python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,Guido开始写能够解释Python语言语法的解释器。Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言。
况且,我也不是学金融出身的,虽然凭运气在股市赚过一些小钱,但毕竟咱不是专业的,不敢乱指挥。
机器之心专栏 机器之心编辑部 南洋理工大学开发了一个基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。 近日,量化平台大家庭迎来了一位新成员,基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。 TradeMaster 由南洋理工大学开发,是一个涵盖四大金融市场,六大交易场景,15 种强化学习算法以及一系列可视化评价工具的统一的,端到端的,用户友好的量化交易平台! 平台地址: https://github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster 背景介绍 近
记住,学习量化金融需要时间和耐心。逐步掌握基础知识,并将其应用于实践中,才能不断提高自己的能力。
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目前,深度强化学习(DRL)技术在游戏等领域已经取得了巨大的成功,同时在量化投资中的也取得了突破性进展,为了训练一个实用的DRL 交易agent,决定在哪里交易,以什么价格交易以及交易的数量,这是一个具有挑战性的问题,那么强化学习到底如何与量化交易进行结合呢?下图是一张强化学习在量化交易中的建模图:
老读者都知道,Python的一个应用方向就是——量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下。
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最近有越来越多的朋友在知乎或者QQ上问我如何学习入门Python,就目前需求来看,我需要写这么一篇指南。
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在金融科技迅猛发展的今天,量化交易作为现代金融领域的重要分支,以其精准、高效和自动化的特点,吸引了越来越多的专业人士投身其中。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言,在量化交易领域的应用日益广泛。本文将围绕“Python 量化交易工程师养成实战”这一主题,深入探讨如何成为一名专业的Python量化交易工程师。
大家应该都知道,Python的一个应用方向就是——量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下,今天文末也会送出几本!
在当今金融市场的快速变化中,量化交易凭借其高效、精准的特点,逐渐成为金融界的新宠。而Python,作为量化交易领域的得力助手,为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路,带领读者走进这个金融高薪领域。
量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法,它可以自动执行交易策略,减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具,它可以实时分析市场数据,自动执行买卖订单,提高交易效率。扩展阅读:Python量化交易入门进阶指南(全
最近"量化交易"成为了热门话题,具体缘由我就不多说了,之前觉得"量化交易"非常地神秘,"量化交易"是什么?它和"程序化交易"有什么区别?找些资料了解下。
近几年随着各种数字资产的崛起数字资产量化交易系统(开发)也得到了一定的发展,比特币价格的猛涨以及区块链技术的大火,以及各方有关于区块链的有利消息的不断输出,数字资产以及区块链技术也不断的被大众熟知。也许菜市场的大妈都是一个数字资产的专家,在市场上除了以比特币、莱特币、以太坊为首的数字资产,还有许多不知名的数字资产在不断的崛起。
摘要:如何优雅地夸一个程序员呢?vscode-rainbow-fart 作为一个彩虹屁的项目,深得程序员心,能在你编程时疯狂称赞你的除了你自己,还有它。除了鼓励之外,Super Linte 是官方出品的旨在保证代码和文档一致性的工具,有了它,你可以更优雅地进行编程。说完优雅编程,来说下优雅使用 k8s,那就不得不提 Lens,一个专业管理 k8s 工具。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending,选项标准:新发布 | 实用 | 有趣,根据项目 release 时间分类
本文为带你走入宽客和量化交易的世界,让你对宽客这类人群以及量化交易有一个相对清晰的了解。
量化交易(Quantitative Trading)是指并非透过个人主观、自己的认知去判断, 而是透过数据运算来判断做决策,是一种依靠数学和统计模型来辨别市场交易的策略。
所谓量化交易(自动化交易),是在交易阶段由计算机自动进行的一种investment模式,它是对人类的investment理念进行规范化、变量化、模型化,形成一整套可量化的操作理念,并用历史数据进行分析和验证。所谓合约,其核心就是根据行情来买涨买跌,即无论是行情涨跌都能从中获利,但是行情变化莫测难以预料;
量化交易是用模型去刻画盈利逻辑,通过模型来做风险控制;量化交易还可以避免心理干扰,
随着Python编程语言的流行和普及,越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清,有的人过于异想天开,认为可以躺着挣钱(怕是只有岛国老师吧);有的人则因循守旧,认为没啥卵用;也有的人盲目追求模型的复杂性,在编程和数学中迷失了方向。
