前言由于新冠病毒的影响，只能窝在家中自我关禁闭，因此参加了深度学习公益训练营的活动，结合《动手学深度学习》这本书，对深度学习进行系统性的学习与实践，感到获益良多。一、线性回归回归问题通常对连续值进行预测，而分类问题通常对离散的值进行预测。线性回归输出是⼀个连续值，因此适⽤于回归问题。回归问题在实际中很常⻅，如预测房屋价格、⽓温、销售额等连续值的问题；分类问题包括图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输
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2024-08-01 08:48:19
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1、分层自动化测试概念 传统的自动化市场更关注产品UI层的自动化测试，而分层的自动化测试倡导产品开发的不同阶段都需要自动化测试 大多公司与研发团队其实是忽略了单元测试与集成测试阶段的自动化测试工作，所以，在分层的自动化测试中，我们有必要对这些定义重新理解和定义。 单元测试：我们需要规范的来做单元测试同样需要相应的单元测试框架，如java的Junit、testNG，C#的NUint，Pyt
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2023-08-29 16:59:02
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分层回测是一种在量化金融和交易策略开发中广泛应用的技术，通过在不同的数据层次上进行回测分析，帮助策略开发者评估其策略的有效性和潜在风险。本文将详细讲解如何使用 Python 进行分层回测，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和安全加固等方面。
### 环境配置
在开始之前，确保已安装必要的 Python 库和依赖。以下是配置流程的示意图，以及相关的 Shell 配置命令。
`
1、作用分层回归（层次回归）本质上是建立在回归分析基础上，区别在于分层回归可分为多层，用于研究两个或者多个回归模型之间的差异。分层回归将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该变量对回归方程的贡献。如果变量仍然有明显的贡献，那么就可以做出该变量确实具有其他变量所不能替代的独特作用的结论。这种方法主要用于，当自变量之间有较高的相关，其中一个自变量的独特贡献难以确定
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2023-11-06 22:55:14
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Q：两个有序数组合并成一个有序数组def merge_sort(a, b):
ret = []
i = j = 0
while len(a) >= i + 1 and len(b) >= j + 1:
if a[i] <= b[j]:
ret.append(a[i])
i += 1
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2023-11-15 18:50:00
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Python 测试代码通过测试，可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作序员都会犯错，因此每个程序员都必须经常测试其代码，在用户发现问题前找出它们。1、测试函数：要学习测试，得有要测试的代码首先再当前目录下创建一个name_fun.py的文件，内容如下：def get_test_name(first, last):
"""测试名字的代码"""
full_name = first
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2024-05-29 11:43:16
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编写函数或类时，还可以为其编写测试。通过测试，可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作。程序员都会犯错，因为每个程序员都必须经常测试其代码，在用户发现问题前找出它们。测试函数被测试的代码，下面是一个简单的函数name_function.py，它接受名和姓返回整洁的姓名：def get_formatted_name(first, last):
"""接受名和姓返回整洁的姓名"""
full_na
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2024-04-13 00:33:42
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测试代码1.单元测试和测试用例 Python标准库中的模块unittest提供了代码测试工具。单元测试用于核实函数的某个方面没有问题；测试用例是一组单元测试，这些单元测试一起核实函数在各个情况下的行为都符合要求。良好的测试用例考虑了函数可能受到的各种输入，包含针对所有这些情形的测试。2.测试函数 直接看一个例子，下面是一个简单的函数，它接受包含中间名的外国姓名并返回整洁的姓名：def get_fo
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2024-02-19 18:38:26
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# Python 回测：实现量化交易策略的第一步
量化交易是一种基于数学模型和算法的交易方式，它利用计算机程序来分析市场数据，自动执行交易。在量化交易中，回测是一个非常重要的环节，它可以帮助我们验证交易策略的有效性。本文将介绍如何使用 Python 进行回测，并提供代码示例。
## 什么是回测？
回测是将交易策略应用于历史数据，以评估其性能的过程。通过回测，我们可以了解策略在不同市场条件下的
原创
2024-07-25 11:57:08
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如题python实现证券量化策略回测平台的模拟交易功能20200114写了份作业，以下是需要作业需要完成的功能：采用面向对象程序设计的思想，设计并完成证券量化策略回测平台的模拟交易功能：
设计交易账户，在创建之初指定初始资产；
根据策略产生的交易指令（见指令文档）和当天的市场行情数据，进行买入、卖出操作，
