u012724887的专栏

原创 kdj指标计算程序代码

import tushare as tsimport pandas as pdprice = ts.get_k_data('300816', start = '2020-02-10', end = '2020-04-03', ktype = 'D')price['rolling_high'] = price['high'].rolling(window = 9, min_periods =...

原创 关于利用talib.macd函数计算macd指标与同花顺不一致的问题

首先我们来看下Macd指标计算方法：12日EMA的计算：EMA12 = 前一日EMA12 * 11/13 + 今日收盘 *2/1326日EMA的计算：EMA26 = 前一日EMA26 *25/27 + 今日收盘 *2/27差离值（DIF）的计算： DIF = EMA12 - EMA269日DEA = 前一日DEA *8/10 + 今日DIF *2/10BAR=（DIF...

转载 席位、交易单元、交易网关是什么

以下来自深交所网站：（一）席位的定义及一般规定根据《深圳证券交易所席位与交易单元管理细则》规定，席位代表了会员在深圳证券交易所（以下简称“本所”）的权益，会员须拥有席位方可在本所进行交易。此外，会员每拥有一个席位还可在本所享有：1．一个交易单元的免费使用权；2．一份标准流速的免费使用权；3．每年3万笔的免费流量；4．本所章程、业务规则规定的其他权益。（二）交易单元定义及...

原创 算法交易简介以及TWAP、VWAP算法原理

1，交易成本：交易成本分成两类，一类是显性成本，包括佣金（包括券商佣金，交易经手费和监管费），过户费（上交所收取），印花税（国家收取）。这部分费用具有相对刚性，类似于固定成本，难以通过主动管理改变，因为这些费用都是一定要收的。一类叫做隐含成本，包含买卖的价差、冲击成本、择时成本、机会成本，这些成本类似于可变的成本，我们可以通过人为的干预，或者交易的方法去进行管理或者是控制。2，名词解释：...

原创 凯利公式学习笔记

凯利公式是怎么来的：凯利公式的发明者是约翰-凯利，在一档电视节目“The $64000 Question”，在信息理论之父克莱德香农的支持和启发下，发明了凯利公式。 凯利公式的使用者包括：沃伦-巴菲特，比尔-格罗斯（债券之王），詹姆斯-西蒙斯。 爱德华-索普，数学教授，对冲基金，扑克玩家，畅销书作家。创立了对冲基金PNP，30年年化收益20%。 什么是凯利公式：用来计算一系列赌注的最佳大小，...

原创 书生·浦语大模型实战营第二期作业六

1、安装环境：2、安装legent和agentlego：3、部署apiserver：5、没搜到，很尴尬：6、自定义工具：7、智能体“乐高”：8、智能体工具，识别图片：

原创 书生·浦语大模型实战营第二期作业七

1、安装opencompass环境：2、从github上下载opencompass：3、安装第三方库：4、查看数据集和模型：

原创 书生·浦语大模型实战营第二期作业五

1、开发机创建conda环境：2、安装第三方库：3、新建pipeline_transformer.py文件，并运行：4、运行结果：5、执行模型：6、与大模型进行对话：7、默认占有的显存：8、--cache-max-entry-count参数设置为0.5后占用的显存：9、--cache-max-entry-count参数设置为0.01后占用的显存：10、使用W4A16量化：11、将kvcache降低为0.01，显存变为：12、启动api服务：13、网页客户端连接api服务器：

原创 书生·浦语大模型实战营第二期作业三

1、创建知识库：

原创 书生·浦语大模型实战营第二期作业四

安装第三方库：生成训练数据：修改配置文件：训练：训练完成：对话：原有模型：Web demo部署：

原创 书生·浦语大模型实战营第二期作业二

【代码】书生·浦语大模型实战营第二期作业二。

原创 书生·浦语大模型实战营第二期作业一

书生葡语大模型实战营介绍，第二期课程内容：通用大模型成为人工智能发展趋势：书生·浦语大模型开源历程：书生·浦语大模型体系：书生葡语大模型2.0提供不同尺寸和类型的模型，支持多语言和多模态任务：书生·浦语大模型的主要亮点：书生·浦语大模型在综合性能方面达到同量级的开源模型领先水平：书生·浦语大模型在计算能力上也有很多的增强：书生·浦语大模型在代码解释器层面，有大幅提升：从模型选型到应用的整个流程，以及各个环节需要做的事情，并介绍了书生葡语的全链条工具体系和开源数据集：

原创 全网最全的隔夜单交易规则

隔夜单，指的就是券商将接受买卖股票的委托时间延长的一种服务

原创 python报错AttributeError: module ‘pip‘ has no attribute ‘get_installed_distributions‘ 解决

pip升级到10.0之后不能直接get_installed_distributions()，需要按照如下操作from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions

原创 金融计算器，python实现

最近在备考CFA，有时候经常忘记带金融计算器，而网上又没找到在线的金融计算器，因此自己用python写了一个，并且用tkinter做了个界面，主要实现的就根据4个数字，ji'suan

原创 用python计算债券YTM

def iy(n, pmt = 0, fv = 0, pv = 0): values = [] values.append(-pv) for i in range(n): values.append(pmt) values[-1] += fv iy = npf.irr(values) return round(iy, 6) * 100print(iy(4, 3, 100, 100))

原创 一个简单的日内交易策略

1、首先买入底仓，比如000001，买入10000股；2、根据分钟K线来计算MACD指标，金叉买入一定量的股票，比如100股，死叉卖出一定量的股票，也比如100股；3、每日收盘前

原创 一个简单的指数增强策略实现

指数增强策略是指基金经理在构建投资组合时，运用“指数跟踪”与“主动管理”相结合的方式获取超额收益的投资策略，而相对于单纯的“指数”，指数增强策略的关键点是管理人的“主动管理”能力。简单而言，就是让产品走势与指数保持一致的同时，依托管理人的管理能力，让组合的涨幅尽可能地高于指数而跌幅小于指数。...

原创 大智慧、通达信winner函数python代码实现

大智慧、通达信软件，公式中有一个winner函数，函数的作用是计算收盘获利比率。即计算按照目前收盘价，计算有多少比例持仓是盈利的。要计算获利比率，首先得计算筹码分布，就是持仓价格分布。由于...

原创 MACD指标策略

# -*- coding: utf-8 -*-import talibdef initialize(context): # 初始化此策略 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票 g.security = '600570.SS' set_universe(g.security) def handle_data(context, data): security = g.security # 得到五日均线价格 pri.

原创 中国量化发展史

自从2010年4月16日，沪深300股指期货上市后，中国进入量化对冲1.0时代开始至今主要经历了2个时代，接下来很快要进入量化对冲3.0时代。下面为大家分析一下这几个时代量化策略的演变的过程，以及为什么说很快进入量化对冲3.0时代。2010年4月16日，中国第一个股指期货沪深300股指期货（IF）上市，从此量化投资大潮自此开始，量化策略进入1.0时代。由于IF是沪深300的大盘蓝筹股，是A股流动市值最大的300只股票。这个指数期货最大的问题是作为量化选股策略的对冲工具来说太大了。IF的大市值特性反而逼大

原创 CFA一级学习笔记--固定收益（三）--估值

原创 CFA一级学习笔记--固定收益（二）--债券分类

原创 CFA一级学习笔记--固定收益（一）--基本概念

原创 CFA一级学习笔记--衍生品（二）--定价与估值

原创 CFA一级学习笔记--衍生品（一）--概念以及定义

原创 CFA一级学习笔记--权益（八）--股票估值

原创 CFA一级学习笔记--权益（七）--行业和公司分析

原创 CFA一级学习笔记--权益（六）--权益类证券概述

原创 CFA一级学习笔记--权益（五）--行为金融学

原创 CFA一级学习笔记--权益（四）--市场有效性假说

原创 CFA一级学习笔记--权益（三）--订单执行以及有效性

原创 CFA一级学习笔记--权益（二）--头寸与杠杆

原创 CFA一级学习笔记--权益（一）--市场组织与架构

原创 CFA一级学习笔记--数量（二）--统计学概念以及市场收益率

原创 CFA一级学习笔记--数量（一）--货币的时间价值

转载 伞形信托与homs系统

转载：

转载 创业板交易新规

一图读懂创业板交易新规：1、https://finance.sina.cn/stock/ywgg/2020-07-06/detail-iircuyvk2351273.d.html?vt=4&wm=2、https://finance.sina.com.cn/stock/y/2020-07-06/doc-iircuyvk2351495.shtml?wm=3、https://finance.sina.com.cn/stock/y/2020-07-06/doc-iircuyvk2351852.s

原创 解决导入pandas_datareader时报错：FutureWarning: pandas.util.testing is deprecated.

导入pandas_datareader库时报错，报错截图如下根据以上报错提示，找到：D:\software\python\Lib\site-packages\pandas_datareader\compat\__init__.py文件，将第七行改成pandas.testing即可：然后导入正常：

原创 pandas数据分析读书笔记（五）

plt.xlabel()，画x轴标题Plt.ylabel()，画y轴标题Plt.savefig(‘figpath.png’)，把图片保存为文件S = pd.Series(np.random.randn(10).cumsum())plot(ax = , style = ‘ko--’, alpha, kind = ‘line’, use_index = , xticks = , yticks = , grid = True)，其中ax是要在上面画图的subplot对象，style指分割字符.