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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
我们在选择网站服务器的时候,有虚拟主机、VPS、云主机等多种类型可以选择,而且还可以选择服务器租用。但随着云计算的广泛使用,新技术对传统业务托管模式也会带来一定的冲击,很多企业和开发者将业务转向云服务器。那么云服务器具有哪些优势呢,云服务器和物理服务器哪个更好呢?
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。
云服务器的配置选择,和网站或应用的类型、访问量、数据量大小、程序质量等因素有关,建议和您的网站或应用的开发技术人员沟通,选择最适合您的配置。
IT产品技术的不断提升,使得服务器主机也在物理主机的基础上得到了提升,可以通过注册云服务器的形式来解决传统主机扩容难,管理成本高等问题。但是云服务器要如何申请,很多个人或企业在初次使用的时候都不清楚如何连接虚拟服务器,认为只需要下载一个软件即可。但连接需要购买云服务器产品,目前有较多拥有大型服务器的公司都实行服务器出租。
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!
目前金融机构的主流玩法有四种:1. 投资银行和卖方研究尝试自动报告生成,2. 金融智能搜索;3. 公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易;4. 财富管理公司在探索智能投顾方向。 人工智能如何辅助量化交易 量化交易从很早开始就运用机器进行辅助工作,分析师通过编写简单函数,设计一些指标,观察数据分布,而这些仅仅把机器当做一个运算器来使用。直到近些年机器学习的崛起,数据可以快速海量地进行分析、拟合、预测,人们逐渐把人工智能与量化交易联系得愈发紧密,甚至可以说人工智能的3个子领域(机器学习,自然语言处理,知识图
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,
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
腾讯云轻量化服务器产品家族又添新成员——Lighthouse长安链,满足中小企业低成本、低门槛快速构建区块链应用。 近日,腾讯云TencentCloud Lighthouse轻量化服务器产品家族又添新成员—— Lighthouse长安链,这是腾讯云在“云链结合”产品战略之下,围绕国内首个自主可控软硬件体系长安链打造又一款研发工具型产品,可帮助开发者快速上手长安链,满足中小企业低成本、低门槛快速构建区块链应用的需求。 TencentCloud Lighthouse 是腾讯云面向轻量级应用场景的云服务器产品,
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。
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:
很多朋友在购买云服务器之前都会搜服务器一般用几核才够用,因为服务器现在配置很多。低到1核2G、2核4G。高到16核32G、32核64G。甚至某些云服务器可以做到256核5120G这种神奇配置。那么购买云服务器时如何选择cpu与内存搭配?出现资源不足时应如何排查原因呢?
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。
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。
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。
掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
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。
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。
本文主要介绍了一个‘如何利用多个账号同时进行交易’的思路。感谢‘图扬量化’在「维恩的派」论坛内的分享!(下为原贴)
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)
应用系统上线运行后,随着系统数据量的不断增长、访问量的不断上升,系统的响应速度通常会越来越慢,尤其日常峰值情况下常不能满足业务需要,甚至出现应用服务中断的现象,给企业造成巨大的品牌损失和经济损失。大量数据表明,每0.1秒的核心体验响应时间延长会导致1%的营收下降。企业应用系统上云,如何在云端利用云的优势进行性能优化,是一个值得深入分析的重点问题。
刘富兵,国盛证券研究所副所长、首席金融工程分析师,多次获得国内金融工程重量级奖项。他擅长使用数据科学的方法,对A股市场进行分析和预测,曾运用海外金融物理学中的LPPL模型,多次实现对中国A股的准确预测。
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。
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
本文主要介绍了一种基于神经网络、支持向量机和集成学习的高频交易策略模型,该模型具有较好的预测能力和稳健性。同时,作者还探讨了如何通过多因子选股、事件驱动等策略,提高模型的选股能力。最后,作者通过实际交易数据对模型进行了验证,并给出了具体的交易策略建议。
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