【redis源码event缺失】【人脸融合ar源码】【浙江离成都源码】量化源码下载

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来源:青春之门论坛源码发表时间:2024-12-24 10:11:48

1.一大波国外高清量化网址正在袭来...
2.vn.py学习笔记（八）vn.py utility、量化量化BarGenerator、源码p源ArrayManager源码阅读
3.量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
4.指标源码有什么用
5.教程三分钟学习NCNN算法移植
6.2022·合辑Python量化从入门到精通

量化源码下载_量化app源码

一大波国外高清量化网址正在袭来...

随着春节的下载结束，工作和学习的量化量化节奏回归正轨，我开始整理各类量化资源，源码p源为读者们提供更新内容。下载redis源码event缺失在海外资料的量化量化探索中，我发现了一些优质的源码p源量化资料，包括理论和源码，下载适合初学者入门。量化量化考虑到国内朋友们的源码p源需求，我想把这些国外的下载好资源介绍给大家，希望你们能从中汲取精华，量化量化提升自己。源码p源

对于国内逐渐兴起的下载量化交易，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。网站的人脸融合ar源码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！

vn.py学习笔记（八）vn.py utility、BarGenerator、ArrayManager源码阅读

在量化投资的探索中，作者对vn.py产生了浓厚的兴趣，并投身于相关学习。目前，作者主要专注于vn.py在A股市场量化策略的学习，面临的主要技术难点包括获取和维持日线数据、实现自动下单交易、开发全市场选股程序、编写选股策略回测程序，以及运用机器学习进行股票趋势预测。作者计划通过阅读vn.py源码，浙江离成都源码深入了解其架构机制，并通过分享形式记录学习心得，以便更好地理解vn.py。

相关github仓库地址：github.com/PanAndy/quan...

如有收获，请关注公众号以支持作者。同时，作者也收集了一些量化投资和技术相关的视频及书籍资源，欢迎关注公众号亚里随笔获取。

本文将重点探讨vn.py/trader/utility.py中的内容，主要包括工具函数、BarGenerator和ArrayManager。工具函数部分相对容易理解，主要是对通用功能进行封装。BarGenerator是K线合成器，负责根据实时tick数据合成1分钟K线，并进一步合成n分钟K线。ArrayManager是指标计算辅助类，负责维护一定量的历史数据，以供计算sma、ema、atr等常见指标。BarGenerator和ArrayManager是本次学习的重点。

工具函数部分主要提供合约代码转换、路径读取、json文件读写、数值位数设置、日志等功能，主要是对基本功能进行封装，没有复杂的算法。

BarGenerator类用于从tick数据中生成1分钟bar数据，也可以用于从1分钟的bar数据中合成x分钟或x小时的bar。BarGenerator的主要函数包括update_tick、update_bar、update_bar_minute_window、update_bar_hour_window、on_hour_bar和generate。美女写真采集源码

ArrayManager是一个时间序列容器，用于按时间序列缓存bar数据，提供技术指标的计算。ArrayManager提供的函数分为四类：init函数、update_bar、@property函数和技术指标函数。

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

指标源码有什么用

指标源码的用途在于提供量化分析和决策支持。

指标源码是一种编程语言编写的程序代码，用于生成各种技术指标和统计信息。以下是关于指标源码作用的详细解释：

一、量化分析的核心工具

指标源码在量化分析中扮演着重要角色。通过编写特定的代码，可以获取股票、期货等金融市场的各种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数等。这些指标有助于分析市场趋势、判断买卖时机，从而辅助投资者做出决策。

二、个性化定制分析策略

指标源码可以根据投资者的需求进行个性化定制。投资者可以根据自己的顶点卖出指标源码投资策略、风险偏好等因素，编写符合自身需求的指标代码。这样，投资者可以更加精准地捕捉市场机会，提高投资效率。

三、提高决策效率和准确性

通过指标源码，投资者可以快速生成大量的数据和分析结果，从而更加全面地了解市场状况。这对于需要快速响应市场变化的投资者来说，具有重要意义。此外，基于指标源码的分析结果，可以帮助投资者验证投资策略的有效性，从而提高决策的准确性。

四、技术研究和开发的重要资源

指标源码也是技术研究和开发的重要资源。通过对源码的研究，开发者可以了解各种技术指标的实现原理，从而进行更深入的技术研究和创新。这对于金融领域的科技进步和投资者福利的提升，具有积极的推动作用。

