调用 custom_entry_price() （如果在策略中实施）以确定入场价（价格移动到开盘蜡烛内）。在保证金和期货模式下，调用 leverage() 策略回调来确定所需的杠杆。...（头寸增加）；头寸调整将始终应用于交易方向，因此正值将始终增加您的头寸（负值将减少您的头寸）adjust_entry_price()：策略开发人员可以使用 adjust_entry_price 回调在新蜡烛到达时刷新...主要示例用途是在预测极大值和极小值时，argrelextrema函数无法知道时间范围的边缘处的最大值/最小值。...MOM 指标的绝对值越大，说明价格变化的幅度越大，价格趋势也越强。MOM 指标的应用比较广泛，特别是在趋势跟踪（Trend Following）策略中经常被用到。...因此，在制定交易策略时，可以根据 ATR 值来调整止损和止盈的距离，以适应当前市场波动性的变化。其他
金融工具列表在静态性质上是不变的，因为它在实时交易时段不会改变。金融工具可能会随时改变，但绝不会在同一天内发生变化。拥有这些数据是算法交易的第一步。本文介绍如何获取金融工具列表。...此方法以 Instrument 类型的对象作为参数。在此处我们使用 instrument1 作为参数。 金融工具的总待卖出数量 金融工具的总待售数量是在某一时刻所有待售订单数量的总和。...它本质上是指可以购买或出售该工具的当前价格（假设流动性良好）。正如描述所示，此数据是动态的，可能在交易时间内持续变化。本配方展示了如何获取金融工具的 LTP。...高 为： 当前平均蜡烛的Open 当前平均蜡烛的Close 当前日本蜡烛的High Low是： 当前平均蜡烛的Open 当前平均蜡烛的Close 当前日本蜡烛的...所有的时间戳在时间上是均匀分布的（在市场开放时间内）。
但随着现代科技的发展，白炽灯、节能灯、LED光源逐渐的取代了蜡烛和火把，成为新一代的照明光源。虽然光源的亮度和稳定性得到了极大的提升，但同时也提高了光源的色温。...，例如日光和蜡烛光。...f.lux 这款软件能够很好地改善显示器的蓝光问题，在设定好夜间光源以及所在地之后，它会在日落之后自动的降低显示器色温以适应夜间照明。...点击 Setting 后进入设置界面，再点击 Change 更改当前地址。 如果你知道当前所在地的经纬度，可以直接输入在这里。不知道也没关系，直接输入城市全称的拼音点击搜索即可。...电脑族如果无法避免在睡前使用电脑，不妨安装 f.lux 并设置到一个合适的色温值。 f.lux 不仅支持 Windows，还能够在 Linux , Mac, IOS 上安装。
如预期的那样，交易日在13:00提前关闭，但重新采样器不知道这一点（官方交易结束时间为16:00），并继续提供上一交易日（2016-11-23）的重新采样日线柱形图，新的重新采样日线柱形图首次在下一个交易日...注意 实际上，我们可以向脚本输入 1 亿根蜡烛，内存消耗量仍将保持在75 兆字节不变 再次使用pypy进行操作 现在我们知道如何优化，让我们按照pypy的方式来做。 $ ....pypy，启用交易，并且使用随机数据集（比平常更多的交易），整个 2M 根蜡烛的处理时间为： 156.94秒，即：几乎2 分钟 37 秒 考虑到这是在一台同时运行多个其他任务的笔记本电脑上完成的，可以得出结论...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。...因为图表上没有显示突破，所以必须将当前价格值与前一个通道值进行比较。
TTL(time-to-live) 队列的消息长度达到极限 结果：消息成为死信后，如果该队列绑定了死信交换机，则消息会被死信交换机重新路由到死信队列 第3集 RabbitMQ 延迟队列介绍和应用场景回顾...简介：讲解RabbitMQ的延迟队列和应用场景 什么是延迟队列 一种带有延迟功能的消息队列，Producer 将消息发送到消息队列 服务端，但并不期望这条消息立马投递，而是推迟到在当前时间点之后的某一个时间投递到...，在订单创建时会发送一条 延时消息。...如已完成支付则忽略 Cloud微服务大课训练营里面的应用 优惠券回收 商品库存回收 业界的一些实现方式 定时任务高精度轮训 采用RocketMQ自带延迟消息功能 RabbitMQ本身是不支持延迟队列的...-释放优惠券功能开发《上》 简介：优惠券回收-延迟消息消费回收功能开发《上》 优惠券消费MQ监听器开发 流程梳理 优惠券解锁记录场景 1、超时未支付，比如30分钟则订单失效关闭 2、
