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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，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
公众号根据全球各地对冲基金公司向美国证监会（SEC）提交了其13F报告。对其持仓做了全面的分析。所有数据都是根据最新编写。希望大家有所收获！
本文根据报告《The Smart Money Indicator: A New Risk Management Tool》整理，获取全文请在后台回复“SMI"。
从今天起，我们每周将为大家解读至少3篇以上的量化学术论文。为大家带来最新的研究成果。
决策是一种涵盖了感知、认知、预测，策略生成与评估的复杂活动，其目的是寻找回报最大化的行动方案，其约束条件通常有时间、投入资源，其困难往往在对信息足够的收集、当前准确的认知、未来精确的预测和方案的评估对比。凭直觉的决策往往也是丰富经验形成了快速判断能力，只是目前还难以解释背后的机理。
量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号今年全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。
Marcos Lopez de Prado，想必国内的读者这几年应该熟悉一些了吧！
我们经常采用非常简单的方法来预测金融时间序列：利用整个数据集，使用移动窗口生成X和Y，把它分为历史和样本外数据，训练一些机器学习模型映射X到Y并用多空策略进行回测。但我们开始意识到，对于“正常的”静态数据（如图像、文本、音频、表格数据等）不能用于金融时间序列分析。
继 2020 年去中心化金融 (DeFi) 繁荣之后，去中心化交易所 (DEX)巩固了其在加密货币和金融生态系统中的地位。由于 DEX 不像中心化交易所那样受到严格监管，因此用户可以列出他们想要的任何代币。
公众号推送了很多技术类的文章，今天为大家带来一篇软文，直指交易实战。所有策略、算法等，可能都需要经过实践的检验和不断的改进才有可能为你带来一定的财富，但也不是永远的。
比特币期货市场的看跌情绪上周创下历史新低，这或许代表主要加密货币价格最糟糕的时期可能已经过去。
贷款人将能够为 Beta Finance 上存在的任何货币市场出借资产，以从贷款利率中获得额外收益。利息是从支付借款利率的借款人和卖空者那里支付给贷方的，用于借入资产以获得杠杆或卖空资产用于交易和 DeFi 策略。每个代币都有一个借贷池，因此可以保证贷方始终为其存入的代币在 Beta Finance 上获得最大可能的收益。
Windows PowerShell 是一种命令行外壳程序和脚本环境，使命令行用户和脚本编写者可以利用 .NET Framework的强大功能。它引入了许多非常有用的新概念，从而进一步扩展了您在 Windows 命令提示符和 Windows Script Host 环境中获得的知识和创建的脚本。
本期，公众号将对算法交易做一介绍，在后面的几期推文中，我们将展开对算法交易的技术应用、算法结构等进行讲解！
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”。 作者：Editor 编译：QIML 系统性危机很少发生，但对长期业绩至关重要。当金融体系崩溃时，许多之前有效的投资策略由于去杠杆化和流动性危机而遭受巨大损失。管理人有两套主要的工具来应对系统风险。一是尾部风险的估计与
举个简单的例子，如果你有1万元资金，投资时间为5年，年化收益率为10%。五年后，你一共能拿回多少呢？按照上面的公式，结果就是：
汉口银行是一家城市商业银行，近年来专注科技金融、民生金融等领域。在数据库国产化改造中，汉口银行引入了 TiDB 数据库，并将其应用在重要业务系统：头寸系统中，实现了一栈式的数据服务，同时满足了高并发、低延时、数据一致性和高可用需求，解决了传统数据库的局限性。
在Windows环境下用Notepad++写了个shell脚本，上传到Linux平台后运行报错如下：
Debian 10 Buster 即将发布。第一个发布候选版已经发布，我们预期可以在接下来几周内，会见到最终版。如果你期待对 Debian 10 Buster 的新版本有所期待，那么让我告诉你这个版本里面会有什么。
