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Python 算法交易实验87 QTV200日常推进-沪深300的交易量统计

说明 上一篇 讲到,就全市场的交易量来看,近3年也看不出很奇怪的地方;因此,交易量[支持度]不足而导致的策略失灵似乎也说不通。 为了进一步确认,我打算: 1 获取沪深300成分股,只统计成分股的交易额变化2 获取上证指数的值,加入净买入的概念进行判断3 分析价格的日波动…

Python 算法交易实验86 QTV200日常推进-获取A股日交易额并统计

说明 上一篇说到,交易量可能可以作为策略规则的支持度分析,但是(我现在还不想付费买数据)现成的接口似乎并没有这样的统计。获取某一只股票的日交易数据是相对简单的,市场上也就不到5000只的股票,总数据量应该也不会超过18M(5000*3000)。所以可以获取全市场的日数据,然后…

Python 算法交易实验73 QTV200第二步: 数据清洗并写入ClickHouse

说明 先检查一下昨天启动的worker是否正常工作,然后做一些简单的清洗,存入clickhouse。 内容 1 检查数据 from Basefuncs import * # 将一般字符串转为UCS 名称 def dt_str2ucs_blockname(some_dt_str):some_dt_str1 some_dt_str.replace(-,.).re…

Python 算法交易实验78 QTV200日常推进-经典策略2 RSI

说明 例行的推进,保持一个习惯。 上次对SMA和EMA进行了一次暴力搜索,跑了两天,进度正常。 跑数用了两个worker在处理,所以比较慢。主要是平时事太多,这两个worker肯定比我回过神要快,哈哈。如果是正儿八经跑的话,我觉得给100个worker跑是没问题的,其实速度不是事。 …

Python 算法交易实验72 QTV200第一步: 获取原始数据并存入队列

说明 最近的数据流往前进了一步,我觉得基本可以开始同步的推进QTV200了。上次规划了整体的数据流,现在开始第一步。 内容 1 结构位置 这是上次的总体图: 以下是这次要实现的一小部分: 从结构上,这个是整体数据流的…

Python 算法交易实验74 QTV200第二步(改): 数据清洗并写入Mongo

说明 之前第二步是打算进入Clickhouse的,实测下来有一些bug 可以看到有一些分钟数据重复了。简单分析原因: 1 起异步任务时,还是会有两个任务重复的问题,这个在同步情况下是不会出现的2 数据库没有upsert模式。clickhouse是最近…

Python 算法交易实验82 QTV200日常推进-重新实验SMA/EMA结果分析

说明 尽量把目标聚焦到这里 虽然我很想一次性把qtv搞好,不过现实通常会有很大的制约。 1 系统搭建。这本身是一个动态探索的过程,客观上导致了结构进行有改动。而且由于我过去对于架构的认知比较浅,又或者新的工具这几年才完善,所…

Python 算法交易实验84 QTV200日常推进-强化学习

说明 不积跬步, 无以至千里 写这篇文章主要还是保持一个持续思考的习惯,持续聚焦。 内容 在之前的实验中,已经证明了简单的策略(SMA)是可以盈利的,几个聚类中心说明了,至少可以分为5个子策略盈利。其中白色可以想象成已经被显存的策略“侵蚀”掉的部分。可以看到,越有耐…

Python 算法交易实验89 QTV200日常推进-模式思考

说明 过去几天大A的表现还是比较戏剧化的。 让我想到了: 1 价稳量缩模式。之前很长一段时间都是这种状态,最终还是大爆发了,这个可取。2 周期模式。假设价格是一个周期为T(T可变)的正弦波,所以最终还是回到了几个月前的位置,周期大约90天。我也把之前的一些失误单,平掉了…

Python 算法交易实验77 QTV200日常推进-经典策略

说明 最初(去年7月)快快上了一版,到现在差不多正好一年。总体上当时做的还是蛮粗糙的,没有考虑模式,只是简单的用判别模型做了一道。 过去的一年,显然不是特别好的一年。我知道的大部分还是以亏损居多。这版策略竟然没有亏钱,还算勉强及格。而且我在买卖和手续费上是比较…

Python 算法交易实验83 QTV200日常推进-自限性思考

说明 SMA的实验做完了,我特定把近3年和近1年的表现拉出来。比较让我惊讶的是,近3年几乎没有盈利的策略机会,这和qtv100过去一年的经历类似。 所以有就一个不得不面对的问题,如何让策略在不同的市场状态下茁壮成长或生存? 内容 我们先假设当前策略是尽心尽力打造的最佳…

Linux下使用QtV4L2测试UVC相机:轻松实现摄像头功能测试

Linux下使用QtV4L2测试UVC相机:轻松实现摄像头功能测试 【下载地址】Linux下使用QtV4L2测试UVC相机 这是一个基于Qt和V4L2库的开源项目,专为Linux环境下测试UVC相机而设计。通过简洁的图形界面,用户可以实时查看摄像头捕获的视频流&#xff0…

Qualcomm QTV Player

1 QTV Architecture QTV的高通的音视频解码方案,来自packetvideo的PV:Player。Architecture如下: (1)QCT Mediaplayer Application:为OEM提供的播放器,使用Brew API;通常若OEM移植上自己的UI后,不会使用原生的播放器。而是调用IM…

Python 算法交易实验75 QTV200后续想法梳理

说明 在第一步获取数据源,然后进入Mongo(第一个数据节点)开始,QTV200的数据流体系就开始动了。后续用多少时间完成不太好确定,短则数周,长则数月。毕竟有过第一版实验的基础,应该还是可以做到的。 下面就是天马行空&…

神经网络基础[损失函数,bp算法,梯度下降算法 ]

关于神经网络的基础的概念可以看我前面的文章 损失函数 在深度学习中, 损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数, 衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异 作用:指导模型的训练过程,通过反向传播算法计算梯度,从而更新网络的参数,最终使…

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记得之前有位读者留言说:携隐,能不能分享一下你SOHO也能保持高效的秘诀?我最近刚开始全职在家做自己的事,总觉得东摸摸,西摸摸,时间一下子就过去了,特别没有效率。肿么办! 自从我们公…

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