开始刷leetcode算法题 今天做的是“买卖股票的最佳时机” 题目要求 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 和allbuy2的区别为一个是单次买卖 一个是多次买卖和 11 self.curbuy(prices,0,0) #prices 为价格表 0：初始 0： 12 #print 如果跌了则卖 这样收益会保持固定增长 当然了 有人会提出 我可以选择不卖等几天再卖 或不买等几天再买 的方式 一样可以保持增长 但是如图 ? 如果在第2天买入 3天卖出 4天买入 5天卖出 收益为A+B 如果在第2天买入 5天卖出 收益为 C 明显得出A+B大于
上一章介绍了Exincore，你可以1秒完成资产的市价买卖。如果你想限定价格买卖，或者买卖一些exincore不支持的资产，你需要OceanOne。 方案二: 在去中心化交易所OceanOne上挂单买卖Bitcoin Ocean.one是基于Mixin Network的去中心化交易所，它性能一流。 此处演示用 USDT购买BTC 或者 用BTC购买USDT。交易前，先检查一下钱包地址。 完整的步骤如下: 检查比特币或USDT的余额，钱包地址。并记下钱包地址。 你要先了解你交易的基础币是什么，如果你想买比特币，卖出USDT,那么基础货币就是USDT;如果你想买USDT,卖出比特币，那么基础货币就是比特币. public class MarketInfoOcean Side 方向,"B" 或者 "A", "B"是购买, "A"是出售. AssetUuid 目标虚拟资产的UUID.
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据路透社报道，GE近期一直为变速驱动器、断路器、继电器以及其他工业电气设备相关的业务单元的出售寻求合适的买家。起初，GE对这些代售业务单元的总值预估在30亿美元以上。 施耐德对Asco的收购与GE这次抛售业务将面临重大的反垄断障碍，施耐德已经与本次买主基本无缘。
#小策略，策略逻辑是在金叉时候买进，死叉时候卖出，所谓金叉死叉是两条均线的交叉，当短期均线上穿长期均线为金叉，反之为死叉 ? ,order_value是买卖价值 order_value(security, cash) # 记录这次买入 log.info("Buying %s" % security) # 如果n5 #整体结果在12-16年回测测试结果效益不错，阿尔法贝塔最大回撤也还行，难点是在策略和框架的使用和调用，这就是这次的双均线策略记录 补充知识：（多头、空头、金叉、死叉、卖出信号、买出信号）的python 金叉：短期均线向上穿越长期均线 死叉：短期均线向下穿越长期均线 买出信号：金叉 + 一定的条件 卖出出信号：死叉 + 一定的条件 3.Python实现：以KDJ为例 ? 4.测试：筛选沪深股票中卖出信号的股票 ? 以上这篇浅谈python量化 双均线策略(金叉死叉)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
python中threading的setDaemon、join的用法 python 中的thread的一些机制：python 主线程结束后,会默认等待子线程结束后，主线程才退出。 (func,ctime()) sleep(5) threads = [] t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖 #t.join() print "all over %s" %ctime() 运行结果如下： I was listening to 爱情买卖 Mon Mar 13 11:51:55 2017 all over Mon Mar 13 11:51:55 2017 I was listening to 爱情买卖. Mon Mar 13 11:58:08 2017 I was listening to 爱情买卖. Mon Mar 13 11:58:09 2017 I was at the 阿凡达 !
ExinCore可以进行BTC, USDT, EOS, ETH 等等交易， 这儿演示如果用 USDT购买BTC 或者 用BTC购买USDT, 交易前，先检查一下钱包地址！ 你要先了解你交易的基础币是什么，如果你想买比特币，卖出USDT,那么基础货币就是USDT;如果你想买USDT,卖出比特币，那么基础货币就是比特币. function getExchangeCoins($ ，即将想购买的币存到memo里。 $mixinSdk->getConfig()['default']['pin'],$_amount,$memo); print_r($BotInfo); } 如果你想卖出比特币买入 USDT,调用方式如下： coinExchange($config,BTC_ASSET_ID,"0.0001",USDT_ASSET_ID); 如果你想卖出USDT买入比特币,调用方式如下： coinExchange
ExinCore可以进行BTC, USDT, EOS, ETH 等等交易， 这儿演示如果用 USDT购买BTC 或者 用BTC购买USDT, 交易前，先检查一下钱包地址！ 你要先了解你交易的基础币是什么，如果你想买比特币，卖出USDT,那么基础货币就是USDT;如果你想买USDT,卖出比特币，那么基础货币就是比特币. if cmd == "8" Utils.ExinCoreMarketPriceRequest ，即将想购买的币存到memo里。 如果你想卖出比特币买入USDT,调用方式如下： const EXIN_BOT = "61103d28-3ac2-44a2-ae34-bd956070dab1"; const BTC_ASSET_ID memo: memo }) p transInfo end 如果你想卖出
TraderApi负责交易相关的操作（买、卖、撤、查）。 ? MdApi与TraderApi方法的执行过程都是异步的，每一个请求都对应一个或多个负责接收执行结果的回调函数。 ', c_int) # 申卖量一 , ('BidPrice2', c_double) # 申买价二 , ('BidVolume2', c_int) # 申买量二 ) # 申买价三 , ('BidVolume3', c_int) # 申买量三 , ('AskPrice3', c_double) # 申卖价三 , ('AskVolume3', c_int) # 申卖量三 , ('BidPrice4', c_double) # 申买价四 , ('BidVolume4', c_int ) # 申买量四 , ('AskPrice4', c_double) # 申卖价四 , ('AskVolume4', c_int) # 申卖量四 ,
你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。 因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。 赶紧买入卖出，能赚一笔是一笔。 （2）当profit <= 0 时，再买入卖出的话，那就是傻了，亏钱。 以此方式类推下去，即得最大利润。 【推荐阅读】 【Python爬虫】初识爬虫（1） 用Python来一场人工造雪 机器学习实战--住房月租金预测（1） Python之禅
nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2] 输出：[2,2] 示例 2: 输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4] 输出：[4,9] 具体题目链接 Python 买卖股票的最佳时机 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。 示例 1： 输入：[7,1,5,3,6,4] 输出：5 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
python的库学习之 财经数据接口包 1.安装ThShare 直接pip install tushare 可能会出现缺少依赖库的情况，依次安装，大概有lxml,pandas,bs4,requests, ts.get_hist_data('sz50'）#获取上证50指数k线数据 ts.get_hist_data('zxb'）#获取中小板指数k线数据 ts.get_hist_data('cyb'）#获取创业板指数k线数据 Python ，即“买一”报价 7：ask，竞卖价，即“卖一”报价 8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100 9：amount，成交金额（元 CNY） 10：b1_v，委买一 （笔数 bid volume） 11：b1_p，委买一（价格 bid price） 12：b2_v，“买二” 13：b2_p，“买二” 14：b3_v，“买三” 15：b3_p，“买三” 16：b4_v ，“买四” 17：b4_p，“买四” 18：b5_v，“买五” 19：b5_p，“买五” 20：a1_v，委卖一（笔数 ask volume） 21：a1_p，委卖一（价格 ask price） ...