今年,国内量化私募迎来了高光时刻。据私募排排网数据显示,截至目前,国内百亿私募扩容至95家,其中百亿量化私募由去年10家增至24家。
由于有免费的CTP接口,期货程序化交易目前比较普遍,很多人都尝试过在文华财经、金字塔之类的软件上回测和编写实盘策略。
全球大型区块链量化交易钱包之一,BlueToken 量化交易钱包,Blue Token打造的是一个去中心化的撮合量化交易平台,同时也是一个去中心化的数字资产钱包。
量化,一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合,听了无数次的三座大山:较好的数学功底、编程技能、金融知识。
和大家聊聊量化交易,以及人工智能可以在量化交易上的应用。我们程序员还是应该懂点金融知识的。
量化交易机器人是一种什么东西相信很多人都不知道,在了解量化交易机器人之前,我们要清楚量化交易的概念。什么是量化交易,量化交易是一种利用计算机高效的计算能力,分析能力,在庞大的交易数据中筛选出有价值的交易项目,交易对象等的一种手段。这样的交易手段可以让投资者将自己内心情绪波动带来的影响降低到最小。
量化交易,有时候也称自动化交易,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,极大地减少投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策,量化交易有很多种,包括跨平台搬砖、趋势、对冲、三角、跨期等。
据悉,Rcash是一个全球数字货币一站式量化与套利交易平台,目前已经完成产品的初步开发,下一步将集合大数据和人工智能系统,进行深度开发。此外,Rcash近期已准备开展代币发行计划。 区块链技术发展迅速
这和三月份股市一惊一乍的表现完全不同,3月16日,道琼斯平均指数下跌了近13%,这是1987年以来最大的单日跌幅,这场危机史无前例的规模让人们变成了惊弓之鸟。
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式,通过对样本数据进行集中比对处理,找到数据之间的关系,制定量化策略,并使用编写的软件程序来执行交易,从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准,能够提供超额收益。
VNPY仿真柜台的用法快速入门可以参考这篇文章 (来自VNPY知乎官方公众号) https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244874
1、相对于传统的人工做法,量化交易做一次回测几分钟就可以得到结果了,它的效率是传统人工的几百倍。
作者:HelloGitHub-小鱼干 这周的 GitHub Trending 真是棒极了。小鱼干喜欢的科技博主又开源了他的硬件玩具,一个透明的小电视机,HG 的小伙伴看完项目,再买个电路板和分光棱镜
本文作者是一位从事量化交易的实战者,他将他的实战心得写成一个量化交易系列,本篇则是系列的第一篇,从文中你会对整个量化交易的框架、流程、以及策略思路的来源地都有相应地说明。接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧!
毕竟,P2P和空气币的惨剧谁都不想发生在自己身上。长期来看,低风险才能走的更远。 学了量化交易之后,具体可以做什么样的事情呢?在这里举几个例子:
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。
可转债,即可转换债券,是一种特殊类型的债券,持有人有权在特定条件下将其转换为发行公司的普通股。可转债结合了债券的固定收益特性和股票的增值潜力,因此在投资市场上备受青睐。本文将详细介绍可转债交易的注意事项,并探讨一些适用于可转债的高频量化交易策略。
刘富兵,国盛证券研究所副所长、首席金融工程分析师,多次获得国内金融工程重量级奖项。他擅长使用数据科学的方法,对A股市场进行分析和预测,曾运用海外金融物理学中的LPPL模型,多次实现对中国A股的准确预测。
其中的一位成员:渔阳 是公众号今天要推荐的重点。不仅是他的传奇,也有他给我们带来的一份礼物! 别急,继续往下看! 豆瓣读书评分9.6,百度阅读评分9.6,亚马逊评分4.4,当当好评率99.99%...
谈到优秀的低延时网络架构,大家首先可能想到的是各家互联网大厂,比如腾讯阿里字节,总会觉得大厂做的肯定最好。但其实在在一般的互联网应用中,用户虽然也讨厌卡顿,但整体上来对延迟其实并不算太敏感,只要按钮点下后一秒之内能响应,用户就基本感觉不出来。甚至是两三秒才响应用户也都还能接受。
程序员,或许内心深处都怀揣着一个量化投资的梦想,渴望凭借自己的编程和人工智能技能,再补点基础的金融知识,我们便可以构建一个量化交易系统,轻松实现财富自由。这样的理想确实诱人,似乎让我们看到了轻松实现个人价值的可能性,也让我们看到了用代码改变世界的力量。
ibrandup对社区的 ML.413 Yuiant 进行了采访,以下为采访的正文:
什么是量化交易?简单的说,就是用程序编写交易策略,用回测来模拟之前几年甚至几十年的交易,其中可以用到各种历史数据来辅助,包括但不限于:开盘价、收盘价、PE、PB、GDP、社交媒体的投资信息等等。
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。
在现代金融市场中,量化交易已经成为投资领域中一种越来越普遍和重要的交易方式。然而,对于量化交易策略来说,延迟问题是一个不可忽视的挑战。本篇博客将深入探讨在使用Python进行量化交易时,如何有效地降低延迟,提高交易系统的执行效率。
量化交易的涵盖范围很大,程序化交易,算法交易,高频交易,自动化交易平台等等都可以算作量化交易。
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