在oCPC实践录 | 随你千变万化，oCPC PID控制（1）中我们分析了比例控制将实时误差考虑进来，具有最快的响应速度，但只有比例控制作用时，real_cpa会偏离given_cpa，产生余差，消除余差的办法就是将历史累积误差引入控制作用。PID控制之比例积分控制（PI)比例积分控制作用的公式为： k = kp * e + ki * sum(e) + k0 式中k0可以理解为初始平衡状态（此时g
组合保险策略 主要分为 基于期权的投资组合保险（Option-Based Portfolio Insurance, OBPI）策略 和 固定比例投资组合保险 （Constant Proportion Portfolio Insurance, CPPI）策略。 基于期权的投资组合使用债券与期权组合构建，目前国内金融工具有限，期权市场尚未全面发展，保本产品基本都是固定比例投资组合保险构建。CPPI策略
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2023-12-04 14:51:53
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保本基金于20世纪80年代中期起源于美国，其核心是用投资组合保险策略进行基金的操作。保本基金是本金100%的保证（或者本金的一定比例的保证）。如果最终的收益大于等于保本金额，则担保人无需赔偿，否则，损失由担保人承担。国际上比较流行的投资组合保险策略主要有对冲保险策略和固定比例投资组合保险策略（constant proportion portfolio insurance，CPPI）。对冲保险策略主
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2023-12-04 19:04:58
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简介：策略模式(Pattern:Strategy)属于行为型模式，是指对一系列的算法定义，并将每一个算法封装起来，而且他们是可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。模式架构抽象策略角色[Strategy]：定义一个公共接口，各种不同的算法以不同的方式实现这个接口。具体策略类[ConcreteStrategy]:实现类抽象策略Strategy定义的接口，包装相关的算法和行为，提供具
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2023-11-28 03:01:19
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1. 策略模式解决的是什么问题策略模式解决的应用场景是这样的： 在业务场景中，需要用到多个算法，并且每个算法的参数是需要调整的。那么当不同的行为堆砌到同一个类中时，我们很难避免使用条件语句来选择合适的行为。我们需要解决的是把算法封装起来，达到算法的变化不会影响到使用算法的客户的效果。实际上就是把算法模块给完全独立出来，并且易于配置、修改和扩展，实现“开闭”原则。通俗来讲就是针对
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2024-02-09 23:35:03
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说明我想知道我展示的代码是否可以作为Python中基于策略的设计的示例。另外，我想知道您是否见过python模块使用类似于这个例子的东西，以便我从中学习？在最近，我需要一个类似于policy-based design的东西作为我正在工作的python模块。在我在这个论坛里发现了一个similar question，但它已经关闭，我无法添加评论。在让我总结一下我对Python方法的期望。在模块类分为
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2023-09-06 06:53:51
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在这篇博文中，我将详细记录如何解决“CTA策略Python代码”问题的过程。CTA（Commodity Trading Advisor）策略是一种算法驱动的交易策略，广泛应用于金融市场的量化交易。以下是解决这一问题的完整流程和结构。
## 环境预检
在开始实现CTA策略之前，首先需要进行环境预检。这包括检查操作系统的要求和硬件配置。以下是我的系统要求和硬件配置表格。
### 系统要求
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现如今连天气都可以预报，那么通过技术手段来预测应用的性能和可用性是否可行呢？预计未来20分钟总可以吧？能否预计出来未来20分钟以内应用可能会发生内存溢出、CPU负载飙升、应用崩溃？很不幸大部分时候都无法预测。这主要因为我们主要是关注应用的内存使用率、CPU使用率、响应时间等宏观指标，但是还有很多其他的微观指标也会影响预测应用的性能和可用性，本文就来探讨下影响应用性能和可用性的那些微观指标。首先看
量化策略代码在Python中的实现不仅涉及到如何编写和优化代码，还要设计出合理的备份和恢复策略，以应对潜在的灾难场景。以下是我在整理这一过程中的具体步骤和思路。
## 备份策略
在量化策略的开发中，备份和存储是至关重要的。我设计了一份思维导图来展示备份策略的整体架构，包括本地存储、云存储、数据库备份等。
```mermaid
mindmap
root((备份策略))
Global
