前言高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。在过往的面试中，如果候选人做过高并发的项目，我通常会让对方谈谈对于高并发的理解，但是能系统性地回答好此问题的人并不多，大概分成这样几类：1、对数据化的指标没有概念：不清楚选择什么样的指标来衡
量化必备技能进程、线程、协程 最近再做量化系统的时候，由于 python 不是很熟悉，日行情下载数据
量化必备技能进程、线程、协程最近再做量化系统的时候，由于 python 不是很熟悉，日行情下载数据和数据清洗计算等都是单线程处理的，其速度无法忍受。
例如：日行情数据的更新，5000 左右个股票，更新一次，等待的时间可以把你验证想法的热情都浇灭，单线程的
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2023-07-10 11:07:30
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第一章-学习之前的认知影响股价的因素1、公司自身因素
2、心理因素
3、行业因素
4、经济因素
5、市场因素
6、政治因素金融量化投资量化投资的优势
1、避免主观情绪，人性弱点和认知偏差，选择更加客观
2、能同时包括多角度的观察和多层次的模型
3、及时跟踪市场变化，不断发现新的统计模型，寻找交易机会
4、在决定投资策略后，能通过回测验证其效果
量化策略
通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策，自
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2023-09-16 20:50:28
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简介数据是机器学习的核心，garbage in garbage out，而金融数据是量化的基础，对数据提出了更高的要求。不仅是数据准确高速（稳定），而且要求数据丰富全面。金融数据考虑到金融数据非常丰富，能快速入门，降低门槛，因此，本专栏仅对国内A股金融数据入手，熟悉整个量化流程。公开的金融数据可以通过平台API的方式或爬虫抓取的方式获得，也不排除收费的金融平台提供高质量数据。数据平台目前国内数据平
「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，这次依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。为了帮助大家更好地理解本文，先贴出一张思维脑图：一. WHY：为什么要做数据分析在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。以终为始，才能保证不会跑偏。个人的理
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2023-08-08 11:51:30
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原标题：数据量大、分析急，该用什么软件做数据分析？数据量大，现在的软件分析效率太低，操作也麻烦，有没有更适合的数据分析软件？或许BI数据分析软件会是个好选择。奥威软件旗下的OurwayBI就是一款专做大数据可视分析的软件，能在极短时间内完成亿级数据的深度分析以及数据可视化。如果你的数据量大，不妨考虑考虑OurwayBI。OurwayBI：亿级数据秒分析1、多技术齐发力，分析秒响应光基于内存计算可以
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2023-10-11 15:50:47
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目录模型量化原理前言1. What、Why and How1.1 What1.2 Why1.3 How2. 拓展-export参数详解3.总结参考 模型量化原理前言手写AI推出的全新TensorRT模型量化课程，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。本次课程为第一课，主要讲解量化的定义及意义。课程大纲可看下面的思维导图1. What、Why and How问题：什么是模型量化？为什么需要量化？
数据为王的时代，掌握着数据，就等于掌握着市场的发展。在竞争激烈的互联网公司，数据分析软件一直是一个重点项目，即使拥有很强大的数据分析能力，每年依旧会投入大量的人力财力。由此可见，数据的增长造就着数据分析软件的更迭。数据分析是什么，又有哪些数据分析软件呢？数据分析数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管
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2023-08-15 19:35:57
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最近锤子手机创始人罗永浩声称要开始直播带货，更在网上放出豪言要做到除口红外的带货一哥而前天据Tech星球消息，罗永浩已6千万签约抖音我对罗永浩没怎么关注...