总之，指标源码在量化分析、个性化投资、决策支持以及技术研究和开发等方面都具有重要作用。它有助于投资者更深入地了解市场，提高投资决策的效率和准确性。

教程三分钟学习NCNN算法移植

本文介绍如何基于EASY EAI Nano移植NCNN部署库，以及如何成功运行yolov4的Demo。NCNN是由腾讯优图实验室开发的高性能神经网络前向计算框架，专为手机端优化，支持多输入、多分支结构的卷积神经网络计算，并且无第三方库依赖，支持跨平台操作。NCNN基于C++实现，支持ARM NEON汇编级优化，内存管理精细，支持多核并行计算，以及基于Vulkan API的GPU加速。支持8bit量化和半精度浮点存储，可导入多种框架的模型。

NCNN广泛应用于图像分类、风格迁移、目标检测、人脸检测等领域，并已被多款APP使用。接下来，我们通过以下步骤完成NCNN算法的移植学习。

1. 下载与编译NCNN源码

从百度网盘获取NCNN源码包，使用解压命令展开NCNN库。

执行编译指令，生成NCNN库文件。

2. 运行yolov4的Demo

下载包含yolov4基于NCNN运行的Demo，解压并执行编译指令。

将编译后的可执行程序文件通过Ubuntu推送至EASY EAI Nano板卡的指定目录。

在EASY EAI Nano板卡执行程序，观察执行结果。

在Ubuntu端获取识别成功的，并查看实际效果。

至此，NCNN算法移植学习完成。更多教程请持续关注我们。欲了解更多关于EASY EAI Nano的信息，请访问官方页面。

·合辑Python量化从入门到精通

引言

公众号“Python金融量化”历经四年，累计万+关注，依然坚持文字输出，这背后离不开广大读者的支持，特别是知识星球圈友的贡献，累计付费人数已达+。公众号以原创内容为动力，今年的一大成就在于基于公众号沉淀和网上资源开发了qstock量化分析包，包括数据获取、可视化、选股和量化回测四大模块。qstock面向读者开源，直接通过“pip install qstock”进行安装，或通过“pip install –upgrade qstock”进行更新，部分策略功能仅对知识星球会员开放。

学习是一个逐步积累的过程，通过梳理过去四年发布的多篇原创文章，形成四大框架：Python入门篇、金融数据篇、量化分析篇和策略回测篇。以下将详细介绍各部分内容。

Python入门篇

这一部分主要围绕Python金融量化入门学习路径、量化资源，以及numpy、pandas、matplotlib等量化常用库的入门和应用。推荐使用Anaconda作为编译软件，内置Jupyter notebook和Spyder，其中Jupyter在交互式编程与数据分析上功能强大。公众号文章皆基于Jupyter编写。

1.1 Python金融量化入门

1.2 Python量化资源大合集

1.3 NumPy入门与应用

1.4 Pandas数据处理详解

1.5 Matplotlib与Seaborn可视化

1.6 Sklearn机器学习基础

1.7 Pyecharts股票可视化分析

金融数据篇

本部分涉及使用Python获取股票行情、上市公司基本面、宏观经济以及财经新闻等数据，进行可视化分析。使用Postgresql搭建本地量化分析数据库，介绍qstock免费开源库在线获取行情数据、板块资金流数据、宏观基本面和财经新闻数据。

2.1 Python获取交易数据

2.2 上市公司数据概览

2.3 Python量化选股初探

2.4 财经十大关键词解析

2.5 Python财经数据可视化

2.6 文本挖掘与财经分析

2.7 Python量化财经新闻分析

2.8 自建量化分析数据库

2.9 Python面向对象编程与股票数据管理

量化分析篇

本部分深入探讨A股市场分析、金融统计、蒙特卡洛模拟、时间序列建模、TA-Lib技术分析、投资组合、多因子模型、基本面量化分析等。内容涵盖数据探索性分析、时间序列专题、技术分析、投资组合分析、多因子模型、债券与期权分析、比特币量化、基本面量化等。

