1.理论背景故事要追溯到1952年，那是一个春天，有一位老人，在中国的南海边，咳咳咳咳，抱歉，不小心串词了，事实是这样的：没错，正是由于这几位大神的杰出贡献，我们得到了量化因子的前身，APT模型，但是，这个模型并没有告诉我们应该如何确定因素。因此，后面就衍生出了可以确定因素的多因子定价模型。 2.多因子定价模型多因子定价模型认为每一只股票的预期超额收益是由股票的因子头寸决定的，预期超额收
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2023-10-18 10:37:35
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# 量化模型与Java的结合
量化交易是一种利用数学模型和统计方法进行金融市场交易的策略。在这个领域中，计算机程序被广泛使用，以便快速执行交易决策和管理风险。Java作为一种强类型、面向对象的编程语言，因其性能、可移植性和丰富的库而被许多量化交易团队所采用。本文将探讨如何在Java中构建简单的量化模型，并提供相应的代码示例。
## 量化模型的基本概念
量化模型通常包含以下几个主要部分：
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投研机构对商品期货价格变化的研究，无不是以商品基本面分析作为出发点，但通常没有给出明确的交易建议，所以效果难以被观测。本文以经济学基本原理为基础，赋予基本面数据的合理算法，结合对期货交易过程中的量化控制，设计成集基本面分析和交易于一体的量化交易模型，以模拟交易效果证明基本面分析的有效性。 [量化交易的基本概念]投资者参与期货交易的目的并不相同，有投机、套保、套利或者其他，虽然投资者也可以
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2023-08-04 10:15:16
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通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏（knowledge distillation）、参数量化（parameter quantizatio
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2023-10-29 20:59:30
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# Java模型向量化的实现步骤
为了实现Java模型向量化，我们需要遵循以下几个步骤：
1. **数据准备**：首先，我们需要准备好我们的数据集。数据集可以是任何形式，比如文本、图像或者数值。需要确保数据集的大小和格式与我们的模型要求相符。
2. **数据预处理**：在将数据输入到模型之前，我们需要对数据进行预处理。这可能涉及到数据清洗、标准化和转换等操作，以确保数据的质量和一致性。
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原创
2023-08-03 13:41:10
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量化交易模型是运用数学、统计学和计算机科学的方法，通过计算机程序自动进行交易决策的技术。近年来，随着金融市场的复杂性增加，量化交易在投资中占据越来越重要的角色。本文将深入探讨如何在Java环境下构建和优化量化交易模型的全过程。
### 背景定位
为了有效实现量化交易模型，首先需要分析其业务影响。通过引入量化策略，能够提高交易效率，减少人为错误，最终促进利润最大化。
\[
\text{业务影响
到 现在为止我已在Win32®平台上工作八年有余，在这期间里我积累了一些我所喜欢使用的Win32功能（从API层面上来说）。它们可以让我的编程生活更 轻松，同时也让我更容易写出比较有用的工具。当我安装完Windows XP Beta（以前代号为“Whistler”）时，并没有指望能够看到许多新的API，结果却惊喜地发现我错了！在本月的专栏中，我就要讲述这些新增功能其 中之一——向量化异常处理（Ve
向量化编程实现Vectorized implementation 一向量化编程 Vectorization 1.1 基本术语向量化 vectorization 1.2 向量化编程（Vectorization） 向量化编程是提高算法速度的一种有效方法。为了提升特定数值运算操作（如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等）的速度，数值计算和并行计算的研究人员已
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2014-11-01 20:12:00
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# 量化交易模型 Java
量化交易是一种基于量化分析和数学模型的交易方式，它利用计算机技术、统计学和金融等多学科的知识，通过对市场行情数据进行分析和预测，以实现交易策略的自动化执行。在量化交易中，量化交易模型起着重要的作用，它是实现量化交易策略的关键。
在本文中，我们将使用 Java 编程语言来介绍量化交易模型的基本概念和实现方法。
## 量化交易模型的基本原理
量化交易模型通常由以下几
原创
2023-09-16 18:01:33
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量化起源于 数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量
