4 天 前
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dengwen168 |
一、如何将成交信息发到微信
def on_trade(self.trade:TradeData):
msg = f" 新的成交，策略{self.strategy_name}，方向{trade.direction}，开平{trade.offset}，当前仓位{self.pos}"
self.send_email(msg)
二、多行编辑
全部选定之后，按“ctrl+shift+i”，进入多行编辑。
移到前面，可以给所有行加上引号。再移到后面，加上一个引号。
按“ctrl+delet”将后面所有内容删除。
更多 ...
23 天 前
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dengwen168 |
方法A：杭州道合投资创史人韩红政曾公开过自己的交易策略。韩红政，2000年进入期货市场，2008年的时候拿到期货日报全国第二届实盘大赛第14名，之后至今每年稳定复利40％以上（质疑者请查七禾网，那有他的实盘)。也许大多数朋不太知道此人，但他的师妹却大名鼎鼎，就是今年期货日报全国期货交易大赛重量组冠军，胡珍珠。
交易理念：轻仓、顺势、组合、坚持。
交易方法：如下图
HCL通道指标（文华软件自带) ...
28 天 前
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dengwen168 |
一、高速公路公司名单
http://summary.jrj.com.cn/hybk/400128959.shtml
http://data.eastmoney.com/bkzj/421.html
二、下载数据
网址：http://www.sse.com.cn/disclosure/listedinfo/regular/
深市：
http://www.szse.cn/disclosure/listed/fixed/index.html
三、源码下载
#coding:utf-8
import re
import urllib.request
import random
import os
def html_f(code):
url = 'http://vip.s ...
21,12,2019
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dengwen168 |
丹尼斯：他在交易上取得成功后，越来越热心于政治和公共事务，给政治家、基金会大量捐赠。1988年由于在期权交易上持有的过量头寸，风险失控，败走麦城，给自己和他的客户带来了巨额损失，于是宣布退休。他的客户由于亏损而愤懑难平，向法院提出了一系列的诉讼，认为丹尼斯过分专注于政治，对交易却关心不足，从而给客户造成损失。1990年，原告律师得出结论，丹尼斯已经身无分文，并且债务缠身（但丹尼斯在 ...
16,12,2019
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dengwen168 |
一、未作平滑处理
二、作平滑处理
首先将新的主力合约的第一分钟开盘价与旧的主力合约最后一分钟的开盘价对比，找到差异数，然后将旧的主力合约的ohlc的价格都减去这个差异数就可以了。
12,12,2019
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dengwen168 |
今天在自己的一台笔记本电脑上使用jupyternotebook，打开jupyternotebook之后启动IE浏览器，可是浏览器中啥也没有显示，空白的。
先是试了卸载jupyter notebook，再重新安装的方法，没有用，后来按下面的方法得到解决：
1.打开cmd，输入jupyter notebook --generate-config
然后会显示jupyter_notebook_config.py这个文件所在的位置。
2.根据上面提示的位置，打开C:\Users\Kevin\.jupyter\jupyter_noteboo ...
09,12,2019
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dengwen168 |
一、简介
使用决策树, 线性回归, 向量机等机器学习的方法进行股票价格预测。
二、获取数据的方法
打开大智慧的股票界面，右键->复制数据，然后粘贴到Excel中即可。
然后在指标窗格切换指标，再复制到Excel中即可。
三、知识点
1.classification_report
其中列表左边的一列为分类的标签名(label)，
precision recall f1-score三列分别为各个类别的精确度/召回率及 F1值．右边support列为每个标签的出现次数 ...
08,12,2019
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dengwen168 |
机器学习可以主要分为几类：监督学习，非监督学习，增强学习及推荐系统等。
一、第三课 Pandas
1.代码1
import pandas as pd
def test_run():
start _date='2010-01-01'
end_date = '2011-01-26'
dates = pd.date_range(start_date,end_date)
df1 = pd.DateFrame(index=dates)
dfspy = pd.read_csv("data/spy.csv",index_col = "Date",parse_ ...
08,12,2019
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dengwen168 |
简要目录：
一、概述
我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。
二、线性代数
2-1、标量
2-2、向量
2-3、矩阵
2-4、张量
2-5、范数
2-6、特征分解
2-7、奇异值分解（Singular Value Dec ...
07,12,2019
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dengwen168 |
一、机器学习领域主要术语的英文表达
https://www.cnblogs.com/ArrozZhu/p/8397160.html
二、LR,gbdt,libfm这三种模型分别适合处理什么类型的特征？
1、gbdt模型是非线性模型，可以输入统计类特征，特征维度一般几十到几百维。统计类特捕捉的是影响最终效果的总体或者说全局性的因素。曾看到过腾讯技术博客里给gbdt模型输入海量特征，但个人感觉gbdt不适合海量特征，因为一方面可能只有较少特征有作为划分 ...