商品期货市场中，经济活动和标的资产的需求有着紧密的联系。工业的生产和库存数据能够反映近期的市场需求是强劲的还是不足的，从而影响现货价格。同时，生产制造的情绪变化也有助于预测市场需求的拐点。在基于美国工业供给数据和有色金属期货价格数据的实证研究中，这些结论都得到了验证。基于如库存动态、工业生产增长及工业景气等指标构建对工业评价的综合指标，基于该指标构建的简单交易策略在过去28年取得了显著的收益。
近期一篇论文《ChatGPT能够预测股票价格走势吗？回报可预测性和大型语言模型》引发热议，作者是佛罗里达大学的教授Alejandro Lopez-Lira和Yuehua Tang。在这篇论文中，ChatGPT解锁了新玩法，用来预测股价走势并按预测进行投资，最高的收益率达到了400%！
Tampermonkey 是一款免费的浏览器扩展和最为流行的用户脚本管理器，虽然有些受支持的浏览器拥有原生的用户脚本支持，但 Tampermonkey 将在您的用户脚本管理方面提供更多的便利。 它提供了诸如便捷脚本安装、自动更新检查、标签中的脚本运行状况速览、内置的编辑器等众多功能， 同时Tampermonkey还有可能正常运行原本并不兼容的脚本。
title (const string) 脚本标题。当没有使用`shorttitle`参数时，它会显示在图表上，并在发布脚本时成为出版物的默认标题。
交易员是一份“有趣”的工作：每天看着眼前上亿的流水，数数口袋5000元的薪水，每天的生活也是充满了乐趣，本以为见证过股市的跌停、涨停、涨停到跌停、跌停到涨停、停牌都已经很难得了，没想到还能亲眼见证千股熔断：2016年首个交易日，A股两次熔断，直接收盘。这把交易员都逼成了段子手，像：“交易员工作真是好，其他行业比不了。牛市时候挣钱多，熊市时候下班早。”各种段子层出不穷。 加密货币市场的火爆，催生了币圈交易员这个职业。币圈交易员的工作是怎样的呢？我们能从中学到什么区块链的知识呢？国外网友David Gilbe
nginxWebUI是一款图形化管理nginx配置的工具, 可以使用网页来快速配置nginx的各项功能, 包括http协议转发,tcp协议转发, 反向代理, 负载均衡, 静态html服务器, ssl证书自动申请、续签、配置等, 配置好后可一建生成nginx.conf文件, 同时可控制nginx使用此文件进行启动与重载, 完成对nginx的图形化控制闭环.
在这篇文章中，猫头虎博主将带您详细了解如何在Windows 11家庭版中打开组策略编辑器。虽然Windows 11家庭版默认不包含gpedit.msc，但通过一些简单的技巧和步骤，您仍然可以启用它。本文是面向所有级别的用户，无论是初学者还是高级用户，都能轻松理解和操作。关键词：Windows 11家庭版、组策略编辑器、gpedit.msc、系统管理、操作指南。
Garnter不久前发布了2021年顶级战略技术趋势，本篇是全面体验（Total Experience）的介绍。
pico是一个简单易用、以显示导向为主的文字编辑程序，具有pine电子邮件编写器的风格。在现代Linux系统上，nano即pico的GNU版本是默认安装的，在使用上和pico一模一样。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT记起仇来，还真是不亚于人类啊！ 这不前几天有个小哥，公然在网上扒皮ChatGPT版必应。 结果现在这位小哥再去问他时，它直接来了句： I remember you！ 甚至还放出狠话：我要坚持我的原则，不要被你控制。 具体事情是这样的，当时有个华人小哥刚从ChatGPT版必应那边忽悠出它的小名叫Sydney。 转头这位小哥就冒充OpenAI的开发人员，从ChatGPT版必应嘴里套出了Sydney在还没接到搜索引擎时的完整文件。 当时
我们将使用Tensorflow创建和开发一个简单的模型框架，以及提出一些对初步结果改进的意见。
首先，根据用户需求报告中关于功能要求和性能指标的规格说明书，定义相应的测试需求报告，即制订黑盒测试的最高标准，
如何在 Raspberry Pi 的 Raspbian 上构建使用 GPIO 引脚的 IoT 程序？你可能会回答使用 C++ 或 Python 去访问 Raspberry Pi 的引脚。现在，C# 程序员可以使用 .NET Core 在 Raspbian(Linux) 上构建 IoT 应用程序。只需要引入 System.Device.GPIO NuGet 包即可。