其实通过自下而上提炼框架的学习，我相信你已知道在回答这个问题前，需要先构建出一个提升销售额的方案框架，再借助该框架与面试官讨论确认以筛选出可能的解决措施。...了解如何选择框架后，我们可以回想下该步骤在导入案例中是如何应用的：在面试官要求你给出提升手机销售额的建议时，你界定这是一个与营销有关的话题，因此赶紧从脑海中调用出与营销相关的理论框架——4P营销理论。...既然你已经知道任何框架都有局限性，因此一旦你所面临问题的前提条件与你选择的解决框架不能匹配时，就需要对所选择的框架进行改善。 那么具体要如何改善框架呢？...介绍完了多维思考的三种方式：换位思考、逆向思考、零基思考。我们依然以“如何提高手机销量”的案例为例说明如何应用多维思考。 请你思考我们所选择的4P营销理论一定能实现手机销售额的提升吗？...自上而下选用框架最重要的就是需要多积累与你工作相关的框架模型、并清楚这些框架模型的应用条件及边界，多多应用，在应用的基础上不断地自我完善，自我改善。
本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。...在20世纪80年代以前，银行业和金融界以"枯燥乏味"而闻名；投资银行与商业银行不同，银行的主要职责在于处理"简单的"（至少与今天相比）金融商品，如贷款。...我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。 声明：这不是关于金融投资的建议！！！...之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）...实际上，一些交易员做出的策略几乎完全基于图表（他们属于"技术人员"，因为基于在图表中查找模式的交易策略是被称为技术分析的贸易规则的一部分）。现在，让我们考虑如何才能找到股票的趋势。
一些市场，比如纳斯达克，通常会在向这些“交易员”展示订单之前，让他们以30毫秒（0.03秒）的时间快速浏览一下订单。这使得他们能够很快下订单，而且他们知道不久后需求将会强劲。...一只行动缓慢的共同基金下了一份购买5000股XYZ股票的订单。 在30毫秒时间内： 订单在发送到整个金融中心之前，会先发送给高频交易员。...在H + 50毫秒的时间里，那些先入之见的高频交易员会以21.00美元的价格买进XYZ的所有股票，然后涌入购买订单市场。...▍机器学习（Machine Learning） 通常，机器学习应用高频交易意味着线性模型上运行复杂的静态拟合。比如支持向量机（SVM）和神经网络通常很难应用，很大程度上是因为市场噪声太大。...如何构造出一个合理的目标函数，是建立机器学习算法的关键，一旦目标函数确定，接下来就是求解最优化问题。 关于目标，你必须知道你要预测什么。你是否选择在未来5分钟后买进某一期货合约？
当使用 12306 抢票成功后，就会进入付款界面，这个时候就会出现一个订单倒计时，下面我们就对付款倒计时的功能实现，进行深入学习和介绍，界面展示如下： ? ...如何实现付款及时呢，首先用户下单后，存储用户的下单时间。...一般应用在当正常业务处理时出现异常时，将消息拒绝则会进入到死信队列中，有助于统计异常数据并做后续处理；重试队列在重试16次（默认次数）将消息放入死信队列。...转发到指定队列，最后被消费者消费 下边结合一张图看看如何实现超30分钟未支付关单功能，我们将订单消息A0001发送到延迟队列order.delay.queue，并设置x-message-tt消息存活时间为...：【1】笔者之前做 MQ 性能测试时，在公司的服务器上单机 TPS 接近 3W，如果是中小型企业级应用基本满足。
