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2024-12-24 11:05:34 来源:spring assert源码

1.tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的量化量化金融量化分析入门级教程(附python源码)
2.请问国内哪家量化平台比较好?
3.TFlite 源码分析(一) 转换与量化
4.一大波国外高清量化网址正在袭来...
5.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的Python实现(附全部源码)
6.量化投资之工具篇:Backtrader从入门到精通(3)Cerebro代码详解

量化 网站源码_量化策略网站源码

tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程(附python源码)

       安装平台是一个相对简单的过程,因为tushare、网站网站米筐和akshare这些平台不需要使用pip install来安装(米筐除外,源码源码但不是策略必需操作)。首先,量化量化需要注册账户,网站网站安卓源码分屏尤其是源码源码对于学生群体,按照流程申请免费试用资格和一定积分。策略然后,量化量化打开编译器,网站网站比如使用anaconda的源码源码jupyter。

       基本操作中,策略导入tushare和米筐时,量化量化通常使用ts和rq作为别名,网站网站这会影响到之后代码的源码源码缩写。例如,使用tushare获取数据的方法可以是这样的:

       df = pro.monthly(ts_code='.SZ', start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')

       这里,ts_code是要分析的股票代码,start_date和end_date是查询的开始和结束日期,fields参数指定需要获取的数据。tushare和米筐对数据查询有详细的说明和解释。

       数据处理是初学者需要重点关注的部分。使用pandas进行数据的保存和处理,是这篇文章的主要内容。推荐查找pandas的仿旺旺的源码详细教程,可以参考官方英文教程或中文翻译版教程,这些教程提供了丰富的学习资源。

       在处理数据时,可以使用pandas进行各种操作,如数据存储、读取、筛选、排序和数据合并。例如,存储数据到csv文件的代码为:

       df.to_csv("名字.csv",encoding='utf_8_sig')

       从csv文件读取数据的代码为:

       pd.read_csv("名字.csv")

       在数据处理中,可以筛选特定条件下的数据,如选择大于岁的人的代码为:

       above_ = df[df["Age"] > ]

       同时,可以对数据进行排序、筛选、重命名、删除列或创建新列等操作。合并数据时,可以使用`pd.concat`或`pd.merge`函数,根据数据的结构和需要合并的特定标识符来实现。

       这篇文章的目的是通过提供pandas数据处理的典型案例,帮助读者更好地理解和使用tushare平台。对于在校学生来说,tushare提供的免费试用和积分系统是宝贵的资源。在使用过程中遇到问题,直播拍卖APP源码可以在评论区留言或分享项目难题,以便进一步讨论和提供解决方案。

       再次感谢tushare对大学生的支持和提供的资源。如果觉得文章内容对您有帮助,欢迎点赞以示支持。让我们在金融量化分析的道路上共同成长。

请问国内哪家量化平台比较好?

       推荐澎博财经的真格量化。云端运行,行情和交易速度都经过专业优化。

       支持期货、期权和ETF的tick级别回测。

       有完善的文档和培训教程。

       支持编程语言为Python2.7和Python3.5.

       上手很快,对用户非常友好。

TFlite 源码分析(一) 转换与量化

       TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架,其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。它由两部分构成:模型转换工具和模型推理引擎。

       TFLite 的核心组成部分是转换(Converter)和解析(interpreter)。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型,并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理,在端侧设备上进行计算。

       转换部分,QQ协议源码开源主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型,如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成,包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。

       在导入模型时,`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点,并检查所有算子是否支持,同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式,通常针对 UINT8(范围为 0-)或 INT8(范围为 -~)。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现,确保输入输出节点的最大最小值存在。

       输出模型时,根据指定的输出格式(如 TensorFlow 或 TFLite)进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。

       量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数,这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数,dll转发源码该函数基于模板类模板实现。

       TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法,实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。

一大波国外高清量化网址正在袭来...

       随着春节的结束,工作和学习的节奏回归正轨,我开始整理各类量化资源,为读者们提供更新内容。在海外资料的探索中,我发现了一些优质的量化资料,包括理论和源码,适合初学者入门。考虑到国内朋友们的需求,我想把这些国外的好资源介绍给大家,希望你们能从中汲取精华,提升自己。

       对于国内逐渐兴起的量化交易,虽然起源于国外,但了解和学习的渠道在哪里呢?这里有一份推荐清单:《Best Quant Blogs and Websites》。这个网址是 feedly.com/i/top/quant-...

       这个列表收录了个备受国外关注的量化网站和博客,如Quantocracy、Quantpedia和Quantstart等,都是经常被提及的资源。由于是国外站点,访问可能受限,但别担心,我已经将所有相关网址保存,只需回复公Z号『量化君也』的暗号即可获取。

       除了上述资源,还有其他文章供你参考,如《Best Quant websites | An unconventional guide》和《TOP Useful Blogs and Websites for Quants》。国外的量化资源丰富多样,国内的朋友可以通过这些站点学习到更多专业知识。

       以QuantInsti为例,这个网站可以直接访问,无需登录,它的量化文章分类清晰,是入门学习的好去处。网站的Blogs标签下,你可以找到涵盖自动化交易、机器学习等个版块的深入教程,包括《Algorithmic Trading Strategies》、《Stock Market Data Analysis》等文章。

       其中,机器学习版块尤其出色,不仅有理论讲解,还提供实践案例和Python代码,非常适合学习者。如果你想尝试使用神经网络、决策树等算法进行量化交易,这里也有相关的文章推荐,如《Neural Network In Python》和《Decision Tree For Trading Using Python》等。

       总的来说,国外的量化资源丰富且实用,借助翻译工具,即使英语基础一般,也能无障碍学习。希望这些信息能帮助到你,欢迎关注『量化君也』公Z号,那里有更多的量化策略和知识分享。我是@quantkoala,期待与你一起交流和进步!

