(DollarRisk),交易触发点(LTT),止损点(StopLoss),并初始化最高买入价(HBP)和最低买入价(LBP)。如果上次交易状态未记录,则进行买入和卖出操作,同时记录历史最高价和最低价。系统状态设置为1。
天突破策略:如果当前无交易位置(市场位置=0),且上次交易状态为卖出,计算并执行与天突破策略相似的操作,但使用天的数据,同时系统状态设置为2。
系统跟踪:如果当前状态为跟踪(Tracker=1/-1),并在价格突破止损或赢利点时改变交易状态。
加仓逻辑:根据当前交易状态和持仓数量执行加仓操作,同时设置止损点。
退出策略:在交易达到指定时间(天或天)后,根据当前市场位置执行卖出或买进平仓操作。
输出报告:打印交易日期、时间、连续赢利次数、连续亏损次数和最大回撤。
请注意,上述描述是简化版本,源代码中包含具体的函数调用和逻辑判断。在实际应用中,需要根据特定的交易环境和市场数据进行调整。
通达信打板神器! 某音直播间淘来的打板套装指标,轻松捕捉牛股!(附源码)
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这套指标,是股市投资者梦寐以求的利器,精准捕捉市场热点,帮助投资者轻松登板,实现稳定盈利。
“通达信打板套装指标”,结合了市场趋势、资金流、技术形态等信息,提供一套完整的交易策略。
最大亮点在于“1主图+3幅图+9选股”设计理念。主图负责判断市场总体趋势和热度,辅助图从不同角度补充和验证,9只选股基于前四个指标综合分析。
指标包含源代码和附带图像,方便深入研究和学习。peloader 源码定期更新优化,确保始终保持市场领先地位。
投资需谨慎,尽管这套工具能提高交易效率,但投资者应根据实际情况和市场环境做出决策,并注意风险控制,保持冷静和理性。
“通达信板块指数”是一个值得关注的交易工具,它不仅能捕捉市场热点,还能提高交易效率和成功率。但使用时仍需谨慎,结合个人情况和市场环境。
总结,投资有风险,进入市场要谨慎。在追求高回报的同时,重视风险控制和资金管理。保持冷静和理性,我们才能在股市中稳步前进,实现财富稳步增长。
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阿里投了个创投公司;估值超亿元,小马智行完成D轮融资首次交割丨投融周报
速览投资风口,掌握资本律动。
大厂在投啥
小米投资芯片设计公司慷智集成,后者聚焦于智能汽车领域。
吉利投资工业机器人研发商科捷。
腾讯投资劳务用工管理移动平台吉工宝。
腾讯投资创新硬件公司蜂巢科技,后者股东含小米。
阿里巴巴投资苏州阿米巴创新创投公司。
小米投资AR光学硬件研发商至格科技。
阿里巴巴云计算全资入股球棍体育科技公司。
新消费
YOUNGMAY样美科技护肤品牌获数千万融资。
女性向情感社区With完成千万元天使轮融资。
川派麻辣烫品牌辣盘盘完成千万元级A轮融资。
国潮疆文化餐饮连锁品牌疆小骆完成种子+轮融资。
新锐零售连锁品牌LOTGOO获数千万元天使轮融资。
新锐宠物产品和服务品牌uah有哈完成数千万人民币Pre-A轮融资。
植物肉品牌植得期待已完成天使轮融资,估值达数亿元。cron源码
智能清洁品牌追光完成近亿元A轮融资。
海龟爸爸完成近亿元Pre-A轮融资,众源资本领投。
硬科技
小马智行宣布完成D轮融资首次交割,估值达亿美元。
导航芯片供应商华大北斗获数亿元C轮融资。
移动大功率充电品牌EVmate获得近亿元人民币股权投资。
固态电池企业太蓝新能源完成A+轮融资,碧桂园创投投资。
GPU企业深流微智能获近亿元PreA轮融资,兴旺投资独投。
半导体企业百识电子获过3亿元A轮融资,杭实资管领投。
蓝芯科技近亿元完成B+轮融资,尚珹投资领投。
法奥机器人宣布完成超万美元B轮融资,源码资本领投。
大健康
荃信生物顺利完成数亿元C轮融资,勤智资本领投。
卡提医学完成超万元A+轮融资。
拓领博泰完成超亿元A轮融资,龙磐投资领投。
臻准生物完成超亿元A轮融资,惠远资本独家投资。
凯地医疗完成近亿元A及A+轮融资。
互联网
元宇宙生态平台Oasis获千万美元B轮融资。
矩视智能获数千万元A轮融资。
达观数据完成C轮5.8亿融资。
潮流电商交易平台KICKS CREW获万美金A轮融资。
网络安全企业未来智安完成亿元级别A轮融资,君联资本领投。
赛舵智能获万美元B轮融资。
云丹云码完成千万级人民币融资。
丝路互联完成数千万元Pre-A轮融资。
企业服务
思为科技完成数亿元C轮融资。
甄知科技完成万元首轮融资。
吉工家获高瓴红杉B轮亿元投资。
智慧物流平台服务商逗号科技完成数千万A+轮融资。
企云方完成近亿元A轮融资。
见知数据获新一轮融资,君盛投资领投。
如何系统地学习量化交易?