现在把生成订单的逻辑封装成订单服务部署到了机器A上，把支付订单的逻辑封装成支付服务部署到了机器B上。...当然，彼此也知道如何去编写消息和解析对方的消息，这也就是RPC中的编/解码。...比如，网上购物中的浏览商品、下单、支付都在一个进程内完成，所有模块和代码都放在一起，前后端不分离，甚至数据库服务和应用服务被部署在同一个服务器上。...用户的一次点击事件可能需要经过多个服务处理，每个服务都被部署在不同的机器上，这种跨机器、网络进行进程间通信出现通信延迟情况的概率一定比同一台机器内的进程间通信更大。...内存地址只有在同一台机器上才是有效的，在一台机器上可以通过共享内存来实现地址空间不被隔离，但在跨网络上地址空间是完全隔离的。比如在使用指针时，本地地址空间中的指针在另一台机器上是没有意义的。
再有人问你如何实现订单到期关闭，就把这篇文章发给他！前言 在电商、支付等系统中，一般都是先创建订单（支付单），再给用户一定的时间进行支付，如果没有按时支付的话，就需要把之前的订单（支付单）取消掉。...一、被动关闭 在解决这类问题的时候，有一种比较简单的方式，那就是通过业务上的被动方式来进行关单操作。简单点说，就是订单创建好了之后。...虽然我们可以配合数据库的持久化一起使用。而且现在很多应用都是集群部署的，那么集群中多个实例上的多个DelayQueue如何配合是一个很大的问题。...然后我们再开启redis扫描任务，获取”当前时间 > score”的延时任务，扫描到之后取出订单号，然后查询到订单进行关单操作即可。...其实就是在zset的基础上增加了一个基于内存的延迟队列。
但即使这个非常小的延迟，也会导致在某一个时刻，主库和从库上的数据是不一致的。应用程序需要能接受并克服这种主从不一致的情况，否则就会引发一些由于主从延迟导致的数据错误。...比如：用户在淘宝下了一笔订单，当支付成功后，按理说是应该跳到订单详情页。但此时，订单从库可能还没来及的同步订单主库的最新状态，有可能仍处于“待付款”，造成不好的用户体验。...你如果想再看刚刚支付完成的订单，需要手动点一下，这样就很好地规避了主从同步延迟的问题。 3、数据归档 既然数据库的容量影响性能，那么我们可以从数据量上做优化，将一些不用的数据清理并归档。...所谓归档，其实也是一种拆分数据的策略。以电商为例，就是把大量的历史订单移到另外一张历史订单表中。为什么这么做呢？因为像订单这类具有时间属性的数据，都存在热尾效应。...以电商巨头淘宝的订单表设计为例，订单涉及双向查找，有买家视角，还有卖家视角。
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。...在20世纪80年代以前，银行业和金融界以”枯燥乏味”而闻名；投资银行与商业银行不同，银行的主要职责在于处理”简单的”（至少与今天相比）金融商品，如贷款。...我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。 声明：这不是关于金融投资的建议！！！...之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）...实际上，一些交易员做出的策略几乎完全基于图表（他们属于”技术人员”，因为基于在图表中查找模式的交易策略是被称为技术分析的贸易规则的一部分）。现在，让我们考虑如何才能找到股票的趋势。
女主角玛莎的男友在车祸中丧生，后来她用男友过去在社交媒体上发布的照片、视频等信息创建了一个新的虚拟男友，并开始跟「他」电话交流，随后甚至还把「他」做成了和男友一模一样的实体机器人。 ?...只要有足够多的个人信息，聊天机器人可以模仿任何人。 这样，「身份盗用」会不会变得越来越容易？虽然专利持有者微软公司可能不会这样做，但其他的人呢？ 逝者的数字数据权利和隐私权如何保护？...利用一个人所有的公开信息构建虚拟的「ta」，这个人可能是打电话指示你下班回来记得帮他带一份红烧肉的「爷爷」，但也可能模仿若干年前的自己干下了一件自己不愿承认的「蠢事」——这是迥然不同的「你」。...如果这项技术得到应用，这些是我们不得不思考的问题。 不过，对于这个奇怪、存在问题的专利，微软AI程序负责人Tim O’Brien说，目前他还不知道任何要将这一算法付诸实施的任何计划。...当母亲发现蛋糕上只有6支蜡烛时，她又亲自动手插上了一支。 ? 女儿许下的生日愿望是，不要让母亲再哭泣。 这个视频4天时间就获得了800多万的播放量。
