Python量化交易——投资组合的评价和可视化(上):计算收益率、波动率、最大回撤、阿尔法alpha、贝塔beta、夏普率Sharp等指标【源码+详解】 beta: α \alpha 完整代码 投资结果评价 投资组合评价是量化交易工作中的重要一环。 如果我们要评价一个交易策略的好坏,有很多的标准可以选用。在这篇文章里,我们就来盘点几种...
stocks_alpha_beta(stocks,startdate,endate) import statsmodels.api as smimport tushare as tsimport pandas as pdimport numpy as npdef get_return(code,d0,d1): df=ts.get_k_data(code,start=d0,end=d1) p1=np.array(df.close[1:]) p0=np.array(df.close[:-1]) logret = np.log(p1/p0)...
v2 = max(v2, min_value_ab(result(board, i2), alph, beta)) if v2 >= beta: return v2 alph = max(alph, v2) return v2 def min_value_ab(board, alph, beta): if terminal(board): return utility(board) v3 = float('inf') for i3 in actions(board): v3 = min(v3, max_value_ab(...
self.rank=6 #阶数 代表六子棋 self.empty_board() #清空棋盘 self.V =10 #攻程度 self.E=10 #防程度 self.depth=2 #思考深度 数值越大 思考时间越长哦 self.A= -99999 #最小数值 非常悲观的一个数值 self.B = 99999 #最大数值 非常理想的数值 self.winner=0 #赢家 self.empty_board() # 清空...
Python代码 阿尔法-贝塔剪枝是最小最大算法中的一种技术,用于减少搜索树中已评估节点的数量。它通常用于博弈算法,以提高搜索效率。下面是一个如何在 Python 中实现 Alpha-Beta 剪切算法的简单示例: def minimax_alpha_beta(node, depth, alpha, beta, maximizing_player): ...
4天学会Python量化交易:从量化交易简介到回测框架介绍等,每天一个作业。可落地实现第一个股票策略的课程,快来跟我一起学习吧。以上是day2内容~
Alpha-Beta剪枝实际上是一种针对极小化极大算法(Minimax)的优化技术,而非一个独立的算法。它通过引入Alpha和Beta两个参数来减少搜索树中的节点数量,从而提高搜索效率。下面将详细介绍Alpha-Beta剪枝的相关信息,包括其基础概念、优势、类型、应用场景,以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方法。 基础概念 Alpha-Beta剪枝...
简介:在使用python进行绘图时,当涉及当一些数学计算时,常常需要为我们的x、y轴以及标题添加标签,而一些特殊的数学计算符号往往在键盘上无法找到。特此,为了以后寻找方面,将一些常用的数学计算符号等进行汇总: 在使用python进行绘图时,当涉及当一些数学计算时,常常需要为我们的x、y轴以及标题添加标签,而一些特殊的数学计...
我想绘制 alpha = 29(比例)和 beta = 3(大小)的伽玛分布。换句话说,我想绘制 Gamma(29,3) 的 pdf。如果根据 文档,python gamma 函数只有参数 a 和 x 而 size 参数不存在,我该怎么做? 我认为 loc 是测试版,但我认为它实际上是偏移的,所以下面的代码是错误的…… import numpy as np import scipy.stat...
首先,我们会介绍并解决搜索空间较小的问题,引入经典的博弈算法和相关理论,最终实现在大搜索空间中的Deep RL近似算法。在此基础上可以理解AlphaGo的原理和工作方式。本系列的第一篇,我们介绍3个Leetcode中的零和回合制游戏,从最初的暴力解法,到动态规划最终演变成博弈论里的经典算法:minimax 以及 alpha beta 剪枝。