首先,我对这个问题是完全不知道怎么回答,为此,我专门去请教了我的老师。我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程,定量的只是手段,交易逻辑是多样的,你可以通过形态描述,追踪市场方法,如不合理的降价,也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中,你可以做的是K线结构上的策略,也可以做日线或每毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利,所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。
当你可以通过各种方法来理解定量的关注细节,比如如何避免未来的功能,如何理解每个数据的含义,测试,以及不同测试软件的优缺点,但你没法去“学习”量化交易,因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来,如何赚钱必须自己去挖掘等等。
量化归根到底是什么不重要,重要的是你要利用自己的特点和优势,在你积累足够长的盘子以量化它为鸡肋之前,继续用单点深度挖掘坑,诊所源码相信我,只要你有了长板(对,你应该首先把编程学牛了,达到准专业水平,这是最容易且可操作可衡量的点且受用一辈子),个劝你去撸策略的人都挂了,你的职业生涯还好好的。
一个strategist需要思考策略的思维框架,实现方式,而developer则是侧重了前后端接口,输入输出,界面设置,风控机制,平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。
数据分析python多久入门?
导读:很多朋友问到关于数据分析python多久入门的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!python培训需要多久?零基础参加Python培训班学习,Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月!
以下是老男孩教育Python课程内容:
阶段一:Python开发基础
Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密\re正则\logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二:Python高级级编编程数据库开发
Python高级级编编程数据库开发课程内容包括:面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、tradex 源码C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍,表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三:前端开发
前端开发课程内容包括:HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuexactions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四:WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括:Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、ModelsORM、FORM、表单验证、Djangosessioncookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、DjangoAdmin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、RestfulAPI、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五:爬虫开发
爬虫开发课程内容包括:Requests模块、BeautifulSoup,Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆:抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块:asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六:全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括:互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django+uwsgi+nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
数据分析课程内容包括:金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等,K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析,股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程,金融量化与Python,numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台:优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习,如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台,实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八:人工智能
人工智能课程内容包括:机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九:自动化运维开发
自动化运维开发课程内容包括:设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统,如安全API接口开发与使用,开发支持windows和linux平台的客户端,对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发,真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发,监控多个服务,多种设备,报警机制,基于http+restful架构开发,实现水平扩展,可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十:高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括:Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