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2022-09-02 08:34:56
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参考：用Python的交易员【前言】从本篇教程开始，所有的开发都会在Python环境中进行（谢天谢地可以和C++说再见了）。一、底层接口简介 1、通常情况下，一个交易程序的架构会由以下三个部分组成：底层接口：负责对接行情和交易API，将数据推送到系统核心中，以及发送指令（下单、数据请求等）中层引擎：用于整合程序中的各个组件（包括底层接口、数据库接口等等）到一个对象中，便于顶层UI调用顶层GUI：
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2023-08-05 11:37:06
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这个项目是针对于股票的金融数据量化分析，更契合金融领域的称呼是股票量化交易。把名称拆分开来理解，分别是“数据”、“分析”和“交易”，“数据”指的是我们所要分析的股票数据，“分析”指的是从“数据”中挖掘出能够获利的策略，“交易”是指将策略转换为具体的买卖操作。当然这里的侧重点并不是单纯地促使大家去做股票、期货、期权、数字货币的投资交易，因为量化交易并不会让你躺着赚钱。而是说如果你学习了Python，
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2021-04-06 10:10:59
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在竞争日趋白热化的渠道推广环境中，对于企业而言，如何控制投放成本、如何提升投入产出比，是做好产品运营时首先要考虑的问题。
华为分析服务的渠道分析能力基于对不同渠道效果对比分析、渠道质量深度分析、渠道用户特征分析等，全方位助力企业量化渠道投放成本与转化效果，及时调整投放策略。
原创
2022-03-16 10:43:58
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目录Series类型数据DataFrame类型数据数据规整化Pandas建立在Numpy之上。提供了2个数据结构：Series和DataFrameSeries类型数据Series类型数据由两部分组成：左侧为索引，右侧为保存值。本质上是一个NumPy数组。看起来由两列数据构成，但应该理解为一维的数据结构。Series对象的创建使用Series（）函数来实现。A、同时指定index属性和value属性
1引言目前基于Python的量化回测框架有很多，开源框架有zipline、vnpy、pyalgotrader和backtrader等，而量化平台有Quantopian（国外）、聚宽、万矿、优矿、米筐、掘金等，这些量化框架或平台各有优劣。就个人而言，比较偏好用backtrader，因为它功能十分完善，有完整的使用文档，安装相对简单（直接pip安装即可）。优点是运行速度快，支持pandas的矢量运算；
老猫最近刚开始学习android，android中对于数据存储的方式有好几种，经过两天的学习，对于sqlite存储数据的性能和用法做一浅显的说明： 老猫从j2me开发一路走来，对于sqlite真是喜忧参半，囍的是在一个单机PDA环境下内嵌sqlite可以利用关系型数据库对数据进行操
这篇博文提供了关于计算机代码问题的机器学习（ML）的轻量技术介绍，例如检测源代码中的恶意可执行文件或漏洞。代码向量使ML从业者能够解决以前只有高度专业化的软件工程知识才能解决的代码问题。相反，代码向量可以帮助软件分析师利用一般的，现成的ML工具，而无需成为ML专家。在这篇文章中，我介绍了ML代码的一些用例。我还解释了为什么代码向量是必要的以及如何构造它们。最后，我将介绍SEI中代码矢量
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2023-09-15 21:13:43
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李家有女，其名子柒。
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2022-02-15 16:52:28
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常见的量化交易平台：米筐，BigQuant，优矿，聚宽，掘金。本文简单介绍其中的米筐量化交易平台。米筐支持Python，Java编写交易策略进行回测。 一、平台使用1. 注册账号平台网址：米筐量化平台 平台的帮助文档见网站【支持】页面：2. 进入界面打开右上角的【产品——米筐量化协作平台】进入策略编写界面，然后点击【新建策略】的【代码策略】，当然，也可以使用向导策略
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2023-07-29 18:23:20
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Tushare ID:497485 今年年初的时候，我和几位小伙伴一起合作打花旗杯，项目和量化交易有关。不可避免地会使用到一些常规的量化工具（尤其是python的第三方库），虽然决赛还没有开始，我们已经确定进入了二十强。非常感谢一些第三方库包括tushare、jqdatasdk等给予的支持，决定写几篇文章向大家介绍一下（事情有点多，拖到了现在…)Tushare（官网：Tushare大数据社区）。T
Redis是什么？redis个人理解是一种数据库，属于非关系型数据库，是一种key=value的缓存的形式存储在内存里面的一种非关系型数据库，也正是因为它是以缓存的形式存在，所以它的性能会相对比较高Redis的优点（1）性能高，它是属于一个内存储存的一个存储机制，读的速度是11万次每秒,写的速度大概是8万次每秒。也就是说它能在一秒中能处理上十万次的请求。（2）数据类型很丰富，支持的类型分别有Str
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2023-05-26 17:15:43
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