说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python
说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型VAR的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本推文会介绍如何在利用股票分钟数据，基于强化学习来做配对交易。包括基本概念和具体实现；这里采用的强化学习方法，是类似多臂老虎机（N-armed bandit）问题。
作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。
真实世界中，其实有很少是平稳时间序列，通常都是含有一定趋势的时间序列，譬如GDP值等等。之前我们说了可以用差分的方法获取平稳序列，但是，一旦差分其实我们丢失了原始序列的一些信息，而且往往很难从实际的意义上去解释差分后拟合的结果，所以今天我们讨论一下“协整”
摘要：本文基于多元时间序列，描述我国GDP和出口额的协整关系，并通过回归模型评估出口额对我国GDP的贡献程度及我国对进口的依存度，对我国经济政策有指导意义。
河源市是国务院1988年1月7日批准设立的地级市，为了深入研究河源市公路交通与经济发展的关系，本文选取了1988－2014年河源市建市以来24年的地区生产总值（GDP）和公路通车里程（GL）的时间序列数据，其中公路通车里程（GL）用来反映河源市公路交通发展状况，地区生产总值（GDP）反映河源市的经济增长状况（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。汇率和股价指数的波动对于经济体系的稳定和投资者的决策都具有重要影响。
一、面板数据简介 信息技术的发展使得数据越来越膨胀，传统的截面数据和时间序列已经不能全面刻画经济的演变，在大数据背景下，同时分析比较横截面观察值和时间序列观察值的需求越来越大。面板数据就是指既含有截面又含有时间序列的数据，分析比较这种数据的模型就是面板数据模型。 相对于一般的回归模型，面板数据模型不仅能够更好的识别和度量单纯时间序列模型和单纯横截面数据模型所不能发现的影响因素,而且可以克服多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更高的自由度和更高的估计效率，减少共线性。因此，面板数据可以更准确地刻
时间序列分析是数据科学的重要组成部分，特别是在金融、经济、天气预报等领域。它包括分析随时间收集或索引的数据点，以确定趋势、周期或季节变化。由于时间序列数据的复杂性所以分析时间序列需要复杂统计方法，我最近在Github上发现了一个刚刚发布不久的Python时间工具包PyTimeTK ，它可以帮我们简化时间序列分析的很多步骤。
单位根的随机性趋势与协整关系对实证分析中时间序列的影响是不容小觑的。检验的目的在于更好的分辨数据特性、甄选模型，以达到或能预测或能证实因果关系或否定以上两者的结果。
假想，你现在需要分析2000-2014年，全国34个省级行政区基础建设投资对GDP的影响分析，或者说构建回归模型： GDP = a × 基础建设投资额 + e 但是问题来了，你现在手上的数据，不仅有时间序列（2000-2014），也有横截面（34个省），那么怎么办？是将每个省求14年的均值呢？还是对每一年求34个省的均值？ 好纠结啊！ 别急，面板数据就是用来处理这个的。面板数据是既有时间序列、又有横截面的数据，一般学经济的同学会比较常处理到这样的数据。 数说君的硕士毕业论文就用到了这个模型，因此本文也是数说
硬件 计算机CPU在09年左右就在性能上没有太大进步，几近物理极限； 在CPU停止进步的时候，机械硬盘存储空间从百G变成了百T，存储变得足够大足够便宜； 固态硬盘的使用在速度上快了十倍以上； 网络从3G到4G再到5G； 手机端CPU在性能和省电之间做了很多处理，电池容量缓慢增加；目前还是锂电为主； CPU的闲置率还是很大，CPU和IO的速度还有很大鸿沟； 手机从拼CPU，拼厚度，拼省电，拼摄像头到拼营销，移动时代即将结束。 编程语言 在计算机性能足够快的时候，语言本身大部分情况下不再是性能瓶颈，服务端
作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序列模型的一种,与一般的时间序列模型不同的是模型中包含跳跃,即有门限,因此对模型的参数估计还需先对门限的选取讨论。
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
基于单晶体管的神经元和突触可大幅降低硬件成本，加速神经拟态硬件的商业化。研究人员使用标准硅 CMOS 工艺制造的单晶体管神经元和突触。它们共同集成在同一个8英寸晶圆片上。
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。
Quantitative system refers to the decision-making made by computer through data analysis to replace people's subjective decision-making.Human is an animal with emotion.When we see an object or scene,we will always associate it with our actual situation,but this analysis will fluctuate due to the emotion at that time.As we all know,the digital goods coin market is a highly volatile market.Once the market changes,people often make irrational moves to control and adjust their digital goods coin.Quantitative trading is a good solution to this problem,reducing the impact of emotional fluctuations when users invest and consult,and reducing the mistakes made by users because of impulse.This is the benefit of a quantitative system.