记录每条交易记录的详细信息
（交易日期、交易类型、标的、价格、数量、佣金、契税、总费用），
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2023-08-21 21:04:19
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编写函数或类时，还可为其编写测试。通过测试，可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作。在程序中添加新代码时，也可以对其进行测试，确认它们不会破坏程序既有的行为。程序员都会犯错，因此每个程序员都必须经常测试其代码，在 用户发现问题前找出它们。1、测试函数def get_name_function(first,last):
full_name = first + ' ' + last
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2023-10-10 13:05:09
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首先我们需要明白自动化测试框架更倾向于一种设计思想 ，这种思想指导工具的使用或者自研开发，并且不是只能使用仅仅一种框架，结合被测系统本身特性一般是选择多种测试框架的组合，来满足测试和设计需求(开发、维护角度)。录制回放测试框架录制回放测试框架所采用的原理是通过录制应用程序产生的线性脚本进行回放从而达到自动化测试的目的。优点：对测试人员测试开发能力要求最低，通过录制就可以得到所需脚本。缺点：一般不具
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2024-03-01 12:20:34
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文章目录第十一章 测试代码1、测试函数2、测试类 第十一章 测试代码这章比较简单，也是python学习入门的最后一章，前十一章结束，python的基本语法就结束了 这本书从第十二章到第二十章就开始介绍项目案例了1、测试函数要学习测试，得有要测试的代码。我们之前写过一个函数，用于接受名字的两部分，返回完整的名字def get_name(first,last):
full_name=firs
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2024-08-05 09:25:25
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【建模算法】层次分析法（Python实现）01 算法用途在很多情况下，我们对事物评价，应该要多维度评价。多维度评价之后我们要如何把它们合并成一个指标用于比较事物的好坏呢，这时候需要对各个指标赋权， 层次分析法就是用来赋权重的了。 这个方法主观性比较强，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。可以看下以往建模获奖论文，此算法的出现频率还是挺高的，
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2023-08-10 17:41:53
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引言量化回测是量化投资中不可或缺的步骤，是构建、评价和优化策略的重要手段。策略回测归根结底是对历史资金曲线的回测，不管是中低频（日、周、月等）还是高频（时、分、秒）交易策略，只要我们根据既定的交易策略获得该交易频率下的历史收益率，便可以对策略进行量化评价，常见的评价指标包括年化收益、累计收益、最大回撤、夏普比率等等。那么有没现成的量化模块库既可以实现计算量化评价指标，还可以输出专业级的量化图表呢？
# Python 历史回测代码的简介与实现
在算法交易领域，历史回测是评估交易策略有效性的关键步骤。通过使用历史数据，交易者可以测试其策略在过去呈现的表现，以预测未来可能的结果。Python是一种强大的编程语言，广泛用于金融分析和交易策略的回测。本文将介绍历史回测的基本概念、Python的实现方法，以及给出相应的代码示例。
## 历史回测的基本概念
历史回测是利用历史市场数据来模拟交易策略的
1.测试函数 要学习测试，首先要有代码，下面提供一个简单的例子。def get_formatted_name(first, last):
"""生成简洁的i姓名"""
full_name = f"{first} {last}"
return full_name.title()
print("Enter 'q' at an
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2023-10-29 12:58:41
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main # -*- coding:utf-8 -*- #正常显示画图时出现的中文和负号 from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import backtrader as bt import numpy as
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2020-10-11 14:18:00
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# Python因子挖掘回测代码实现教程
## 概述
在本教程中，我将教你如何使用Python实现因子挖掘回测代码。首先，我会给你展示整个流程的步骤，然后逐步解释每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码和代码注释。
### 任务流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(因子挖掘)
B --> C(回测)
C --> D(结果分析)
原创
2024-05-02 06:27:11
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在这篇文章中，我将介绍“Python策略回测通用代码”的构建过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘等多个方面。我将以第一人称的方式，通俗易懂地介绍每个模块的设计思路及实现细节。
### 背景定位
在金融市场中，策略回测是一个极为重要的环节。通过对历史数据的回测，投资者可以评估不同交易策略的实际有效性。如图所示，随着交易策略的复杂度增加，所需的计算资源和时间也成倍增长。以简单
