vn.py的创始人‘用python的交易员’在周六举办了广州线下活动,在本次活动中主要分享了vn.py框架部署方案和数字货币量化交易两部分的内容。
腾讯云产品系列有云服务器、云硬盘、云数据库、CDN、云存储等等产品,其中腾讯云服务器,因为用途比较广泛,比如用来运行量化交易系统、跑自动化交易程序、搭建跑外汇MT4/MT5 EA的服务器以及网站建设等等,所以成为众多用户喜爱的选择。 由于很多用户之前没有购买过云服务器,对于有些不熟悉云服务器的新用户可能需要一点指导,所以本文将详细介绍腾讯云服务器的购买过程,并且提供一些优惠购买信息与通道,帮助大家购买适合自己业务需求的高性价比云服务器。
找不到完整的学习路线?小编分享2020年Python学习路线及学习目标规划拿走不谢,Python作为今年来特别受欢迎的编程语言,是AI时代头牌语言AI领域的敲门砖,Python已经入驻小学生教材,将来不学Python不仅知识会脱节与小朋友都没共同话题了,作为程序员的我们,必须给自己增加一项技能,提高职场竞争力,掌握一定的Python技能。
作为一套被业界广泛应用的开源技术分析库(包含技术指标计算和K线模式识别等),TA-Lib自2001年发布以来已经有了十多年的历史。TA-Lib中一共包含大约125个技术指标的计算函数,同时提供了包括C/C++、Java、Perl、Python等多种语言的API。
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
全球大型区块链量化交易钱包之一,BlueToken 量化交易钱包,Blue Token打造的是一个去中心化的撮合量化交易平台,同时也是一个去中心化的数字资产钱包。
金融领域也是 Python 的重要方向之一,我知道有一些读者就是冲着做量化交易才接触 Python 的。今天给大家分享一个使用 Python 的期货交易API。
Python凭借其开发效率高和功能强大的特性,在众多编程语言中脱颖而出,成为大数据时代的分析利器。
谈到优秀的低延时网络架构,大家首先可能想到的是各家互联网大厂,比如腾讯阿里字节,总会觉得大厂做的肯定最好。但其实在在一般的互联网应用中,用户虽然也讨厌卡顿,但整体上来对延迟其实并不算太敏感,只要按钮点下后一秒之内能响应,用户就基本感觉不出来。甚至是两三秒才响应用户也都还能接受。
产业大数据创新应用 ——“产业+大数据+金融”的产业升级转型创新思路 5月31日,中润普达(集团)公司董事长杜登斌在出席首届中国(杭州)工业大数据产业发展高峰论坛时,从自己的人生经历出发,带领与会者走近“互联网+”时代的大数据发展现状和未来。开篇“下一个百万亿商业时代在哪里”的探讨使大家充满期待;对“以数据资产为核心的大数据产业金融技术创新与应用”的分析稳扎稳打步步深入;“数据产业金融创新应用需要突破的问题”教人持续思考,关注更有价值的未来市场。 产业互联网将是下一个百万亿商业时代 首先,杜登斌谈了对“互
记住,学习量化金融需要时间和耐心。逐步掌握基础知识,并将其应用于实践中,才能不断提高自己的能力。
BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器
大家应该都知道,Python的一个应用方向就是——量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下,今天文末也会送出几本!
因为以太坊开发需要使用开发框架,但是,目前最好用且使用人数最多的是第三方开发框架Truffle。而Truffle建议系统所用NodeJS版本为5.0以上2,因此,我们就需要安装NodeJS的最新版本。
大家好,我是Snowball。今天给大家分享的内容是基于Java编程,实现股票交易相关功能开发,如果读者对股票或金融衍生物交易不太了解,又比较感兴趣的话可自行查询相关资料。
量化交易是用模型去刻画盈利逻辑,通过模型来做风险控制;量化交易还可以避免心理干扰,
2017年完成了大部分计划中的上层应用模块开发,剩余部分将在今年上半年加速推进,争取早日发布v2.0稳定版,为量化交易员提供一套完整成熟的交易系统解决方案。 Docker镜像 📷 Docker技术日渐完善,多位vn.py社区用户也已经贡献了较为成熟的镜像代码(位于vnpy/docker目录下),实现的功能包括: 在Docker中运行基于vnpy.rpc的服务器,并在外部通过GUI客户端来实现监控操作(类似examples/ServerClient的架构) 在Docker中启动Ubuntu图
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
今年,国内量化私募迎来了高光时刻。据私募排排网数据显示,截至目前,国内百亿私募扩容至95家,其中百亿量化私募由去年10家增至24家。
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。
由于有免费的CTP接口,期货程序化交易目前比较普遍,很多人都尝试过在文华财经、金字塔之类的软件上回测和编写实盘策略。
日前,国内云服务商腾讯云宣布推出FPGA云服务器,引起了业界一阵热议,这是继国外亚马逊以及微软等企业在数据中心做出部署FPGA的尝试之后,国内首个FPGA云服务器。短短一年的时间,国内外主流云服务企业
在当今金融市场的快速变化中,量化交易凭借其高效、精准的特点,逐渐成为金融界的新宠。而Python,作为量化交易领域的得力助手,为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路,带领读者走进这个金融高薪领域。
作为一种新型的数据存储方式,云服务器在近年来拥有了越来越多的用户。云服务器可以有效地将数据进行存储、备份和访问。它可以为各种类型的企业和行业提供数据备份和灾难恢复等方面的解决方案,并且它的成本还要比传统的服务器低得多。那么,下面我们来谈一谈哪些行业适合选择云服务器。
