一、序言 SpringBoot 2.6.x不推荐使用循环依赖，这是一个好消息，SpringBoot从底层逐渐引导开发者书写规范的代码，同时也是个忧伤的消息，循环依赖的应用场景实在是太广泛了。...如果从低版本升级到2.6.x，那么很大概率遇到的第一个问题便是循环依赖问题。 二、问题复原 1、代码说明 下面风格的代码比较普遍：两个类都有调用对方方法的需求，因此很容易写成循环引用。
_x64bit.zip?...在发布后数天的 2022 年 10 月 31 日，攻击者就正式开始攻击。这表明攻击者为这次攻击蓄谋已久，并且开发与部署的速度极快。..._x64bit.zip?...通过分析，恶意 TradingView Windows 桌面应用程序如下所示： Name: TradingVlev_x32_x64bit.exe MD5: 467d42eca35c0571c30d3f20700d9dff...桌面应用程序签名如下所示： 数字签名对比 执行后，安装程序会显示一个用来欺骗用户的界面。
注意 数据在13:01有一个额外的分钟柱形图，这可能是由于市场闭市后的拍卖过程提供了最后一个价格。...现在 2016-11-25 的每日重新采样柱形图与 13:01 的 1 分钟柱形图一起交付。 策略的额外奖金 第一个datetime，属于策略的时间，总是在一个不同的时区，实际上是UTC。...执行时间必须乘以 80，因此： 需要运行这个随机集场景的时间为12,560秒（或几乎210 分钟或3 小时 30 分钟）。...即使不真正了解 TradingView 中使用的语言 Pinescript，并且对回测引擎的内部没有任何了解，仍然有一种方法可以让用户知道，跨平台编码必须谨慎对待。...这里是 StockCharts 的一个示例图表 现在转向 TradingView。首先是链接 TradingView - Wiki - 唐奇安通道 ) 该页面上的一个图表。
关于MA（5），我们将在最近的5个90分钟周期内应用我们的策略。这意味着我们将计算最近7小时30分钟（5次乘以90分钟）的平均收盘价。...类似的对于MA（20），要计算的是20个而不是5个90分钟周期的平均值。...将为数据框创建2个新列，如下所示： 好了，下面我们就可以测试策略了。...(step="all") ]) ) ) #Show fig.show() 10、教程小结 所有交易都不完美，有时我们往往会滞后于进入或离开市场，但在比特币稳定的时期，黄金交叉策略已成为提高我们利润的有用策略...利用已有的历史数据进行简单计算后，我们的算法可以在一周内获得7.1％的回报，而同期的比特币交易回报率则稳定在1.7％左右。 ---- 原文链接：基于交叉指标的加密货币量化交易 — 汇智网
pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn' def load_db(file): fix_price = lambda x:...float(str(x).replace(',','')) df = pd.read_csv(file) # clean data if 'Price' in df.columns...最后让我们计算收盘价范围而不是高/低价，看看是否存在差异！...那么为什么在这种情况下我们必须预测收盘价呢？ 进行回测，看看我们是否能获得相同的概率！...作者：Atilla Yurtseven 来源：https://www.tradingview.com/u/Dumani/
其中，x2为2中返回值。 解析：x2值为收盘价或前 20天的回报率的标准差进行差异放大后的值，对其进行取最大值的意义在于找出过去5 天里最大的收盘价或者前20 天的回报率的标准差。...而x2是进行差异化放大的值，放大后满足：收盘价的平方普遍大于前20天的回报率的标准差。因此，过去5天里只要存在一天满足returns>0，一般最大值就为收盘价。...转换为伪MATLAB 公式 Step1： Step2： Step3： Step4： Step5： 策略说明： 思路：找出每只股票前5 天的记录值（前20 天的标准差或收盘价）的最大值的索引作为其权重...3、将前5 天的记录值x1 经过以下公式进行差异化放大处理：x2=Sign(x1).*(abs(x1).^2) 4、找出经过差异化放大处理后的前5天的记录值x2的最大值的索引。...回测报告： 策略代码： alpha001.m 执行代码： TestAlpha001.m 策略开发平台：AT量能策略研究平台基于MATLAB，支持股票、期货、期权等全市场品种的策略研究和自动化交易，目前已经有超过