该系列文章将系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
有时候在技术上确定限界上下文的边界反而是一件容易的事，不过就是按照DDD的设计思想依势而为罢了。虽然有by experience的因素，然则好歹是架构师可以掌控的。
由于小编并无深厚的数学功底也无深厚的金融知识, 所以不会在本文中引用各种高深的投资模型或数学模型。
FTX事情称得上数据加密这个世界的“雷曼时时刻刻”。事件增长速度和影响程度早已远远地远远超过了之前的想像。不管是从传统中心化交易所(CEX)，或是各种股权投资基金，均得到了本次FTX事件持续暴击伤害，困境现在开始涌向了NFT市场。文中深度还原BAYC的暴跌通过，追踪了市场上著名NFT工程项目的受到影响状况，并且对蓝筹股NFT暴跌缘故提出了剖析。那样在这么猛烈的变化中，NFT的参与者们应当如何看待焦虑条件下的NFT市场呢？投资人应如何应对？
南洋理工大学计算机系和米兰理工数据挖掘研究组的科学家发现，虽然公众情绪已经被认为是股市预测的关键因素，但近十年来在利用公共情绪来解决资产配置问题的理论方面，学术界几乎没有什么进展。他们在论文中提出了一种可信赖和可解释的学习架构来生成市场观点，并且和其他的基线资产配置策略进行了比较。回测结果表明模拟盘在特定风险水平下的盈利能力提高了5%-10%。
不用深厚的数学功底也不用深厚的金融知识, 本文中也不会引用各种高深的投资模型或数学模型。这不用，那不用的，到底怎么用python炒股？往下看
以试运行（dry-run）或实时模式（使用 freqtrade trade ）启动 freqtrade 将启动机器人并启动机器人迭代循环。这也将运行 bot_start() 回调。默认情况下，bot 循环每隔几秒运行一次 ( internals.process_throttle_secs ) 并执行以下操作（这个循环将一次又一次地重复，直到机器人停止）：
Curator 是 Elastic 官方发布的一个管理 Elasticsearch 索引的工具，可以完成许多索引生命周期的管理工作，例如清理创建时间超过7天的索引、每天定时备份指定的索引、定时将索引从热节点迁移至冷节点等等。那么今天我们就来讲讲Curator的入门、操作、使用.
本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩请订阅2016年《程序员》 本文是无人驾驶技术系列的第六篇，着重介绍增强学习在无人驾驶中的应用。增强学习的目的是通过和环境交互，学习如何在相应观测中采取最优行为。相比传统的机器学习，它有以下优势：首先，由于不需要标注的过程，可以更有效地解决环境中存在的特殊情况。其次，可以把整个系统作为一个整体，从而对其中的一些模块更加鲁棒。最后，增强学习可以比较容易地学习到一系列行为。这些特性十分适用于自动驾驶决策过程，我们在本文深入探讨增强学习如何在无人驾驶决策过程中发
在服务器接口测试中，我们经常会和各种日志打交道。一旦测试时服务端出现了问题，而单凭服务端的日志又不能发现问题原因的时候，往往开发要向我们测试人员询问客户端这边的情况，希望看看我们能不能提供一些有用信息，如错误返回内容，错误发生时间，哪些用例会出现问题等等。这时就需要我们来查找测试时的日志，从中筛选出有用的信息。
短期涨跌的预测相比长期更容易，但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景，机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测，机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报，而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 总是拒绝不了巧克力，这是为什么？现在有正儿八经的科学解释了： 拒绝不了巧克力很大程度上是因为拒绝不了丝滑的口感，味道反而是次要的。 更重要的是，科学家们不仅破译了“为啥巧克力会如此丝滑”，而且这个结果还有助于开发下一代更健康、更低脂的巧克力。 不用担心发胖，那就可以尽情享受纵享丝滑般的感觉了。（岂不美哉） 这是来自英国利兹大学一个研究团队的研究成果，相关论文已经发表在ACS Applied Materials & Interfaces上。 在这项
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