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现(附全部源码)

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标,不再受限于库调用,从底层理解指标原理,提升量化交易能力。

       所需核心库包括:Pandas、Numpy与Math。重要提示:若遇“ewma无法调用”错误,建议安装Pandas 0.版本,或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标:

       1. 移动平均(Moving Average)

       2. 指数移动平均(Exponential Moving Average)

       3. 动量(Momentum)

       4. 变化率(Rate of Change)

       5. 均幅指标(Average True Range)

       6. 布林线(Bollinger Bands)

       7. 转折、支撑、阻力点(Trend, Support & Resistance)

       8. 随机振荡器(%K线)

       9. 随机振荡器(%D线)

       . 三重指数平滑平均线(Triple Exponential Moving Average)

       . 平均定向运动指数(Average Directional Movement Index)

       . MACD(Moving Average Convergence Divergence)

       . 梅斯线(High-Low Trend Reversal)

       . 涡旋指标(Vortex Indicator)

       . KST振荡器(KST Oscillator)

       . 相对强度指标(Relative Strength Index)

       . 真实强度指标(True Strength Index)

       . 吸筹/派发指标(Accumulation/Distribution)

       . 佳庆指标(ChaiKIN Oscillator)

       . 资金流量与比率指标(Money Flow & Ratio)

       . 能量潮指标(Chande Momentum Oscillator)

       . 强力指数指标(Force Index)

       . 简易波动指标(Ease of Movement)

       . 顺势指标(Directional Movement Index)

       . 估波指标(Estimation Oscillator)

       . 肯特纳通道(Keltner Channel)

       . 终极指标(Ultimate Oscillator)

       . 唐奇安通道指标(Donchian Channel)

       

参考资料:

乐学偶得系列笔记,开源项目ultrafinance。

       深入学习并应用这些指标,将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

量化投资之工具篇:Backtrader从入门到精通(3)Cerebro代码详解

       在深入理解backtrader的工具使用中,Cerebro作为核心控制器,其代码详解至关重要。它负责整个系统的协调和管理,虽然看似复杂,但实质上是将任务分发给其他组件如策略、数据源和分析器。让我们通过源代码解析来逐步揭示其工作原理。

       首先,Cerebro的初始化主要设置公共属性,并接受一系列参数,这些参数在元类中统一处理,通过**kwargs传递。初始化过程中,实际上并未做太多工作,而是为后续操作准备了基础结构。

       数据源的添加是通过cerebro.adddata方法,它可以处理普通数据和resample/replay数据,这个过程涉及对数据源的筛选和处理后加入到Cerebro的datas列表中。

       策略的添加同样简单,只是将策略类及参数存储在strats容器中,策略会在run时实例化。

       Cerebro的run函数是整个流程的驱动器,它根据传入的参数,按照时间驱动数据运行,同时协调策略、分析器和观察者等组件协同工作。run函数的代码复杂,但关键在于它如何管理和调度各个组件。

       最后,Cerebro通过plot方法实现可视化输出,其自身并不直接进行绘图,而是调用plotter模块来完成。

       总的来说,虽然Cerebro的代码看起来复杂,但实际上它的作用是连接各个组件,提供一个框架让策略和数据处理得以高效执行。理解Cerebro的工作原理后,后续理解其他部件如data feeds的运作就更为顺畅了。下文我们将转向数据类的解析,进一步探讨数据的管理与驱动机制。

量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口

       我们之前对vnpy_ctastrategy相关回测源码进行了解析:

       回首凡尘不做仙:VNPY源码分析1-vnpy_ctastrategy-运行回测

       回首凡尘不做仙:VNPY源码分析2-vnpy_ctastrategy-撮合成交

       回首凡尘不做仙:VNPY源码分析3-vnpy_ctastrategy-计算策略统计指标

       相关历史数据可以通过各类数据服务的适配器接口(datafeed)下载,目前vn.py支持以下接口:

       然而,上述接口需要注册或付费才能获取数据。

       为了帮助初学者更好地理解和学习量化交易以及vn.py框架,我开发了基于efinance数据接口的vn.py的datafeed。

       开源地址为:github.com/hgy/vnpy...

       编译安装:

       下载源代码后,解压并在cmd中运行:

       dist目录下vnpy_efinance-x.x.x-py3-none-any.whl包

       使用:

       安装完成后,在vn.py框架的trader目录中的setting.py中进行配置:

       注意:此处只需配置datafeed.name,username和password无需配置。

       配置完成后,可以通过以下示例进行调用:

       同时,这里分享一个efinance数据下载及入库方法:

       然而,efinance在获取分钟级别数据方面并不友好。对于需要获取分钟级别数据的初学者来说,我们可以使用天勤免费版的数据接口:

       回首凡尘不做仙:量化交易-数据获取-vnpy_tqsdk免费版