云服务器可以在网维云,腾讯云或者阿里云自助购买,镜像的话建议选择CentOS,如果服务商有宝塔镜像可省去安装宝塔面板这一步。(不过建议多动手实践)
老读者都知道,我做过一段时间的量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下。
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。
量化交易(Quantitative Trading)是指并非透过个人主观、自己的认知去判断, 而是透过数据运算来判断做决策,是一种依靠数学和统计模型来辨别市场交易的策略。
老读者都知道,Python的一个应用方向就是——量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下。
最近"量化交易"成为了热门话题,具体缘由我就不多说了,之前觉得"量化交易"非常地神秘,"量化交易"是什么?它和"程序化交易"有什么区别?找些资料了解下。
我用的是Centos8镜像,所以复制centos安装命令。(必须选择对应的镜像系统安装命令)
目前,深度强化学习(DRL)技术在游戏等领域已经取得了巨大的成功,同时在量化投资中的也取得了突破性进展,为了训练一个实用的DRL 交易agent,决定在哪里交易,以什么价格交易以及交易的数量,这是一个具有挑战性的问题,那么强化学习到底如何与量化交易进行结合呢?下图是一张强化学习在量化交易中的建模图:
第三次写年度项目计划了,这次写的比较迟,原来计划在春节期间完成的,为了等v1.8的正式发布拖到现在才写。 2017年vn.py继续高速发展,截止写这篇文章的2018年3月4日,vn.py项目在Github上的Star已经突破到了5041,量化交易类开源项目第1,量化类项目第3(1、2依旧分别是Zipline和TuShare......残念)。 Fork数量达到了2603,社区代码贡献者超过了50人,而且已经有相当数量的核心代码是由社区完成的。基于聊天记录的粗略统计,各类机构用户的数量也已经超过200家,用户
近几年随着各种数字资产的崛起数字资产量化交易系统(开发)也得到了一定的发展,比特币价格的猛涨以及区块链技术的大火,以及各方有关于区块链的有利消息的不断输出,数字资产以及区块链技术也不断的被大众熟知。也许菜市场的大妈都是一个数字资产的专家,在市场上除了以比特币、莱特币、以太坊为首的数字资产,还有许多不知名的数字资产在不断的崛起。
“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。
对于站长来说,网站的安全维护管理是重中之重,但是在建站后我们发现,再配置齐全的网站也会遭遇各种攻击扫描.这时候你就感觉服务器是一个裸奔的鸡蛋,惯性思维会想和普通电脑一样安装防护软件,这里需要注意了,很多方面不是应该就要做,而需要方法和技巧.
量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法,它可以自动执行交易策略,减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具,它可以实时分析市场数据,自动执行买卖订单,提高交易效率。扩展阅读:Python量化交易入门进阶指南(全
本文为带你走入宽客和量化交易的世界,让你对宽客这类人群以及量化交易有一个相对清晰的了解。
所谓量化交易(自动化交易),是在交易阶段由计算机自动进行的一种investment模式,它是对人类的investment理念进行规范化、变量化、模型化,形成一整套可量化的操作理念,并用历史数据进行分析和验证。所谓合约,其核心就是根据行情来买涨买跌,即无论是行情涨跌都能从中获利,但是行情变化莫测难以预料;
本文主要介绍了一个‘如何利用vn.py记录指数行情?’的思路。感谢‘图扬量化’在「维恩的派」论坛内的分享!(下为原贴)
腾讯云CVM云服务器配置如何选择?小编第一次使用自定义配置的方式购买云服务器时也是一头雾水,今天有时间云服务器吧来详细说下云服务器的选择包括CVM实例的配置、实例规格、地域节点和可用区、镜像操作系统、磁盘及公网宽带等信息选择方法:
外汇交易服务器在国外,软件官网都推荐买国外的MetaTrader VPS了,为啥要为了省钱买国内,值当吗?
本文将介绍 solid 协议栈涉及到的各种概念,以及我们能如何用以太坊、IPFS 等新的分布式应用基础设施来实现 solid 应用,光复去中心化的民主互联网。
机器学习等方法基本都是数据驱动的,数据获取是开始的第一步,量化交易也不例外,做量化投资的第一步就是如何获取金融数据,这里给大家推荐一款很不错的工具TuShare,并且基于Python语言做一些简单的示例实现。
随着Python编程语言的流行和普及,越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清,有的人过于异想天开,认为可以躺着挣钱(怕是只有岛国老师吧);有的人则因循守旧,认为没啥卵用;也有的人盲目追求模型的复杂性,在编程和数学中迷失了方向。
本文作者是一位从事量化交易的实战者,他将他的实战心得写成一个量化交易系列,本篇则是系列的第一篇,从文中你会对整个量化交易的框架、流程、以及策略思路的来源地都有相应地说明。接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧!
数据猿导读 量化金融交易和金融大数据可谓是天作之合——巨量的、多种类相关的、实时高速的、包含丰富显性和隐性价值的数据,给传统意义上纯数字的量化交易带来了深层次的提高。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
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