本人目前除了自己手动交易之外,也在学习一些量化交易的内容,这里先稍微提一下,之后等我把量化交易的框架整理之后,再来慢慢填这个坑。 量化交易实际上就是将自己的策略通过一些算法写成程序的语言,然后用计算机自动进行交易。量化交易包括的内容其实很多,只从策略转化为算法这一角度入手,就分为交易模型的选择,风险管理,绩效的回测,策略优化,程序
支持整数量化(包括 4 位、5 位、8 位); 自动微分; 内置优化算法(例如 ADAM、L-BFGS); 为Apple 芯片设置特定优化; 在x86 架构上使用 AVX / AVX2 Intrinsic; 通过WebAssembly 和 WASM SIMD 提供 Web 支持; 无第三方依赖; 运行时零内存分配; 支持指导型语言输出。 作为纯 C 语言编写的框架,ggml 大幅降低了...
综合成本一个月不足3000元人民币,大头在流量费用,个人认为上述数目对半砍依然可以满足大部分量化的风控和延迟需求 在该项目里,一个单独的模块,需要一台服务器一个IP单独运行,目前基本已经将单模块的https读取频率调教到币安允许的最大值。 此处需要说明的是,这里都是以阿里云东京为例子,币安的服务器在亚马逊云东京。
这是在这两年时间里面探索出来的一套高效率,低成本的数据读取,录入框架,同时包含了一套风控系统,他更像一个架构,而不是一个实现,你同样可以通过简单的修改替换运用到okex,bybit等等上 目前本人在艰难的寻求资金合作或者工作机会中,如能提供帮助请联系c.binance.quant@gmail.com ...
第一章:量化金融是什么? 量化金融研究量化技术在解决金融问题中的应用。它涵盖了诸如管理投资基金和保险公司、制造公司和银行业的金融风险控制以及金融市场行为等多个领域。量化金融是高度跨学科的,建立在金融、数学和信息学的关键专业知识之上。 本书将重点关注量化金融的一个方面——使用编程语言 C++定价金融衍生品。
Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件，你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究...
在此背景下，气候转型影响框架（Climate Transition Impact Framework, C-TIF）应运而生。该框架由麦肯锡联合70余家机构（包括国际组织、多边开发银行、学术机构及私营部门）于2023年COP28首次提出，旨在通过结构化、前瞻性的指标体系，量化不同气候路径的社会经济协同效益（Co-benefits）与负担（Burdens），推动公平包容...
3.GS Quant：金融量化分析的 Python 工具包 ️仓库名称：goldmansachs/gs-quant截止发稿星数: 4778 (近一周新增:840)仓库语言: JupyterNotebook仓库开源协议：Apache License 2.0 引言 GS Quant 是一款由高盛量化开发者打造的 Python 工具包，旨在加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发。项目作用 GS Quant ...
openGauss实现了向量化执行引擎,达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上,一次处理一批数据,而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化,达到指令级别并行。本文关注索引扫描算子CStoreIndexScan,并以btree索引为例。 1、Btree索引 openGauss基于PostgreSQL,btree的索引页分为meta页、root页、branch...
评估标准涉及“资源与保障、产线智能化、数字化生产、数字化运营、数据”5个能力域以及32个能力子域,从多维度、全方位、深层次地制定了评估策略,为企业数字化转型和智能化升级工程实施提供切实可行的参考行动项和成效量化依据,并推动评估方式从单一、静态向全面、联动转变。希望此项评估工作能够切实帮助企业找到转型过程...