3.1 股票分析入门

3.2 A股指数图谱分析

3.3 A股沉浮启示录

3.4 股市趋势与拐点研究

3.5 A股数据挖掘案例

3.6 机器学习分析股票市场结构

3.7 股票涨停板探索性分析

3.8 时间序列日期处理

3.9 时间序列自相关性与平稳性

3. 金融时间序列模型

3. ARCH与GARCH模型应用

3. 机器学习预测效果与非平稳性

3. Markov区制转换模型分析

3. 统计套利量化

3. 股市牛熊分析

3. TA-Lib技术分析

3. TA-Lib技术分析案例

3. 量价关系分析

3. Python量化股票情绪指标

3. 动量指标量化回测

3. Python量化强势股寻找

3. Python量价形态选股

3. 牛股价量分析

3. Heikin Ashi蜡烛图可视化

3. 趋势预测方法

3. 价格噪音量化应用

3. 交易系统与市场分析

3. 多因子量化选股模型

3. 单因子测试框架

3. 量化回测

3. 固定收益与衍生品分析

3. 债券与期权定价分析

3. 比特币交易者分析

3. 股票财务指标打分系统

3. 高管增持股价影响

3. 领涨板块与题材龙头股

策略回测篇

本部分聚焦于量化策略的评价指标、指数定投、机器学习、海龟交易法、均值回归策略等，以及backtrader回测系统的运用和qstock量化回测。

4.1 量化投资方法论

4.2 量化策略评价与风险指标

4.3 证券收益分析

4.4 事件驱动量化回测

4.5 Pyfolio量化回测图表

4.6 指数定投策略分析

4.7 如何实现基金定投收益最大化

4.8 使用Logistic回归预测指数涨跌

4.9 RNN深度学习预测股票价格

4. 均值回归策略回测

4. 海龟交易法则应用

4. 月份效应与A股择时策略

4. 北向资金预测大盘涨跌

4. ADX和MACD趋势策略回测

4. 龙虎榜个股交易策略

4. qstock量化回测应用

4. 均线排列价格动量策略

4. 价格动量策略回测

4. 机器学习预测交易信号

4. 神经网络构建量化交易策略

4. backtrader入门与使用

4. backtrader进阶指南

4. backtrader高级应用

4. 回测股票因子数据

4. 股票组合量化回测

4. 海龟交易策略回测

4. 回测技术指标自定义

4. Ichimoku云图策略回测

4. 隔夜持仓与日内交易比较

结语

回顾过去，展望未来，曾国藩的“物来顺应，未来不迎，当时不杂，既过不恋”作为结语，寄予读者以智慧与启示。公众号“Python金融量化”致力于分享Python金融量化应用知识，提供丰富资源、视频资料、PDF文档、文章源码以及与博主交流的平台。加入知识星球，获取更多内容，与作者互动交流。

量化交易领域有哪些经典策略

量化交易种比较受宽客们所熟知的量化经典策略有：

alpha对冲(股票+期货)

集合竞价选股(股票)

多因子选股(股票)

网格交易(期货)

指数增强(股票)

跨品种套利(期货)

跨期套利(期货)

日内回转交易(股票)

做市商交易(期货)

海龟交易法(期货)

行业轮动(股票)

机器学习(股票)

以上这些经典的量化交易策略源码都可以到掘金量化交易平台查阅。

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。

通达信量化擒龙先手！主附图/选股指标源码分享

一. 指标简介：

二. 主图指标源码

MA5:MA(C,5);

MA:MA(C,);

DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

DEA1:=EMA(DIF1,9);

AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;

AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);

AAA下:=IF(AAA1

买:=;

入:=AAA1-REF(AAA1,1);

正大:=CROSS(入,买);

DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

DEA:=EMA(DIF,);

AAA:=(DIF-DEA)*2*;

牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);

正大牛股:=正大 AND 牛股;

HSL:=V/CAPITAL*>5;

S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);

S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);

Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));

Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));

Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));

Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));

Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));

Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);

Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);

去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;

AA:=MA(CLOSE,8);

BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );

均线:=MA(CLOSE,);

天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))

AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));

{ 股价必涨}

AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);

SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)

SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;

MR:=SC AND COUNT(SS,2);

BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));

股价必涨:=AA OR BB OR 天马;

{ 抄底}

二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是日换手率介于---之间}

DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;

AAO:=BARSLAST(DFO);

突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));

抄底:=二十日换手率 AND 突破;

三.副图指标源码：