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数字货币现货合约交易所系统开发技术分析

go-spew是一个变量结构体的调试利器,可以打印出变量结构体对应的数据和结构,调试非常方便gorilla/mux是一个web路由服务,可以很简单的帮我们构建web服务。...string}Block里包含几个字段:Index 就是Block的顺序索引Timestamp是生成Block的时间戳BPM,作者说代表心率,每分钟心跳数Hash是通过sha256生成的散列值,对整个Block数据的...既然关键点在于Hash,所以我们要先算出来一个Block的数据的Hash,也就是对Block里的字段进行Hash,计算出一个唯一的Hash值。...另外一个参数BPM就是我们需要在区块里存储的数据信息了,这里作者演示的例子是心率,我们可以换成其他业务中想要的数据。...合约交易是一种金融衍生品,它是相对于现货市场的交易,用户可以在期货合约交易中通过判断涨跌,选择买入做多或者卖出做空合约,来获得价格上涨或者下跌带来的收益。

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现货

因为现在,不只有小米能造出高性价比的手机,而且,是现货。 甚至可以认为,缺货已经成为小米的罩门。联想利用这个罩门,两次堵截小米。...第二次堵截是在12月,直接开卖现货。 11月28日乐粉俱乐部展开Z码预约,12月2日Z码用户下单。在12月10日京东商城率先独家线上首发销售,当日5万台联想VIBE Z现货便于数小时内售罄。...VIBE Z声称现货销售,不销售工程机。显然,这是冲着某些竞争对手的软肋而去。这是联想对小米的第二次堵截。 用户对饥饿营销已经开始反感——不管缺货是被动还是主动的。...相关统计显示,安卓手机的平均使用时长为14个月,手机快消品化的今天,一款手机从出生到现货出现到到手历经几个月,是很悲剧的事情。等你的手机面世时,早已不再具备竞争力,不论是配置,还是价格。...应对小米,1、供应链更强,现货直击小米缺货罩门;2、差异化的产品定位(功能、配置、定价);3、4G来了,小米似乎还没准备好。4、传统渠道取胜,体验+销售+服务+传播=体验店。

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深度解析现货合约对冲量化交易系统开发技术分析及源码

Pandas的数据结构Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。...Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。Time-Series:以时间为索引的Series。DataFrame:二维的表格型数据结构。...Panel4D:是像Panel一样的4维数据容器。PanelND:拥有factory集合,可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。...本策略首先计算了过去300个价格数据的均值和标准差,并根据均值加减1和2个标准差得到网格的区间分界线,并分别配以0.3和0.5的仓位权重,然后根据价格所在的区间来配置仓位(+/-40为上下界,无实际意义...0.3, 0.5第一步,我们需要引入策略代码中需要用到的库import typesimport numpy as npimport pandas as pd第二步,我们需要在发明者量化平台初始化合约数据

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现货与新闻情绪:基于NLP的量化交易策略(附代码)

然后,我们分析这些数据,以了解每条推文背后的潜在情绪,建立情绪得分,并研究这一得分与过去五年期铜现货价格之间的相关性。 数据获取 我们首先从获取铜现货价格数据开始。...)免费获得铜的历史现货数据。...预处理和探索性数据分析 对于自然语言应用程序,文本数据的预处理需要仔细考虑。...根据Occam的Razor原则,我们实施了一个开箱即用的解决方案来分析Twitter数据中的潜在情绪。...此外,新闻数据可能仅落后于铜价,而Twitter数据仅是在报道其走势。尽管如此,仍有进一步工作的余地。 进一步分析 实际上,交易策略系统的设计需要更多的数学知识和分析的严谨性,以及大量的领域专业知识。

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数据分析框架|数据分析

数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。...关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。...,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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加速电子元件产业升级,现货交易平台助力企业提升综合实力与市场竞争力

对此,电子元件企业可建立现货交易平台,满足客户对于电子元件市场交易的过程管理需求以及交易辅助决策的功能需求,实现综合统计数据全生命周期管理,推动闭环管理体系落地,向“决策科学化”和“数据规范化”迈进。...日前交易管理 高度集成竞价日市场信息、历史中标数据、供需情况、网路阻塞等数据,实现各类数据的可视化联动展示与查询,结合负荷预测、价格预测、边际成本以及竞品的报价情况实现智能化辅助决策。...中长期交易管理 对历史价格信息、供需情况等进行可视化展示及各因素关联分析,协助交易员预判现货价格走势;辅助交易员完成各品种的多周期交易计划编制与测算,为中长期交易策略制定及交易复盘分析提供智能化支撑。...收益分析 按照不同时间维度、不同交易品种对电子元件公司收益及收益分布情况进行对比分析,为电子元件企业调整经营策略提供支持。...头部企业先行,引发新一轮转型升级变革 目前,许多电子元件企业正在对现货交易场景进行数字化重构,例如,富通集团有限公司就上线了现货交易平台,实现了期货、现货市场系统的数据互通与客户共享,系统支持期现联动、

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数据分析项目-数据分析岗位近况分析

数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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乐视小米从期货到现货,谁在打脸饥饿营销?

更加值得注意的是,这所有的荣耀背后是乐视从期货到现货的转变,原来的“限量”“限时”发售到现在的主要产品线现货供应,再联系之前玩转“饥饿营销”的小米、苹果甚至周鸿祎的大神如今都已开始做现货供应。...将曾经被视为最大的运营风险之一的库存风险降到最低,尽管他们可能没有一个足够精确的预测方法,但一个月后能卖多少手机,对于乐视小米们操盘者大概预测基本不成问题,况且如今的社交媒体上的产品热度、百度指数、淘宝指数等数据都可以为他们决策提供数据支撑...和QQ空间做的《九层妖塔》影票的预约人数也早已超过700万人,乐视各类智能硬件总销量也突破110万件,从数据看来,乐视商城作为电商平台的优势已基本发挥出来。...小心,现货并非高枕无忧! 既然乐视小米们万事俱备,现货销售也将成为称霸武林的新武器,那是否江湖从此再无对手,唯有独孤武林?...当供应链成为了生死链,现货与否就是他们说了算。

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数据分析数据运营商业分析

从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向: 数据分析数据挖掘,数据产品,数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业,偏业务的数据分析师,一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高,所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队,数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理,更多是注重数据分析能力,擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者,是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师,虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师),很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行,那么这就是标准的数据工程路线。

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数据分析数据敏感性?|数据分析

摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给大家,供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。...3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在初创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源:酥酥说----

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