背景 我们先看看以下业务场景： 当订单一直处于未支付状态时，如何及时的关闭订单，并退还库存？ 如何定期检查处于退款状态的订单是否已经退款成功？...新创建店铺，N天内没有上传商品，系统如何知道该信息，并发送激活短信？等等 为了解决以上问题，最简单直接的办法就是定时去扫表。每个业务都要维护一个自己的扫表逻辑。...Beanstalkd（http://kr.github.io/beanstalkd/）， 它基本上已经满足以上需求。但是，在删除消息的时候不是特别方便，需要更多的成本。...设计目标 消息传输可靠性：消息进入到延迟队列后，保证至少被消费一次。 Client支持丰富：由于业务上的需求，至少支持PHP和Python。 高可用性：至少得支持多实例部署。...Delay Bucket是一组以时间为维度的有序队列，用来存放所有需要延迟的／已经被reserve的Job（这里只存放Job Id）。
现在把生成订单的逻辑封装成订单服务部署到了机器A上，把支付订单的逻辑封装成支付服务部署到了机器B上。...当用户下单时，下单的服务必然先调用A机器上的订单服务，获取A机器中返回的订单号、需要支付的金额等计算结果，然后将这些计算结果作为请求参数继续调用B机器上的支付服务，最终才能保证本次下单完成。...当然，彼此也知道如何去编写消息和解析对方的消息，这也就是RPC中的编/解码。...比如，网上购物中的浏览商品、下单、支付都在一个进程内完成，所有模块和代码都放在一起，前后端不分离，甚至数据库服务和应用服务被部署在同一个服务器上。...用户的一次点击事件可能需要经过多个服务处理，每个服务都被部署在不同的机器上，这种跨机器、网络进行进程间通信出现通信延迟情况的概率一定比同一台机器内的进程间通信更大。
一、被动关闭 在解决这类问题的时候，有一种比较简单的方式，那就是通过业务上的被动方式来进行关单操作。 简单点说，就是订单创建好了之后。...虽然我们可以配合数据库的持久化一起使用。而且现在很多应用都是集群部署的，那么集群中多个实例上的多个DelayQueue如何配合是一个很大的问题。...前面我们提到的基于私信队列的方式，是消息先会投递到一个正常队列，在TTL过期后进入死信队列。...然后我们再开启redis扫描任务，获取”当前时间 > score”的延时任务，扫描到之后取出订单号，然后查询到订单进行关单操作即可。...其实就是在zset的基础上增加了一个基于内存的延迟队列。
这种思想也称为贪婪算法，在很多地方都有应用，这里暂时说到这里。 回到问题，那么如何保证同一用户的订单顺序呢？...解决的办法即保证同一订单的消息进入 Kafka 的同一分区即可。...Kafka 的每一条消息都会有 messageKey 和 message 两个结构，如果没有直接给消息指定分区，那么 messageKey 决定了消息进入哪个分区，在 canal 中，我们便可以设定消息如何进入...就比如我要统计每小时的订单数，即使数据乱序了，只要在窗口区间内计算结果也不怎么受影响。 但这并不是说我们就不考虑数据在全局的顺序性了。 我们如何去认识乱序或延迟数据呢？...然后 Flink 提取这个时间字段，就知道了目前 Flink 任务进行到几点了。 那么既然要考虑乱序或迟到数据，我们一般也会让 Flink 当前的时间稍微迟几秒钟。
Ping 可用于测量系统中各个组件（如路由器或交换机）的延迟以及整个系统的延迟。 2、Queuing：这是衡量交易延迟时间的一种更复杂的方法，它考虑到订单进入和退出系统中每个组成部分所需的时间。...延迟通常以百分位数报告。例如，在订单管理系统中，99.999% 的事件在10毫秒内交付，或者97% 的往返时间在15毫秒内交付。...减少订单链中的交易延迟 对于任何高频交易公司来说，构建系统以处理具有最低交易延迟的高吞吐量市场数据至关重要。...网络适配器能以多快的速度在 PCI Express 总线将数据包从网络来回传递到服务器的内存； b. 低延迟、高性能的网络适配器为与交易应用程序通信提供了当前内核和 TCP/IP 协议栈的替代方案。...3、FPGA：在 FPGA 上实现交易应用程序的主要优势在于，从10GbE 到 FPGA 结构的网络距离比通过高速内部数据总线实现交易应用程序的时间数量级要高出大约一倍。
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