1, 如何进行模型量化？ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化，过程简单，不需要在训练阶段考虑量化问题，因此，在实际的生产环境
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2023-09-04 10:17:15
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首先来个免责声明:本文所有策略均不构成投资建议!这次我们来回测一下一个实盘策略看看。这是我自己的实盘策略，执行了一年半了:每个月定投三次，每次1000元。定投标的有两个:300ETF(510300)和纳指ETF(513100)。资金平分。我从去年2月开始实盘执行该策略。实盘之前并没有执行很完善的回测，只是下载了两个etf的历史数据，然后计算了二者的相关系数，发现二者相关性很低。想着可以互相对冲。这
1. 目标最开始，先不追求复杂性，搭建一个比较简单的系统，能跑起来是第一步。这篇文章更偏向与方法论，实际例子后面单独写文章分享。2. 架构图 简单做了一个架构图，是将我最近收集的一些工具，按框架逻辑进行了一个整理，都是免费的，唯一的门槛就是技术，会就能用。下边分模块说一下。3. 数据获取数据是一切的来源，做量化，我理解，就是通过对数据的分析，做出一些投资决策的一系列过程。如果可以方便的获取到数据，
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2024-08-17 09:49:54
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目录什么是模型量化？为什么要进行模型量化？压缩参数提升速度降低内存 模型量化的分类二值化线性量化对数量化1.什么是模型量化？ 量化就是把高位宽（Float32）表示的权值或
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2024-06-21 09:31:29
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# Java 词向量化模型：从理论到实践
在自然语言处理（NLP）领域，词向量化是将词语转换为数字表示的关键技术。词向量可以捕捉词语之间的语义关系，使机器学习模型能够更好地理解文本数据。在这篇文章中，我们将介绍Java中的词向量化模型，包括其原理、实现示例，以及如何利用这些技术进行文本分析。
## 词向量化的基础概念
词向量化的核心思想是将每个词表示为一个高维稠密向量。这些向量被训练成可以反
大家可能都听说过股市量化，一般来讲，做量化都需要使用软件，因为量化顾名思义是需要巨大的数据量，人为操作几乎是不太可能，这里面涉及的工作量是巨大的，这时候，我们就需要考虑到股市量化接口了，通过接口，我们可以通过软件我们可以在最短时间内完成所有的分析工作，然后进行买卖交易，那问题来了，这些股市量化接口都是哪些呢？首先，一些券商机构会提供股市量化接口，他们通过这些接口，但是一般是不面对所有客户的，只有一
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2023-09-23 09:24:08
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pytorch框架下参数渐进量化的实现将pytorch框架下的参数量化为特定形式，会产生一定的误差，这篇博客以MINIST数据集，LSTM量化为例，主要写了量化的详细流程，并附上完整程序。 文章目录pytorch框架下参数渐进量化的实现一、量化原理二、自定义RNN框架三、MNIST数据集和建模，初始化四、量化函数介绍五、量化权重矩阵总结示例工程代码： 一、量化原理本博客介绍的量化方式，可以将参数量
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2023-09-21 06:43:27
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参考中文官方,详情参考：PyTorch 如何自定义 Module1.自定义Module Module 是 pytorch 组织神经网络的基本方式。Module 包含了模型的参数以及计算逻辑。Function 承载了实际的功能，定义了前向和后向的计算逻辑。 下面以最简单的 MLP 网络结构为例，介绍下如何实现自定义网络结构。完整代码可以参见repo。1.1 FunctionFunction 是 py
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2024-07-29 23:24:25
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pytorch模型量化
原创
2023-05-18 17:18:53
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本系列文章 主要是 分享思维模型，涉及各个领域，重在提升认知1 模型故事量化 与减肥故事小A是一名IT技术男，体重最大值是105.7kg，自从变胖后，找对象找不见，甚至很多好的工作都要求不能太胖，各方压力之下A决定减肥，于是从2014年下半年开始 坚持每天记录体重，没人知道这个方法是否正确，但A相信这是对的，如果错了，就把那份错误坚持到正确，因为骨子里坚信 对错不是选择出来的，而是创造出来的（人生没有选择题，都是简答题）。于是每半年生成一张记录的数据图，下图是第一张：2014年7月到2014..
原创
2021-08-11 19:15:15
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