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一些C++方面的，需要被用到的工具库，具有比较好的价值
随机分析学习
当谈到算法交易的时候，我到底说的是什么？算法交易大致可以分为四类：1、交易执行算法：用
history 命令常用方法history n：只显示最近的 n 条历史记录history -c：清除缓存区中的历历史记录文件中的最大个数HI
1.多进程的异常处理：python multiprocessing 如何在主进程中捕获子进程抛出的异常，适用于子进
这个是一个蛮有用的功能，有了这个以后，再也不需要什么花生壳，有一台自己的服务器就可以无限进行配置了，其实就是把一个内网下的服务
其实这个问题主要就是由于scikit-learn的版本问题API Change From version 0.25, metrics.pairwise.pairwise_
什么是orderflow呢：根据知乎上大佬们的分析来看：orderflow 即订单流，主力足迹，可以识别市场中供求的不平衡,order flow 可以让我们看到市场的微观变化，可以让我们下单更有自信，准确率更高。而iceberg可以作为确认入市的辅助信号。yan louis大佬说, jigsaw trading上面有比较完整的一套入门教材
使用管理员权限打开命令行，连续输入以下四个语句就可解决问题：netsh winsock reset netsh int ip reset allnetsh winhttp reset proxyipconfig /flushdns
学习C++的小伙伴们估计经常感觉到一个比较纠结和痛苦的事情,就是动态链接库经常找不到,给你报这个错误:while loading shared libraries: cannot open shared object file:
一些工具包： https://pypi.org/project/tsaug/ 自动时间序列特征分析： https://pypi.org/project/AutoTS/
写这篇文章的主要原因呢，主要是笔者在开发任务中出现了一些需要写文档的任务，对于这种任务，我一向是代码优先，文档排后的，那么问题就来了，有没有什么可以让我一键生成文档或者UML图的工具，可以节约我的时间呢？ 答案是有的。 以下的几个是我亲身体验过的工具 我的逻辑思路是这样的，因为我在研发过程中比较依赖于IDE，因此最开始找的就是IDE的插件类工具。 本来吧，我是比较抗拒Visual studio的，
感觉目前是适配于各种框架，机器学习框架，深度学习框架，都比较好用的一个调参框架参考文献：1.https://github.com/optuna/optuna-examples2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/399174504
参考代码如下所示：from datetime import datetimedtime = datetime(2018, 1, 1, 20)print("Datetime: ", dtime) dtimestamp = dtime.timestamp()print("Integer timestamp in seconds: ", int(round(dtimestamp))) milliseconds = int(round(dtimestamp * 1000))print(
最简单的方法是用.value如下所示：pd.to_datetime('1970-01-01').value如果想要用于整列，可以用apply函数df['time'] = df['time'].apply(lambda x: x.value)另一个办法是可以直接astype(int)，即直接把pandas datetime转为int类型import pandas as pddf = pd.DataFrame({'time': [pd.to_datetime('2019-01-15 13:25
最近毕业季，对于社畜和毕业狗来说，有一些自动化操作办公软件的脚本可以大大提升工作效率1.用 Python 自动生成 Word 文档并在指定位置插入图片这个任务需求是我在做一个因子的报告，然后手码了一堆图，如下图所示：然后我想着还有好多个评价指标还要继续码图，不仅如此，之后每周都会有一堆类似的任务等着我，这能忍？于是乎，略微检索了一下，就发现了可以借助强大的python替我们完成这个枯燥乏味繁琐的工作，操作步骤如下所示：首先需要的工具包名为：python-docx步骤大概是如下的几步：1.建立
定义：交易波动率的场外衍生品dollar gamma？和vanilla option的关系
一般是使用的标识就是marker
一句话——可以使用最新版的libmongoc代码，从代码直接编译，能够避开所有的问题://mongoc.org/libmongoc/current/installing.html
关于做计算化学很有用的工具包：相关公司：泰晶科技相关网站：https://materialsproject.org/参考文献：一个材料相关的包 https://materialsproject.org/
这个文章的目的是在numpy下实现等同于pandas DataFrame的pct_change功能其实很简单，代码如下所示：import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[4,5,6],
这是一个经常在机器学习中需要用到的操作，比如我们现在有一个dataframe样的数据集，我们需要把它feed进一个模型之中，我们首先要进行数据集的构造和切分工作.比如数据集是一个日频的股票数据，我们要构造的样本，每一个样本回看100天，即长度是100，步长为2的数据，我们可以借助numpy下的一个函数
因为nn.GRU还有nn.LSTM的输出是两个元素，直接加到nn.Sequential中会报错，因此需要借助一个元素选择的小组件 SelectItem 来挑选class SelectItem(nn.Module): def __init__(self, item_index):
图片来自：https://nikolaevny.github.io/Universal Cointegration for Pairs Trading via Machine Learning.文章使用的配对是可口可乐和百事可乐文章对比了三种方法：Convergent Cross Mapping (CCM) +KNN算法 CCM 使用 k-Nearest Neighbor (kNN) 算法在每个
单词篇：目前找到最好的背单词的是：我爱背箪词的考研5500词分门别类，词源词缀式的理性讲解，非常OK和到位，在喜马拉雅上可以搜得到
https://www.tradingview.com/script/ru23VN0C-Pairs-Trading-basic-OLS-regression/关键词大概清楚了，pair-trading-view，就是如下类型的图表，基本上都指
2022年2月6日，今天我痛定思痛，决定写下一个个人健康护理的博客，并且向我的粉丝连载，这里会分为若干个章节，包括护肤，护发， 美白，饮食， 健身，习惯一共六个章节，日后会根据文章长短拆分成若干章节。作为一个立志于要做中国红色金融家的小码农，在25岁的关口上，我深刻意识到个人健康的重
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1.表格类 vue-good-table这个真的算是good-table了，我领导很喜欢2.echarts这个echarts是百度出品的一款可视化插件，目前主流的炫酷图基本都是这个框架做的，已经把highcharts远远的甩在了后面几个好的网站：https://vuejsexamples.com/tag/echarts/其中偏向金融的库：Candlestick Chart Library –
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