量能也成为成交量，代表多空双方交战的过程，一定程度上决定了价格和走势。量能和价格走势进行结合，成为量价结合的分析方法。
本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章，在这些文章里，将用Python工具绘制各种股票指标，在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时，验证基于各种指标的交易策略，本文是第一篇，通过K线和均线案例讲述Numpy，Maplotlib等相关库的用法，并且还用代码案例来验证买卖的交易策略。在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注。
在这个教程中，我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号，并在教程结尾提供了完整的Python代码，在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
2021年3月，《eLife》在线发表了北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室吕海东课题组的研究成果。这项研究揭示了灵长类视觉系统中检测运动轮廓的重要脑区。
编者按 曾经有位小伙伴在公众号留言提问：如何做时间序列分析？最近C君发现了一篇文章，也许可以解答这个问题，收录在此，以飨读者。本文来自于数据人网。 如果你有数据分析相关的问题，也可以公众号留言提问，说不定C君可以帮你找到答案。发现优质文章，也可以推荐给C君。祝，学习快乐~ 在这篇博客中，我将会简单的介绍一下时间序列分析及其应用。这里，我们将使用匹兹堡大学的教授David Stoffer所开发的R包astsa进行时间序列分析。而与之相关的课本，可以在Time Series Analysis and Its A
全仓：全仓模式的意思是账户里所有可用余额都可以充当担保资产，以避免被强制平仓。这个模式的好处是：只要杠杆适中，爆仓可能性很低，所以经常被用于套期保值。 逐仓：逐仓模式的意思是分配给某仓位的担保资产被限制在一定数额。 如果仓位的担保资产不足以支撑浮亏，此仓位将被强制平仓。所以，在波动率较高，杠杆较大的情况下，逐仓模式很容易被强制平仓，但最终的损失仅仅是仓位担保资产，而不影响账户余额。 常见的K线形态：
这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
在分析一个事件走势的时候，一般我们会获取到这个事件系列的数据。但是，在绘制出相关的曲线的之后，我们会发现曲线的上下振动比较频繁，那是因为一些短期内的杂数据引起的。比如：
布林线指标，利用统计学原理，求出股价的标准差和信赖区间，从而去定股价波动的范围和未来走势，利用波段显示股价的安全高低价位。因而被称为布林带。
使用精度和召回率评估目标检测模型可以为模型在不同置信度下的表现提供有价值的见解。类似地，F1分数在确定平衡给定模型的精度和查全率值的最佳置信度时特别有用;但是，该值跨越了从0到1的置信值域。单个值评估指标可以从一个给定模型的F1分数集导出，这可能是一个很好的模型性能指标。
均线策略应该是我们刚进入股市时就听过的一个策略，而双均线策略，顾名思义，就是两根均线：短期均线和长期均线。当短线均线上穿长期均线（金叉）时买入，当短期均线下穿长期均线（死叉）时卖出，这就是双均线策略的核心思想。
但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行，以达到让钱生钱的目的，并且是自动的。
1. 背景 先来看两个例子，下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例，一个是世界杯期间的比赛输赢预测，另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时间序列预测即以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法，简单来说就是从已知事件测定未知事件。 上图展示了时间序列的一般趋势，时间序列数据的趋势变动可分
本文结构： 时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ ---- 时间序列分析？ 时间序列，就是按时间顺序排列的，随时
1.在实际工作中，常用Ib*β=V/R作为判断临界饱和的条件。根据Ib*β=V/R算出的Ib值，只是使晶体管进入了初始饱和状态，实际上应该取该值的数倍以上，才能达到真正的饱和；倍数越大，饱和程度就越深。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
---- 本文结构： 时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ ---- 时间序列分析？ 时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。 随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的特征不随时间而变化，就称此过程是平稳的。 下图所示，左边非稳定，右边
说到时间序列预测，读者们也许很容易联想到股票市场中的应用。而对于专业金融从业者来说，时间序列分析只是其中重要的方法论之一，更上层的，是整个复杂的量化交易领域。
监督式学习是机器学习的一个分支，可以通过训练样本而建立起一个输入和输出之间的函数，并以此对新的事件进行预测。 典型的监督学习流程如下： 支持向量机 是监督学习中一种常用的学习方法。 支持向量机（ S
性能优化是个恒久的话题，它伴随着业务的一次次迭代，产品的一步步演进，它陪伴企业一步步走向壮大再走向衰败，是我们面临的不可回避的问题。就如同宇宙的熵增定律，一切都走向混乱走向无序，性能的劣化边随着企业的发展壮大，业务的膨胀，人员的流动，复杂度的提升，一定也最终走向不可收拾的一步。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第3节。在本教程中，我们将使用股票数据进一步进行基本的数据处理和可视化。将要使用的开始代码（在前面的教程中已经介绍过）是：
据说，在1964年，当时还在飞兆半导体公司（Fairchild Semiconductor）工作的戈登•摩尔博士正在为《电子学》（Electronics）杂志准备一篇有关半导体存储芯片演化史的论文。他
量化合约指的是目标或任务具体明确，可以清晰度量。根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。所谓量化就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。
