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    云服务器应用教程

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    tick数据研究(一)

    经常听见tick数据,回测的时候也用过,但是还真的没有自己去处理过tick数据,据说tick数据有很多坑,所以打算自己研究一下。 首先的第一步就是先拿正常的tick数据来生成bar,从而能够理解一些细节,然后就是自己用ctp去接收tick数据,看看ctp有没有坑。       这里,完美的tick数据是wind上的。 毕竟我们知道,咱们交易所给我们的数据不是真正的tick,而是snapshot,说白了就是500毫秒一次切片。一切的行情软件,其实都是根据tick数据来实现的。       实际过程中,我们的tick数据都是实时的,所以,tick数据的质量往往由两个因素决定,一个是我们处理tick的回调数据的速度,如果响应和处理都很慢的话,显然就会有很大的问题;另外一个影响实时的tick数据的因素就是 ctp前置的实时负载,如果服务器压力大的话,很容易就会丢失数据。

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    ARM(十).RTC and TICK(1)

    设定时钟频率和栈大小 Target 选项卡中确保时钟频率和板载一致 正确设定内存(只读栈和读写栈,也就是代码区与数据区的大小) 选择H-JTAG ARM 模式 选择正确的模式 使用外部工具 代码示例 rtc_tick.s IMPORT main ;IMPORT伪指令指示编译器当前的符号不是在本源文件中定义的,而是在其它源文件中定义的,在本源文件中可能引用该符号,main定义在c源文件中 IMPORT handle_tick ;handle_tick定义在c源文件中 AREA RESET, CODE, READONLY ;定义一个名为RESET的只读代码段 CODE32 ;CODE32伪指令指示汇编编译器后面的指令为 B Default_IRQ_ISR CAM_Handle B Default_IRQ_ISR BATFLT_Handle B Default_IRQ_ISR TICK_Handle B handle_tick ;收到TICK_Handle中断会跳转到handle_tick进行处理 WDT_AC97_Handle B Default_IRQ_ISR ISR_TIMER0

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    UE4 蓝图中的Tick事件和潜在动作

    虚幻引擎4有一个被称为“Tick”的事件,它产生于游戏的每一帧。例如,在一个运行在每秒60帧的游戏中,“Tick”事件会在每一秒产生60次。 “Tick”事件提供了一个被称为“delta秒”的值,该值是自上一帧结束后的时间。使用事件“Tick”,我们可以精确控制在游戏中的蓝图的运动。 为了说明使用“Tick”事件,让我们创建一个简单的例子,沿X轴移动actor。运动的速度是存储在一个称为“Speedx”浮点类型的变量。 我创建了一个类称为“FPS”来包含这些变量 脚本使用"Tick" 事件和"Delay" 功能。变量"Frames" 计数已渲染的帧数。我们使用"Delay" 函数计算每5秒的帧的速率。 以下是“Tick”事件的脚本: 运行此脚本时,我们可以看到执行流不经过“延迟”函数,直到完成在编辑器中显示的内部计数: 下面的图像显示了我执行示例时计算变量的一些值,平均每秒钟计算32帧 由于潜在动作的并行特性

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    如何识别损坏的Tick数据,今天教你来修复!

    同时观察 对于同一个时间戳,常常可以观察到多个Tick。由于建模Tick数据的超高频模型通常需要对每个时间戳进行单个的观察,因此需要执行某种形式的聚合。 然而,如果Trade Tick数据是必要的,那么消除反弹的一个方法是只接受Trade Tick变动幅度大于前一个Tick的bid/ask变动幅度(这就是为什么有必要同时使用Trade Tick数据波动幅度和 5 低成交量Tick 虽然低成交量的Tick不一定是一个错误,但它们包含的信息很少,通常被认为是噪音并被删除。 6 数据缺失 系统中断和网络中断可能导致Tick不被记录。 Tick数据的一个特点是,这些数据通常具有时间集群性,其中有大段时间的不频繁交易,然后有较短时间的频繁交易,并产生大量的Tick。 但是这个过程需要进行一些测试,因为分析人员必须评估有多少Tick可能是错误的(一般来说,我们认为所有Tick中只有不到2%是错误的)。 ?

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    利用TICK搭建Docker容器可视化监控中心

    然而容器化世界里向来不会只有一种方法来实现某项功能,可以说有一百条大路来通到罗马,因此本文再来探讨另一种称为 TICK 的技术栈方案来实现Docker容器的性能监控。 基于TICK技术栈实现的Docker容器可视化监控方案架构图如下所示: [TICK方案架构] Telegraf:采用插件机制实现的数据采集服务,可以采集包含Docker容器在内的多种性能数据 InfluxDB name kapacitor \ -p 9092:9092 \ -v /var/lib/kapacitor:/var/lib/kapacitor \ docker.io/kapacitor 好了,至此 TICK 联合编程 Spring Boot日志框架实践 SpringBoot优雅编码之:Lombok加持 --- 如果有兴趣,也可以抽点时间看看作者一些关于容器化、微服务化方面的文章: 从一份配置清单详解Nginx服务器配置

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    如何使用CentOS 7上的TICK堆栈监控系统指标

    准备 在开始之前,您需要以下内容: 一个CentOS 7服务器,包括可以使用sudo权限的非root用户和防火墙。 第1步 - 添加TICK Stack Repository 默认情况下,包管理器无法使用TICK堆栈组件。所有TICK堆栈组件都使用相同的存储库,因此我们将设置存储库配置文件以使安装可以无缝进行。 单击服务器的主机名,打开一个仪表板,其中包含有关主机的一系列系统级图表,如下图所示: [系统图表] 现在让我们将Chronograf连接到Kapacitor以设置警报。 第7步 - 使用OAuth保护Chronograf 默认情况下,任何知道运行Chronograf应用程序的服务器地址的人都可以查看数据。它适用于测试环境,但不适用于生产。 结论 在本教程中,您看到了TICK如何成为用于存储,分析和可视化时间序列数据的强大工具。它有很多功能和用例,例如利用TICK搭建Docker容器可视化监控中心。

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    VNPY CTP 仿真柜台怎么用来实现CTP 程序TICK级回测

    很难实现基于TICK的高精度回测。 期货公司交易服务器IP和端口号 . 期货公司行情服务器IP和端口号 VNPY CTP仿真柜台和SIMNOW是类似的。 VNPY CTP仿真柜台可以看作本地部署的SIMNOW+快速TICK回放+资金曲线绘制功能。 TICK数据全部存储在本地的。 此外VNPY CTP 仿真柜台可以通过修改setting.ini来自由设置滑点和手续费,对于账户接入信息(brokeid、投资者账户、投资者密码、期货公司交易服务器IP和端口号、期货公司行情服务器 ),趋势策略采用了A,B2套不同的止损方案对比 合约上海期货交易所 ni2003 2019年11月4日~2019年12月17日这段时间的TICK数据进行回测,资金曲线图如下所示: 回测四小时TICK

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