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。
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。
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。
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
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。
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。
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
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。
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
在如今的数字化时代，选择合适的云服务器对于企业和个人来说至关重要。本文将为您详细介绍如何选择适合的云服务器，分享一些专家的实用经验，帮助您做出明智的决定。
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。
基于Web前端的量化交易应用WebTrader终于开发完成，之前实在是跳票许久。在此首先要感谢下负责开发Web前端的社区成员cccbbbaaab（这名字，怎么说呢~）和他的团队，在短短两周的时间内就完成了后端服务的测试和前端页面的开发工作，效率和质量都杠杠的。 WebTrader WebTrader应用位于examples/WebTrader目录下，使用时需要分别启动： server.py：基于vnpy.rpc模块实现的交易服务器，包含CTP接口和CTA策略模块 run.py：基于Flask实现的Web服务
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。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
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。
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：
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，
选择香港虚拟主机还是香港云服务器取决于你的需求、预算和技术要求。以下是它们的一些特点和适用场景：
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
2、2核2G 轻量应用服务器（开箱即用，高带宽），100%CPU性能，40元一年，200元三年。
截止目前开源中国收录了 44478 款开源项目，囊括了最热门的各类开源项目，而软件的评分在一定程度上代表了软件的质量和热度，而 Python 语言近年来发展势头一路攀升，因此本文整理了 Python 语言中评分超过 8.0 分的几款项目管理工具，并附上评分和收藏量，以供开发者选择和交流，排名如下：
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。
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轻量应用服务器（Lighthouse）是新一代开箱即用、面向轻量业务场景的云服务器产品，助力中小企业和开发者便捷高效的在云端构建小型网站、博客、论坛、云盘以及各类开发测试和学习环境，相比传统云服务器更加简单易用，并通过基础云资源与热门开源软件的融合打包实现应用的一站式交付，是您使用腾讯云的最佳入门途径。
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
现在云资源已经很普遍了，碰巧腾讯TVP项目给了一些代金券，尝试一下腾讯云，登陆腾讯云，点击云产品，可以看到所有他能提供的云产品，
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。
李力，腾讯云计算产品总经理。从事云计算十余年，主导设计和研发了腾讯云自主可控的云计算操作系统VStation，在线上调度全球上百个数据中心的数千万核计算资源，并在云计算调度理论上申请过多个专利，在大规模并行计算、虚拟化和区块链等领域有较深入的研究。 人称奶罩，腾讯云中小企业中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长，中欧国际工商学院EMBA。 1 吴洪声：你是云计算里的十年老兵了，当初是什么契机加入了腾讯云计算产品团队？这十多年工作经历里有什么印象深
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。
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。我们提供和标准云服务器一致的管理方式，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。
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。
虚拟主机——一般：租用白牌服务器故障率高、基本无ARP、木马和DDOS防范能力、基本无备机和数据备份服务
“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。
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。
在ChatGPT引领的AI浪潮下，涌现了一大批AI应用，其背后其实蕴含着一个基本事实：AI能力得到了极大突破——大模型的能力有目共睹，未来只会变得更强。这世界唯一不变的就是变，适应变化、拥抱变化、喜欢变化，天行健君子以自强不息。我们相信未来会有越来越多的大模型出现，AI正在逐渐平民化，将来每个人都可以利用大模型轻松地做出自己的AI产品。
近年来，云服务器的普及率快速上升，相当一部分企业从传统服务器转向云服务器，而随着市场的发展，云服务器供应商尤其多，服务器供应商竞争日趋激烈。此时不少服务商表示自己推出永久免费使用的云服务器，面对这样的消息不少企业会感到疑惑，永久免费使用的云服务器究竟是否可信？那么下面就由摩杜云小杜和大家讲一讲有没有永久免费的云服务器。
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。
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