1 收盘前上涨概率较高 统计数据表明，2009年1月至2015年9月期间，对比指数每五分钟的涨跌幅发现，午盘收盘前和全天收盘前，市场呈现较高概率的上涨，上涨概率高达60.3%和79.1%。...如果从月度涨跌幅的角度去看市场，上证综指和标普500指数均在上半年取得比较好的正收益，上涨的概率较高，而进入6月份后，市场的回报率和上涨概率均下行。...4 四月份要卖 用两种方法来表示股票市场的波动，日内分钟收益率的标准差和开盘收盘价格波幅。...从日内分钟数据的标准差来看，在上证综指的阶段性顶点时，市场的波动显著增强，而这种现象在市场趋势性上涨的尾端更为明显。 从开盘收盘价格的波幅来看，波动带来的规律并不如上一种方式明显。...但对开盘收盘的价格进行了策略化处理后，回测其效果即：高开买进、低开卖出的双向操作。 回测结果显示，这样的策略长期表现要好于指数，但其效果存在失效期。
Date（日期） High（最高价） LOW（最低价） Open（开盘价） Close（收盘价） Volume（成交量） Adi Close（调整后的收盘价〕 2017-03-09 35.799999...）、Volume（成交量），和 Adi Close（调整后的收盘价）。...使用分类算法制定交易策略 接下来，我们就使用上一步中定义的函数来处理下载好的股票数据，生成训练集与验证集，并训练一个简单的模型，以执行我们的交易策略。..., X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size = 0.8) 运行代码后，我们会得到训练集与预测集。...输入代码如下： #使用KNN模型预测每日股票的涨跌，保存为Predict_ signal df['predict_Signal']=knn.reg.predict(x) #在数据集中添和一个字段，用当日收盘价除以前一日收盘价
amazing… 先不说这个预测准确度有多高，但首先这个思路不错，至少可以作为一个信号吧［当然一个稳健的投资策略肯定不能仅仅依赖于一个信号］ 2....我们认为，相似度越高，则今日 11:00 到 15:00 走势和 15:00 的收盘涨跌，与历史当日的走势和收盘涨跌有较大的相似度。 结果预览，如下图所示哦： ?...4. spark 实现指数日内相似度 4.1 加载数据集 本文用到的数据集已经上传到百度云了，上传文件是一个压缩文件，解压缩后把整个文件夹上传到 hadoop 上就行了，文件夹里有 1505 个文件，文件名表示上证指数某日的分钟线行情...(json.loads(x[1])) for x in rdd_lines } similar_line = { x: similar_line[x].sort...## 获取相似度最高的30日分钟线 similarity_data = rdd_similarity.takeOrdered(30, key=lambda x: x[1]) similar_line =
R-Breaker是个经典的具有长生命周期的日内模型 类型：日内趋势追踪+反转策略 周期：1分钟、5分钟 根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位， 从大到小依次为： 突破买入价...交易规则： - 反转: - 持多单，当日内最高价超过观察卖出价后，盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即在该点位反手做空； - 持空单，当日内最低价低于观察买入价后...，盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即在该点位反手做多； - 突破: - 在空仓的情况下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多；...- 在空仓的情况下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空； 源代码 ?