此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文作者：t3486784401 链接：https://www.mydigit.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=250916&extra= 手头有些容量非常小的软包锂
准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。
Backtrader的作者在他的博客上写了一篇很有意思的文章。这个哥们从csdn上面找了backtrader的代码，然后改写了一下，提高了可读性，觉得还是很有意思的。
量化交易作为交易与计算机结合的产物，正在改变着现代金融市场的格局。如今已经有很 名交易者将目光转向了这一领域。如何最大限度地降低风险并尽可能多地取得收益，是许多交 易者孜孜以求的目标。
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支，广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
talib是python的量化指标库，其中包含了很多150多种量化指标，所以talib是非常值得我们学习和使用的。talib的安装和以往的python库安装稍有不同，采用pip install talib是安装不了的。需要到tablib的网站上下载和你的操作系统匹配的tablib版本（whl文件），然后再使用pip install **.whl即可。这里稍微提一下安装，避免踩坑。对于学习talib来说，了解其各种指标的使用才是重中之重，所以我们分批次编写系列文章，希望能够达到输出带动输入的效果。
貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时间序列预测即以时间数列所能反映的社会经济现象的
USB Battery Charging V1.2 Specification 定义了USB充电器的类型或者叫做充电源。
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同
反观是指转向，把眼光收回来去看自己，不要老是去找别人的问题了，还是回头去看看自己的问题
实时光线追踪技术随着Nvidia在2018年初推出RTX解决方案而在业界引起了广泛的关注，光线追踪是一种渲染过程，通过模拟真实世界中光线的传播进行图像的渲染，多用于影视制作。优势在于，可渲染出逼真的图像，达到照片级的真实感。
A股市场上存在着明显的大小盘轮动的现象，一段时间大盘表现强势，一段时间小盘表现强势，所谓二八轮动。这种现象提供了构建大小盘轮动策略的可能，目前常见的两种构建大小盘轮动策略的方式分别为
没有多少系统的告警是设计得当的。良好的告警设计是一项非常困难的工作。如何知道你收到的告警是糟糕的？多少次你收到了告警之后，立即就关掉了的？是不是成天被这些然而并没有什么卵用的东西给淹没？最常见的告警设置：cpu使用率超过90%，然后告警。这种设置在大部分场合下是没有办法提供高质量的告警的。
数控机床作为制造业的母机,正向着高精度、高速度、高生产效率的方向发展。数控机床刀具在工件的切削过程中存在磨损和破损现象，刀具磨损状态的变化将直接影响工件质量并导致生产成本增加，定量换刀，刀具寿命不能得到最大应用，刀具磨损后也降低了生产合格率。
本期导读 ⊙ML、SVM介绍 ⊙股价的正负统计分析 ⊙预测第二天开盘趋势 机器学习方法是计算机科学的一个分支，它借助于计算机算法，对数据进行分析后，实现模式识别，进而实现对未来数据的预测。 机器学习方法可以分为以下几个类别： 1.监督学习： 训练的输出分类是预先设定好的，根据输入和输出，算法的目标在于寻找其中的对应函数。 2.无监督学习： 训练的输出分类是预先不知道的。算法的目标在于发现数据中的结构，如聚类分析。 3.半监督学习： 介于监督学习和无监督学习之间。 4.增强学习： 算法通过执行一系列的
chip_seq通过抗体来富集基因组上的部分区域，抗体富集的效果直接绝对了实验的成败, 借助deeptools中的plotFringerprint命令，可以有效评估和查看抗体富集效果。
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2007.12147v1.pdf
消费者的需求从拥有更多变成了值得更好，从功能满足到情感驱动，从看重物质价格到心理价值。
前不久收到清华大学出版社赠送的《深入浅出Python量化交易实战》一书，也答应了出版社要写一些读书笔记，今天就来交作业了。
大家可能会非常熟悉RS232，RS485，CAN等工业上常用的总线，他们都是传输数字信号的方式。那么，我们用什么方式来传输模拟信号呢？工业上普遍需要测量各类非电物理量，例如温度、压力、速度、角度等，这些都需要转换成模拟量电信号才能传输到几百米外的控制室或显示设备上。工业上最广泛采用的是用4~20mA电流来传输模拟量。 采用电流信号的原因是不容易受干扰，因为工业现场的噪声电压的幅度可能达到数V，但是噪声的功率很弱，所以噪声电流通常小于nA级别，因此给4－20mA传输带来的误差非常小；电流源内阻趋于无穷大，
图像失真会影响到道路检测（将直线判断成曲线），车辆检测（用CNN检测的时候，识别出来的车比实际更大或者更小）
今天为大家介绍的是来自Su-In Lee 团队的一篇论文。构建可信赖和透明的基于图像的医疗人工智能（AI）系统需要在开发流程中的所有阶段对数据和模型进行审查。理想情况下，数据和相关AI系统可以使用医生已熟悉的术语来描述，但这需要医疗数据集密集地注释有语义意义的概念。在本研究中，作者提出了一种基础模型方法，名为MONET（医学概念检索器），它学习如何将医疗图像与文本连接，并在概念存在上密集地评分图像，以支持医疗AI开发和部署中的重要任务，如数据审核、模型审核和模型解释。由于疾病、肤色和成像方式的多样性，皮肤科提供了一个对MONET多功能性的苛刻用例，作者基于105,550张带有大量医学文献自然语言描述的皮肤病学图像训练了MONET。MONET能够准确地在皮肤科图像中注释概念，这与以前在临床图像的皮肤病学数据集上构建的有监督模型相抗衡。作者展示了MONET如何在整个AI系统开发流程中实现AI透明度，从构建本质上可解释的模型到数据集和模型审核，其中包括分析AI临床试验结果的案例研究。
2008年移动互联网崭露头角，作为美术和摄影爱好者的吴欣鸿与创始团队发现很少有人能熟练掌握Photoshop等专业图片处理软件，有了“做一款简单的图片处理软件，让用户把照片变得更好看”的想法，当年10月美图秀秀面世，美图也成为中国首家以“美”为核心的互联网公司。从这个小小的idea出发，美图在变美赛道上坚持做了12年。
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