想学python进行数据分析,请问要学多久
五个月左右的时间,这是培训的时间。如果自学的话,是个不确定的时间,但是可以稍加估算一下,会多花一倍时间。
主要有以下几个方向:
一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值。
二、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据,比如使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby按列名称出现的顺序进行分组。
Python想要从事数据分析工作,都要学习哪些知识?就目前来说Python是人工智能的最佳编程语言,想要从事数据分析的话需要学习以下知识:
1、熟练Python语言基础,掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程;
2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用;特别是Pandas和Numpy,Pandas是Python中一种数据分析的包,而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包,可以计算和储存大型矩阵。
3、熟练掌握数据可视化工具,结合Python学习统计学、结合Excel学习SQL,然后结合Excel数据分析来学习numpy、pandas等以及数据可视化。
Python多久可以学会啊?如果每天都学习Python的话,初学者1-2个月就能基本掌握Python的基本概念,8-个月基本能熟练掌握,而经验丰富的程序员来学习Python的话大概3个月就能毫无阻碍的使用。
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum创造,第一版发布于年,它是ABC语言的后继者,也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。
Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。
零基础学Python需要多久如果你是自学,从零基础学习python,需要大约半年一年半的时间,这取决于每个人的理解。当然,如果你有其他编程语言的经验,这是比较快的开始。你可以写一些简单的Python语言中使用2~3个月。只要你学习系统,可以更好的掌握Python技能。
如果有一个有经验的人带着自己学习还是非常不错的,尤其是零基础的,一般6个月就可以基本学会。如果报班培训,有专业老师指导和答疑,会快一些。一般Python的培训时间都在五个月左右,一般会用五周左右的时间学习Python核心编程,通过Python语言基础知识以及Linux相关知识的学习,了解什么是数据库,掌握Python的基础内容。第二阶段会用五周左右的时间学习全栈开发的内容。第三阶段是网络爬虫的学习,一般是3周左右。第四阶段人工智能的学习。最后就是5周左右的就业指导。关于Python培训的更多相关知识,建议到千锋教育进行更详细的了解,目前,千锋教育已在北京、深圳、上海、广州、郑州、大连等余个核心城市建立直营校区,等待你的随听。
怎么自学python,大概要多久?一周或者一个月。
如果完全靠自己自学,又是从零基础开始学习Python的情况下,按照每个人的学习和理解能力的不同,我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。
当然了,Python学习起来还是比较简单的,如果有其他编程语言经验,入门Python还是非常快的,花1-2个月左右的时间学完基础,就可以自己编写一些小的程序练练手了,5-6个月的时间就可以上手做项目了。
从一定程度上来说,一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的,学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位,即便是选择最快的学习方式也是很难实现的,无法快速实现就业。
结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于数据分析python多久入门的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于数据分析python多久入门的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
量化干货收集过的交易开拓者TB量化投资程序化交易资料合集
交易开拓者(TradeBlazer)作为专业投资者的交易软件,深受国内CTA量化领域人士喜爱,是中国最早能够接入证券、期货市场进行自动交易的程序化交易软件之一。其功能丰富,包含多帐户交易终端和强大的程序化交易功能,帮助用户将交易思想转化为代码,形成个性化交易策略,借助计算机辅助执行。
在自学商品期货量化交易的过程中,许多新手会自行收集整理相关资料。本文针对交易开拓者TB,总结并梳理了六个主要部分,以供新老用户参考学习。
一、基础课程
初学者应从基础课程开始,主要涵盖编程语法、程序结构、数据类型、运算符、交易指令等基础知识,为后续进阶学习打下坚实基础。
二、进阶课程
在具备一定编程基础后,可深入学习进阶课程,内容涵盖更复杂的编程技巧和策略应用,尤其在交易细节和仓位控制方面进行详细讲解,助力用户掌握更高级的交易策略。
三、高阶课程
针对进阶用户,高阶课程深入探索止盈止损、仓位控制、多品种交易、模拟盘/实盘执行等细节,同时详细解析多均线、MACD/KDJ、唐奇安/布林通道等策略,提供更全面的交易策略指导。
四、专题课程
专题课程聚焦程序化交易者和策略开发者关心的问题,包括交易品种选择、中低频策略开发、模糊模式识别、实战心得分享等,提供深入见解和解决方案。
五、策略源码
在策略开发中,参考经典CTA策略,如海龟交易法则、枢轴点、日间突破、布林带突破、区间突破等,进行改进和优化,为用户提供实际操作指南。
六、课件+书籍
除了线上资源,随身携带一本工具书尤为重要,包含课程完整课件、TB编程和公式开发的详细书籍,为策略开发提供理论支持和实践指导。
希望以上资料能为交易开拓者TB的新老用户带来启发与帮助,加速成长,提升交易技能。