#第五周的作业--多功能计算器
#1.实现加减乘除及括号的优先级的解析，不能使用eval功能，print(eval(equation))
#2.解析复杂的计算，与真实的计算器结果一致
#用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后，
# 必须
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2024-05-31 04:37:09
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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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# 如何计算Python策略IC值
## 简介
在量化交易中，策略IC值是评估交易策略预测能力的一种重要指标。IC值代表了策略对股票未来超额收益的预测准确性，通常取值范围为-1到1之间。IC值越接近1，说明策略的预测能力越强。
## 流程
为了计算Python策略IC值，我们需要经过以下步骤：
```mermaid
journey
title 计算策略IC值流程
sectio
原创
2024-06-27 06:18:59
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0 背景 前面的《边缘计算开源项目概述》【1】一文中，我们简单介绍了当前学术界和工业界的一些开源计算项目。今天开始笔者将详细解读其中的kubeedge开源项目，该项目是云边融合的典型项目，它将云端的应用编排和管理扩展到了边缘设备，基于kubernents构建，实现了云边可靠协作、边缘自治、代理和设备管理，可以非常容易地将已有的复杂机器学习、图像
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2024-06-04 22:56:33
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本文选自邢不行老师的《python量化投资入门》课程之一个10年翻400倍的投资策略。吃瓜群众：10年翻400倍？！这怎么可能？！肯定是标题党？！回答：绝对不是。后面会附上原始数据、代码、结果，用数字说话。 邢不行是经管之家（原人大经济论坛）「量化投资」版块的版主，毕业于香港科技大学，热门教程《量化小讲堂》的作者。 今天，邢老师给大家分享一个选股方法，一个在过去10年可以让你的本金翻400倍的
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2024-05-30 11:04:05
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在python中，有关函数梯度的计算方法均在python库sympy的vector包里，要想实现梯度计算首先要从vector包里导入两个类，分别是：CoordSys3D和Del. CoordSys3D类的方法主要是构建一个三维标量坐标系，而不是矢量坐标系，我们需要将函数变量通过CoordSys3D的实例化对象映射到三维标量坐标系中。而Del类中包含gradient()即计算函数梯度的方法。具体应用
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2023-09-18 20:02:34
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最近刚开始学习量化交易，在聚宽网上看了几篇教程，对操作流程有了大致的了解，接下来打算好好研究一下交易策略。据大奖章基金的Simons透露，他那个每年收益率20%以上的系统，一点都不费解(complicated)，但是非常复杂(complex)。我的理解是，一个好的量化交易系统，不一定要用到高深的算法和技术，但是必须包含很多种简单的算法和技术。换句话说，你得从最基础的算法开始，一个模块一
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2023-10-15 08:53:00
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引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。文中用到的A股数据可在www.yucezhe.com下载，这里可以下载到所有股票、从上市日起的交易数据、财务数据、分钟数据、分笔数据、逐笔数据等。 完整策略框架：以均线策略为例—策略框架—应很多同学的要求，本篇文章介绍如何从头到尾的编写一个策略框架。一个完整的策略
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2024-02-26 20:46:15
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# 如何在Python中计算股票策略的夏普比率
## 简介
夏普比率（Sharpe Ratio）是评价投资组合表现的重要指标，它衡量的是投资相对于风险的超额回报。计算这一指标需要我们进行一些数据处理和计算。以下是整个流程，本文将详细介绍每一步以及相关的Python代码示例。
## 流程概览
下面的表格展示了计算夏普比率的主要步骤：
| 步骤 | 说明
策略模式（Strategy Pattern）体现了两个很主要的面向对象设计的原则、封装变化的概念。、编程中使用接口。而不是对接口的实现。 策略模式定义了一个共同的抽象算法接口，其子类实现这个接口定义的方法。而且都有各自不同的实现。这些算法实现能够在client调用它们的时候互不影响的变化。 子算法之间是弱连接的关系，提高了软件的可扩展性与可重用性。 策
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2023-11-09 22:38:39
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策略模式在策略模式（Strategy Pattern）中，一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。在策略模式中，我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象。策略对象改变 context 对象的执行算法。内容: 定义一系列算法，把它们一个个封装起来，并且使它们可互相替换。本模式使得算法可独立于使用它的客户的变化。例如: 比如对于
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2023-12-27 09:33:47
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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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大数据处理策略有时候数据不能一次性加载到内存中(因为内存不足), 一
原创
2022-11-02 09:53:41
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策略模式是一种定义一系列算法的设计模式，使得它们能够互相替换。在计算税收的场景中，我们可以利用策略模式来实现不同的税率策略，便于扩展和维护。下面，我们将详细介绍如何使用Java实现策略模式来计算税收，整个过程将分为几个部分来详细说明。
### 环境准备
在开始之前，确保开发环境已经准备就绪。以下是本项目所需的前置依赖和版本兼容性矩阵。
#### 前置依赖安装
- Java JDK 1.8+
-
一、关联规则概述1993年，Agrawal等人在首先提出关联规则概念，迄今已经差不多30年了，在各种算法层出不穷的今天，这算得上是老古董了，比很多人的年纪还大，往往是数据挖掘的入门算法，但深入研究的不多，尤其在风控领域，有着极其重要的应用潜力，是一个被低估的算法，很少见到公开的文章提及，我尝试一一剖析，希望给你带来一定的启示。我自己进行了深刻、全面的思考，并进行了大量的实验，这个话题感觉可以聊三天
# Python策略实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何实现Python策略感到困惑。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你从零开始学习如何实现Python策略。
## 1. 了解Python策略
首先，我们需要了解什么是Python策略。Python策略通常指的是使用Python语言实现的自动化交易策略。这些策略可以基于各种交易算法，如趋势跟踪、均值回归、动量交易等。
## 2
原创
2024-07-19 13:25:54
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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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源码地址:https://github.com/weilanhanf/PythonDesignPatterns说明：策略指的就是为了达到某一目的而采取的手段或者方法。为了实现软件设计咪表，对象可能会用到多种多样的算法。这些算法甚至会经常改变。如果将这些算法都硬编码到对象中，将会使得对象本身变得臃肿不堪，而且有时候支持不同的算法也是一个性能负担。策略模式很好的实现了在运行时根据需要透明的更改对象的算
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2023-08-30 16:53:06
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1. 策略模式(Strategy)介绍UML类图角色介绍封装类：也叫上下文，对策略进行二次封装，目的是避免高层模块对策略的直接调用。抽象策略：通常情况下为一个接口，当各个实现类中存在着重复的逻辑时，则使用抽象类来封装这部分公共的代码，此时，策略模式看上去更像是模版方法模式。具体策略：具体策略角色通常由一组封装了算法的类来担任，这些类之间可以根据需要自由替换。用途定义一组算法，将每个算法都封装起来，
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2023-10-13 15:50:47
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所谓马丁格尔（Martingale）策略是在某个赌盘里，当每次「输钱」时就以2 的倍数再增加赌金，直到赢钱为止。假设在一个公平赌大小的赌盘，开大与开小都是50% 的概率，所以在任何一个时间点上，我们赢一次的概率是50%，连赢两次的概率是25%，连赢三次的概率12.5%，连赢四次的概率6.25%，以此类推。同样，连输的概率也是这样的。于是，交易上，很多人尝试马丁格尔式的金字塔加仓法来进行交易。那么马
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2023-10-11 06:53:15
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