## MACD策略介绍与Python实现
在金融市场的技术分析中，MACD（移动平均收敛散度指标）是一种非常常用的指标。它通过两个移动平均线之间的关系来判断市场的趋势，并辅助决策投资者的买入和卖出时机。本文将介绍MACD策略的基本原理，并给出一个Python实现的代码示例，帮助大家更好地理解这一策略。
### 什么是MACD？
MACD由两条线组成：MACD线和信号线。MACD线是短期（通常
每次看到项目中存在大量的if else代码时，都会心生一丝不安全感。 特别是产品给的需求需要添加或者更改一种if条件时，生怕会因为自己的疏忽而使代码天崩地裂，哈哈，本文的目的就是来解决这种不安全感的，23种设计模式的策略模式。 GOF对策略模式的解释是： 定义一系列算法， 把它们一个个封装起来，并且使它们可相互替换（变化）。该模式使得算法可独立于使用它的客户程序（稳定）而变化（扩展， 子类化）。
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2024-05-19 08:06:51
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一、简介梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。问题抽象 是 上具有一阶连续偏导数的函数，要求解的无约束问题是: ， 其中 表示目
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2023-11-03 12:04:15
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# 多因子策略及其在Python中的实现
在投资和金融市场中，分析和预测股票价格、投资组合回报等行为是投资者和研究者的重要任务。多因子策略（Multi-Factor Strategy）是一种流行的投资策略，它结合了多个因素（如价值、动量、盈利能力等），以帮助投资者做出更明智的决策。在这篇文章中，我们将探讨多因子策略的基本概念，并给出一个简单的Python实现示例和相应的代码。
## 多因子策略
原创
2024-09-10 04:43:30
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我最近在研究一个关于“价值投资策略”的 Python 代码开发问题，并通过这个过程从多个维度对其进行了深入剖析。当谈论到价值投资时，许多人会想到寻找被低估的股票，通过合理的财务分析，对比公司的内在价值与市场价格，从而做出更明智的投资决策。在这个过程中，我们将借助 Python 来实现这一策略，并分析其相关技术细节。
## 协议背景
价值投资策略的核心在于深入理解公司基本面，利用财务数据、市场情
## 策略梯度算法的实现指南
策略梯度算法是一种用于强化学习的算法，旨在优化策略以最大化预期奖励。本文将引导你逐步实现一个简单的策略梯度算法，使用Python代码，并提供详细的注释以帮助你理解每一步。
### 流程概述
下面是实现策略梯度算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# Python网格交易策略详解
网格交易策略是一种常见的量化交易方法，旨在利用市场价格波动进行盈利。该策略通过在设定的价格区间内创建多个买卖订单，从而实现自动化交易。本文将介绍一种基本的Python网格交易策略，并提供相应的代码示例。
## 网格交易策略原理
网格交易策略的核心在于分别在价格上升和下降的每个区间进行买入和卖出操作，以此在不同的市场波动中获得利润。假设我们设定一个网格区间，价
掘金量化Python策略代码的调试与优化过程
在这一篇文章中，我将分享处理掘金量化Python策略代码的一次实际经历。由于量化交易平台的复杂性，有时我们会遇到意想不到的错误。这篇文章将围绕一个特定问题，介绍其背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化等方面。
### 问题背景
在某个交易日，平台上的交易策略运行失败，导致数笔委托无法成功执行。用户反馈频繁出现程序卡顿的现象，影响
# 如何实现多因子策略的 Python 代码
在金融领域，多因子策略是一种使用多种因素来预测投资回报的方法。对于刚入行的小白来说，理解这一过程并不简单，但通过步骤的清晰划分和实际代码的示范，我们可以很容易实现这一策略。
## 实现流程
为了帮助你更好地理解多因子策略的实现，我们先明确实现的流程。下面是一个实现的简单步骤表：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-03 06:09:29
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MACD指标被普遍认为是最经典实用的技术指标之一。其实并不是因为MACD有多么精妙的算法，而是MACD遵循了最基本的“均线指导原则”，形象的将经典双均线系统换了一种更加直观的表达方式。在MT4中，默认应用的是单线MACD指标，而在证券市场分析中，一般应用的是双线MACD指标。两者在算法上有所区别，其中单线MACD指标更加基础。因其用直观的柱状体描述双均线系统的变化形态，故谓之：均线艺术家。MACD
# CTA策略和Python代码简介
CTA（Commodity Trading Advisor）策略是一种通过利用市场趋势进行交易的策略。CTA策略可以应用于各种金融市场，如期货、外汇和股票市场。Python是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言，被广泛应用于量化交易领域。本文将介绍CTA策略的基本概念，并提供一些用Python编写的示例代码。
## 1. CTA策略简介
CTA策略
原创
2023-07-30 13:36:53
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