其实这是c#的老知识点了，但是今天发现同事对这个竟然还一知半解，就和他们讲解了下，顺便也回顾了下，同事我也把我对这个的全部理解，融化成几分钟的讲解，保证大家5分钟内全部理解，看不懂来打我。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家撰写 公众号为全网读者带来Backtrader系列自推出第一期以来，受到了众多读者的喜爱与点赞，QIML也会继续把这个系列做好。 让那些割韭菜的课程都随风而去吧！！！ 公众号将为
前些日子写过几篇关于线程和进程的文章，概要介绍了Python内置的线程模块（threading）和进程模块（multiprocessing）的使用方法，侧重点是线程间同步和进程间同步。随后，陆续收到了不少读者的私信，咨询进程、线程和协程的使用方法，进程、线程和协程分别适用于何种应用场景，以及混合使用进程、线程和协程的技巧。归纳起来，核心的问题大致有以下几个：
股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。
Python 提供一流的协程，具有“coroutine”类型和新的表达式，如“async def”和“await”。它提供了用于运行协程和开发异步程序的“asyncio”模块。
这是一个全新的时代，崭新的科技日新月异，TA就像疾驰而过的复兴号一闪而过，而你仅仅因为临时下车冒了一袋烟就被永远地甩下！同步阻塞的时代已经远去，异步非阻塞的脚步也早已踏离，迎接我们的是全新时代的并发解决方案 --- 协程！协程来了！TA看见，TA征服，TA血液里充斥着狼性，TA就是铁王座的继承人，TA就是新时代的帝皇...
在 Python 中，协程（Coroutine）是一种轻量级的并发编程方式，可以通过协作式多任务来实现高效的并发执行。协程是一种特殊的生成器函数，通过使用 yield 关键字来挂起函数的执行，并保存当前的执行状态。协程的执行可以通过 send 方法来恢复，并在下一次挂起时返回一个值。
在之前Q群ChatGPT机器人使用的依赖仓库中，作者更新了V2 Fast ChatGPT API的用法(截至此时该方法已失效)，里面涉及到了协程的相关用法。协程在平时用到的不多，正好趁机补充补充知识。
我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过协程的概念，我们再来简单review一下。协程又称为是微线程，英文名是Coroutine。它和线程一样可以调度，但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理。并且线程的启动和销毁需要涉及一些操作系统的变量申请和销毁处理，需要的时间比较长。而协程呢，它的调度和销毁都是程序自己来控制的，因此它更加轻量级也更加灵活。
在 Python 中，协程是一种轻量级的线程，它不是被操作系统内核所管理，而是由程序自己控制。协程和线程一样可以实现并发执行，但相比于线程，它更加轻量级，占用资源更少，并且更适合于 I/O 密集型任务。
如果说Go lang是静态语言中的皇冠，那么，Goroutine就是并发编程方式中的钻石。Goroutine是Go语言设计体系中最核心的精华，它非常轻量，一个 Goroutine 只占几 KB，并且这几 KB 就足够 Goroutine 运行完，这就能在有限的内存空间内支持大量 Goroutine协程任务，方寸之间，运筹帷幄，用极少的成本获取最高的效率，支持了更多的并发，毫无疑问，Goroutine是比Python的协程原理事件循环更高级的并发异步编程方式。
gevent是一个基于协程的Python网络库，可以用于实现高效的协程并发操作。在使用gevent方式实现多任务协程时，我们可以使用gevent.spawn函数来创建协程对象，使用gevent.joinall函数来实现多个协程的并发执行。
在现代的软件开发中，异步编程变得越来越重要。Python中的协程（coroutine）是一种强大的工具，可以帮助我们实现高效的异步编程。本文将详细解释Python中的协程是什么，并介绍如何使用协程实现异步编程。
模块和语言的变化共同促进了支持基于协程的并发、非阻塞 I/O 和异步编程的 Python 程序的开发。
协程，又称微线程、纤程，英文名Coroutine；用一句话说明什么是线程的话：协程是一种用户态的轻量级线程。
进程，是计算机中已运行程序的实体。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述，进程才是程序的真正运行实例。
在第一篇文章『揭开 asyncio 的神秘面纱 : 从 hello world 说起』中， 我们提出一个问题：Python 协程和生成器行为非常类似，它们究竟是什么关系？ 在这篇文章中，我们就来探索、解决这个疑问。
我们讲以Python 3.7 上的asyncio为例讲解如何使用Python的异步IO。
进程和线程是计算机的基础概念，是算法岗开发岗面试必问问题。下面我们就来看一下，以下的知识你是否全部了解吧👇 目录： 进程、线程、协程的概念 进程和线程的区别 协程和线程的区别 何时使用多进程，何时使用多线程？ 为什么会有线程？ *python多线程存在的问题 *进程的几种通信方式 *举例说明进程、线程、协程 一、进程、线程、协程的概念 进程： 是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，是一个动态概念，竞争计算机系统资源的基本单位。 线程： 是进程的一个执行单元，是进程内科调度实体。比进程更小的独
我们可以在我们的 Python 程序中定义协程，就像定义新的子例程（函数）一样。一旦定义，协程函数可用于创建协程对象。“asyncio”模块提供了在事件循环中运行协程对象的工具，事件循环是协程的运行时。
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