首先选择了调整后的收盘价列，然后计算了每日的百分比变化，对任何缺失值用 0 进行了替换。接下来，将百分比变化数据框打印到控制台。...首先，我们从包含股票市场数据的名为 all_data 中选择Adj Close列，该列反映了考虑股息股票分割等因素后股票的调整后收盘价。...这些直方图共享相同的 x 轴，大小为 12x8 英寸，便于进行比较。 这段代码有效地总结了给定数据集中调整后收盘价的每日百分比变化分布。...它使用了名为“aapl”的数据集，并选择了其中的“调整后的收盘价”，这代表了股票分割和红利调整后的收盘价。接着，它计算了这些价格的 40 周期移动平均值。...然后使用这些移动平均线和调整后的收盘价生成图表，以直观的方式分析随时间变化的股价趋势。
为了获得良好的回报，对冲基金依赖各种投资策略，试图通过利用市场低效率来赚钱。由于对冲基金有普通投资基金所不允许的各种投资策略，其并未被认定为一般基金，也不像其他基金那样由国家监管。...每天有24小时，所以在一年内有8,760（或8,784）小时数据点，每天有86,400分钟，所以在一年内有525,600（或527,040）分钟的数据点可用。...通常，此类数据集中还有两列——“调整后收盘价”和“成交量”，但它们在这里并不相关。调整后收盘价是指调整适用分割和股息分配后的收盘价，而成交量指是在给定时间段内在市场上交易的股票数量。...在t时刻以X_{t}作为输入，返回t时的隐藏状态h_{t}作为输出，隐藏层输出反向传播回神经元。循环神经元展开后的表示如下图右侧部分。...t+1}中预测的收盘价。
handle_data 则是回测代码的核心，用来实现每个交易日（或每分钟）的交易指令。 具体的变量含义，这里不做特别细致的解释，文档里都有说明。...account.get_attribute_history('closePrice', 3) 取得股票池中所有股票前 3 天的收盘价（closePrice）。...hist[s][2] - hist[s][0] 得到 1 天前和 3 天前收盘价的差值。 account.valid_secpos 是账户当前所持有的证券信息。...如果收盘价 2 天的差值满足买入条件且未持有，就执行： order_pct(s, 0.05) order_pct 表示按账户当前总价值的百分比买入股票。...如果按照这个策略进行交易，啧啧，想想还有点小激动呢。（喂！快醒醒！） 然而现实是残酷的，真实的市场分分钟教你做人。
handle_data 则是回测代码的核心，用来实现每个交易日（或每分钟）的交易指令。 具体的变量含义，这里不做特别细致的解释，文档里都有说明。...account.get_attribute_history(‘closePrice’, 3) 取得股票池中所有股票前 3 天的收盘价（closePrice）。...hist[s][2] – hist[s][0] 得到 1 天前和 3 天前收盘价的差值。 account.valid_secpos 是账户当前所持有的证券信息。...如果收盘价 2 天的差值满足买入条件且未持有，就执行： order_pct(s, 0.05) order_pct 表示按账户当前总价值的百分比买入股票。...如果按照这个策略进行交易，啧啧，想想还有点小激动呢。（喂！快醒醒！） 然而现实是残酷的，真实的市场分分钟教你做人。
它是指股市开市后平均每分钟的成交量与过去5个交易日平均每分钟成交量之比。其计算公式为：量比=（现成交总手数 / 现累计开市时间(分) ）/ 过去5日平均每分钟成交量 。...涨跌幅是对涨跌值的描述，用%表示，涨跌幅=涨跌值/昨收盘100%。 当前交易日最新成交价（或收盘价）与前一交易日收盘价相比较所产生的数值，这个数值一般用百分比表示。...比如某股票前收盘价是10元，第二天收盘价是10.5元，涨了0.5元，0.5÷10=5%就是涨幅，0.5元就是涨跌额。...涨跌幅：(期末收盘点位-期初前收盘点位)/期初前收盘点位100% 股票振幅：就是股票开盘后的当日最高价和最低价之间的差的绝对值与昨日收盘价的百分比，它在一定程度上表现股票的活跃程度。...振幅： (max(最高点位)-min(最低点位))/期初前收盘点位*100% 换手率：某一段时期内的成交量/发行总股数×100% 交易占比：交易日内得交易总数在个股股本总额中得占比情况 股票的代码规则