开启“买买买”模式的惠普，正在布局混合云&物联网？ 关注惠普最近的动作，就会发现和以往有些不一样，惠普企业正在由“卖卖卖”向“买买买”转变。
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入 在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。 示例 2: 输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。 prices[j]-prices[i] return max_profit 动态规划 查找整个数组的最大利润 转化为查找到当前位置的最大利润, 而到当前的最大利润又可以转化为此前最大利润与当前卖出和最小买入股票之差 转化为伪代码试试: 前i天的最大收益 = max{前i-1天的最大收益，第i天的卖出价格-前i-1天最小买入价格} C实现 int maxProfit(int* prices, int pricesSize
如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。 返回获得利润的最大值。 题解 这是 【买卖股票的最佳时机】 系列题目的第五题。 这题其实就是在系列题目第二题基础上加了个手续费，也就是无限次买卖股票，但是每次卖的时候都得交一笔手续费。 这时候就不能和第二题一样，每次连续上升子区间都买卖一次了，因为如果买卖一次都不够交手续费的话，就不能进行买卖。 令 为第 只股票之前（包含）买卖（最后一次操作是买）可以获得的最大利润， 为第 只股票之前（包含）买卖（最后一次操作是卖）可以获得的最大利润。 代码 python class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int: dp0, dp1
在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。 示例1 输入： [1,2,3,0,2] 输出： 3 解释： 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出] 题解 这是 【买卖股票的最佳时机】 系列题目的第六题。 这题其实就是在系列题目第二题基础上加了个限制条件，也就是每次卖了之后，隔一天才能继续买。 模仿第五题，还是采用动态规划。 令 为第 只股票之前（包含）买卖（最后一次操作是买）可以获得的最大利润， 为第 只股票之前（包含）买卖（最后一次操作是卖）可以获得的最大利润。 代码 python class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: n = len(prices)
设计一个算法，计算在最多允许买卖k次（一买一卖记为一次）的条件下的最大收益。 需要注意的是，你不能同时拥有两份股票。也就是说在下次买入前，你必须把手头上原有的股票先卖掉。 f (i-1,k) , max { f( j,k-1) + prices[i]-prices[ j] | 0<=j<i } } , 即，第i天不做生意，那么是f(i-1,k)，或者第i天要卖， 那么这次买应该来自第j 天，所以是 f(j,k-1) +prices[i] - prices[j] ，然后取最大值。
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -...
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。 Python 由于开发方便，工具库丰富，尤其科学计算方面的支持很强大，所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。 order 是买卖指令，函数原型是：order(symbol, amount) 参数 symbol 是股票代码，amount 是买卖数量，正为买入，负为卖出。此处买入 100 股，即 1 手。 我拍脑袋想了这样一个策略： 如果一只未持有的股票 2 个交易日累计涨了 10% 以上，就以当前资金的 5% 买入它。反过来，如果累计跌了 10% 以上，就全部卖出止损。 如果满足卖出条件则执行： order_to(s, 0) OK，一个简单到不行的策略已完成。运行一下： ?
题解 这是 【买卖股票的最佳时机】 系列题目的第四题。 这题是最一般的情况了，也就是最多可以买卖 次。那么我们采用动态规划来求解。 令 为第 只股票之前（包含）买卖 次（且最后一次操作为买入）可以获得的最大利润， 为第 只股票之前（包含）买卖 次（且最后一次操作为卖出）可以获得的最大利润。 一种是不买第 只股票，那么最大利润就是前 只股票买卖 次（且最后一次操作为买入）的最大利润： 一种是买第 只股票，那么最大利润就是前 只股票买卖 次（且最后一次操作为卖出）的最大利润： 而对于 一种是不卖第 只股票，那么最大利润就是前 只股票买卖 次（且最后一次操作为卖出）的最大利润： 一种是卖第 只股票，那么最大利润就是前 只股票买卖 次（且最后一次操作为买入）的最大利润： 综上转移方程就是 代码 python class Solution: def maxProfit(self, k: int, prices: List[int]) -> int: n = len(
消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件，是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列，拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API， 支持 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
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