期货

炒期货的人最后都变成什么样了?

VNPY更换服务器

VNPY更换服务器 一、要去证券商备案吗? 不需要。   二、安装 1.首先要安装软件 万能五笔 2.安装vnpy 3.登陆 登陆时要用到账号密码,就是在vnpy.com网站登陆的账号密码。 登陆后报错:msvcp140.dll,需要安装vcredist_x64.exe      

如何评价回归算法的优劣 MSE、RMSE、MAE、R-Squared

如何评价回归算法的优劣 MSE、RMSE、MAE、R-Squared 一、方差、标准差、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)区别总结 方差(样本方差)是各个样本数据和平均数之差的 平方和 的平均数。 标准差(Standard Deviation),又称均方差,是方差的平方根。 均方误差是各数据偏离真实值差值的平方和的平均数,也就是误差平方和的平均数。均方误差的开方叫均方根误差 那么问题来了……

利用XGBoost预测股价

利用XGBoost预测股价 In this Python tutorial we'll see how we can use XGBoost for Time Series Forecasting, to predict stock market prices with ensemble models. XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexible and portable. It's basically an ensemble of decision t……

GBoost预测股价

GBoost预测股价 一、准备工作 (一)安装xgboost,mxnet pip install mxnet pip instll xgboost 参考: https://github.com/borisbanushev/stockpredictionai https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d

一文看懂贝叶斯定理及应用

一文看懂贝叶斯定理及应用 一、贝叶斯定理 分类问题是一种经典的机器学习问题,而贝叶斯只是一种常见模型。比如最朴素的分类模型和最容易理解的模型其实是决策树模型,这种模型比较接近我们的决策思维。 主要思路是根据与我们解决问题相关的多个因素逐一确定下一步的方案,整个决策过程就像一棵自顶向下的树一样,故名决策树。如图2-1所示,这是一……

VNPY学习记录13(部署到云服务器,实现自动交易)

VNPY学习记录13(部署到云服务器,实现自动交易) 蜗牛博客VNPY学习记录: VN.PY 2.0学习记录一(如何回测) VN.PY 2.0学习记录二(策略开发) Vn.py学习记录三(米筐教程) VN.PY 2.0学习记录四(多线程、多进程) Vn.py学习记录五–交易时间段及Widgets Vn.py学习记录六(无界面模拟盘) Vn.py学习记录七(V2.0.5版本) Vnpy学习记录八(R-Breaker及pickle) Vn.py学习记……

使用Python进行程序化交易(一)

使用Python进行程序化交易(一) Algorithmic Trading Using Python 01:37 OK 项目介绍: 利用iex api获取S&P 500的相关信息,并以excel文件的形式储存到本地。 学到的知识点: 1.将账户、Token等敏感信息储存到文件中,然后在程序中读取出来。 2.将列表分为几十个一个的“块”。 3.批量从API获取数据,大大提高获取数据的速度。 4.对用户输入的数据进行类……

如何使用VNPY换合约

如何使用VNPY换合约 自己的VNPY一直在跑,但是并没有做成全自动的,每次都是需要手动换合约,在这里备忘一下吧! 一、删除原来的合约 (一)查看自己是持有多单还是空单。 (二)在手机上平掉原来的合约。 (三)连接VNPY (四)并且在vnpy中,在“功能-CTA策略”中删除原来的策略(这里可以不连接cpt)。 二、买入新的合约 (一)取消代码注释 ……

backtrader python试用小记

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backtrader python试用小记 今天花半小时试用了一下Backtrader,发现还真的挺简单的,而且发现它的回测结果展示挺炫酷的。 一、安装,直接用pip install backtrader 二、回测 1.成果展示(双均线) 打印的内容: 2.代码 test.py # from __future__ import (absolute_import, division, print_function, # unicode_lite……

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