全文共 13068 字，60 幅图， 预计阅读时间 66 分钟。...=X 第 6 行定义好开盘价、收盘价、最低价和最高价的标签。...利用均值指标，最常见的交易策略就是「双均线策略」。 双均线策略：MA60 和 MA20 必有交点，若 20 天平均线「上穿越」60 天均线，则为买入点；反之为卖出点。...第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-10 行画出收盘价的折线图。...第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-9 行画出收盘价的折线图。
•[YouTube视频] ChatGPT交易策略获得20097%的回报[39]•[YouTube视频] ChatGPT编码 - 五分钟内制定一个盈利的交易策略！...1000万交易策略[43]•[YouTube视频] ChatGPT：您的加密货币助手[44]•[YouTube视频] 使用ChatGPT和TradingView生成疯狂的交易回报[45]•[YouTube...v=unsa_gXPAJ4 [40] ChatGPT编码 - 五分钟内制定一个盈利的交易策略！: https://www.youtube.com/watch?...v=LpzeshX6s2w [45] 使用ChatGPT和TradingView生成疯狂的交易回报: https://www.youtube.com/watch?...v=x4dIx9VYQoM [72] LLM调查: https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey [73] Awesome GPT-3示例: https://github.com
阅读本篇大概需要 10 分钟。 上一篇文章，我用了4000字这样比较长的篇幅，介绍了一些金融和量化交易相关的基本知识，还大概说了下人工智能在金融方面使用的优劣。...之前也说了，量化交易本身只是一种交易模式，只要在量化交易软件中输入了策略，计算机就会根据策略进行自动化交易。...这个平台有自己的一套Python API和编译器iPython NoteBook来进行量化交易策略的开发。...我们在这里预测的是收盘涨跌情况，是个分类问题，所以我们这里选择SVM来进行分类。每个新数据都会被再次进行fit拟合以便提高下次预测的准确率。...context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。
共有8种类型的策略。其中比较有代表性的是相对价值策略，事件驱动策略，宏观因素策略。 上周股市大涨，本周股市大跌。那么，现在以2月1日的收盘数据来看，指数中有哪些符合中三种策略的指数？...也许这种方式就是雪球上 低风险投资的策略吧。 相对价值策略需要拥有广阔的知识面和大额的资金。而且2015年后，卷商的ETF交易系统接口已经关闭,ETF套利很难运行。未来发展有赖于接口系统重新开放。...注 ： 数据源基于Uqer,作了初步校对和修正，后存储在 History_fixed.h5 。例如：中证传媒2017年12月~1月的市盈率数据修正为choice的数据。...1.3.2 收盘价（Close) col="Close" fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(10,5)) sns.boxplot(x='日交易额规模',y=col...指定日收盘价汇总箱形图 展现不同指数的收盘价差异： 左图是绝对值：不同规模的指数在该日收盘价价值不同。 右图是相对值：用Z值（即几个标准差）来衡量不同规模指数群的收盘价和各指数自己历史相比的差异。
3 如何填写股票代码：你会发现策略代码中 股票代码后带有后缀，那么它们分别代表什么呢？...如下图： 3 获取均价： 我们分别获取该股票 5 日和 30 日的均价 # 用法：变量 = bar_dict[股票代码].mavg(天数, frequency='day')# 获取近五日股票收盘价均价，...): 如果是进行分钟回测或模拟实盘，那么这个 handle 里的代码就会被每分钟触发一次； 因此，我们的代码逻辑也势必要进行一定的改进，使得策略按照我们的逻辑正常地运行。...# 设置 fired 等于 1 ，表示今天已下过单 context.fired = 1 在完成以上代码后，我们开始进行分钟回测吧： 在策略编辑页面右上方，选择从 2015...在开启你的策略的模拟交易之前，你必须要对它进行一次分钟回测，才可以开启模拟交易。 在上面分钟回测之后，你可以在策略回测详情页面点击 开启模拟交易。然后你将在模拟交易列表中看到进行中的策略。
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