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。
简单来说,Numpy 是 Python 的一个科学计算包,包含了多维数组以及多维数组的操作。
去年11月,Python 之父Guido van Rossum宣布了他已经加入微软的消息:
在金融领域,特别是量化金融领域,Python已经成为一种非常流行的编程语言。尽管Java在软件开发中具有强大的地位,但为什么量化金融专业人员更愿意选择Python呢?本文将深入探讨这个问题,探讨为什么Python在量化金融中如此受欢迎。
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。
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库,它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列,从而消除了显式循环的需要。在本文中,我们将探讨什么是向量化,以及它如何简化数据分析任务。
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在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中,多次强调了使用向量化的形式进行编码,在深度学习课程中,甚至给出了编程原则:尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言,所擅长的方向正是数值计算,语言本身内置了对矩阵/向量的支持,比如:
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上一篇总结了一些入门的知识内容,本文结合个人经验,总结编程软件方面的内容,对各种软件在量化上的应用做一个对比,供参考。首先我的观点是,没有最好的软件,只有最适用的领域,先明确自己想做的是什么,再选择最合适的软件。这不是一篇广告文,也不是百度复制粘贴的结果。
量化是将模型参数的存储类型从高精度存储降到低精度存储,从而达到减小模型体积大小、加快模型推理速度的效果。
之前经常有童鞋在后台/群里问量化如何入门这个问题,这种问题一般都是没有人回答的,因为这是一个到处都可以找得到答案的问题,所以也推荐大家
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。
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
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。 量化交易,就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证,最终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。 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。通过这些平台,你可以很方
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
伴随着神经网络模型能力的增强,其本身的复杂度也在不断增加。这就造成模型的推理代价持续上升, 使得搜索系统的负载压力在不停增长。因此对模型进行可部署的压缩加速成为了不可或缺的技术需求。
这是一份由J.P.Morgan纽约办公室所开发的Python训练课程。你可以通过这些课程知道J.P. Morgan希望其分析师和交易员知道什么。
吃瓜群众:10年翻400倍?!这怎么可能?!肯定是标题党?! 回答:绝对不是。后面会附上原始数据、代码、结果,用数字说话。 吃瓜群众:那这个策略是不是非常复杂? 回答:不复杂。这个策略非常简单,简单到一句话就能讲清楚。 邢不行是经管之家(原人大经济论坛)「量化投资」版块的版主,毕业于香港科技大学,热门教程《量化小讲堂》作者。 今天,邢老师给大家分享一个策略,一个在过去10年可以让你的本金翻400倍的选股策略。 选股条件 这个策略非常简单,简单到只用了一个选股条件。但是这个选股条件在众多其他条件中,却是最
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的,并且常用于编程中,以加速整体数据转换,其中简单的数学变化通过可迭代对象(例如列表)执行。未受到重视的是,把有一定规模的代码模块,如条件循环,进行矢量化,也能带来一些好处。
背景:Python是一种解释型的编程语言,基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是,解释型代码的速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。(注意:numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的)
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作,因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面,torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低,这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR,所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说,现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作,感兴趣可以阅读:基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是,它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库,并且非常方便的在这个IR上做Pass,同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
“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。
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中,GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比,该方法使用的VRAM几乎减少了3倍,同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
掘金仿真提供免费的仿真交易API接入方式。使用掘金API,可以下单、撤单,查询资金、持仓与委托成交数据。另外掘金仿真还提供了实时消息推送接口,委托状态变化、成交回报等消息会以实时的方式推送。
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”。 量化交易策略从研究到实盘,需要一套完整的工具链。从策略的理念、研究需要的数据、回测再到实盘,都需要不同的工具。随着量化投资理念的普及,量化开源项目在其中有着功不可没的作用。今天,大家就随小编盘一盘这些年,国内量化开源的顶流
下面主要介绍Python中实现循环结构的几种方式:for循环,while循环,生成式,高阶函数,向量化。
Core ML是Apple的机器学习框架。仅在一年前发布,Core ML为开发人员提供了一种方法,只需几行代码即可将强大的智能机器学习功能集成到他们的应用程序中!今年,在2018年WWDC上,Apple发布了Core ML 2.0-下一版Core ML,所有这些都集中在通过优化模型的大小,提高性能以及让开发人员定制自己的Core ML模型来简化流程。
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。
在自然语言处理(NLP)和信息检索领域中,文本向量化是一个重要的任务。文本向量化可以将文本数据转换为数值向量,以便于计算机进行处理和分析。Gensim是一个强大的Python库,专门用于处理文本数据和实现文本向量化。 本篇文章将带你入门使用Gensim库,介绍如何在Python中对文本进行向量化,并用其实现一些基本的文本相关任务。
前面一篇文章我讲解了基于K-Means聚类的图像分割或量化处理,但突然发现市场上讲解图像量化和采样代码的文章很缺乏,因此结合2015年自己的一篇 文章 及相关知识,分享一篇Python图像量化及处理的博文供同学们学习。基础性文章,希望对你有所帮助。
所有编程语言都离不开循环。因此,默认情况下,只要有重复操作,我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代(数百万/十亿行)时,使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时,后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。
C++在赌:硬件价格居高不下,体积无法减少。社会将面临大量需求改动较少,且复用量极大的任务,比如cg渲染,大型IT互联网企业。
近期,有很多读者从知乎、微信后台留言,问我们从事量化行业,应该掌握哪些技能,有哪些要求,我们综合公众号这几年的推文和行业调研,给大家做一个简单回答。
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。
Transformer系列模型都在用吧? Hugging Face都在用吧? Fairseq都在用吧?
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言,国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视,不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中,并
在处理大规模数据集或进行复杂计算时,性能是关键的考虑因素。NumPy 提供了一些工具和技巧,帮助用户优化代码以提高执行效率。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的性能优化技术,并通过实例演示如何应用这些技巧。
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
〇,numpy简介 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。 大部分底层代码用C语言编写,运行速度快。 强有力支持向量化编程风格,有效替代循环。 相对于python有更加丰富的数据类型。 numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc 本节我们介绍 ufunc通用函数。ufunc概要如下: numpy 中的许多函数都是 ufunc —— universe function。 它们能够自动对array实行向量化运算,不需要map。 向量化运算效率高于for和map,且支持广播特
今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情,而你甚至不知道它。例如:许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下,对格式化为二维数组的数据进行分析时,都很有可能涉及到滑动窗口。
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ChatGLM2-6B模型的中文效果较好,相比ChatGLM-6B模型有了进一步的优化,可以本地部署尝试。
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我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
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