分类目录归档:知识库
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【置顶】FinRobot-架构图
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【置顶】StackStorm-开源的自动化平台
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- 定义与概述
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StackStorm是一个开源的自动化平台,用于事件驱动的自动化操作。它能够将各种系统、工具和服务集成在一起,通过自动化流程来响应事件,从而提高系统的运维效率、可靠性和敏捷性。例如,在一个复杂的云计算环境中,当监测到某个虚拟机的CPU使用率过高时,StackStorm可以自动触发一系列操作,如扩展虚拟机资源或者迁移虚拟机到其他主机。
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核心组件与架构
- 传感器(Sensors):这是StackStorm的输入部分,用于检测事件。传感器可以监控各种来源的事件,如系统日志、消息队列、网络设备的SNMP陷阱等。例如,一个文件系统传感器可以监控文件系统的变化,如文件的创建、修改...
预测中国A股下一个交易日的全天5分钟级别的价格-V02
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1. 数据收集与处理
1.1 数据源
- 基础数据:A股的历史交易数据,包括
开盘价
、收盘价
、最高价
、最低价
、成交量
等,可以使用Tushare
或Akshare
等API进行获取。 - 数据频率:需要5分钟级别的OHLCV数据。这意味着每5分钟会有一次更新的数据点。
- 市场情绪与资金流向:除了价格数据,情绪数据(新闻、社交媒体)和资金流向(主力资金、行业资金等)是非常重要的。可以通过
舆情分析
、热度分析
以及资金流向
来增加模型的预测能力。
1.2 数据清理与预处理
- 缺失值与异常值处理:金融数据常常存在缺失或异常,需要使用插值法、均值填充、异常值检测(如IQR、Z-Score)等技术来处理。
- 时间序列...
预测中国A股下一个交易日的全天5分钟级别的价格-V01
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要预测中国A股下一个交易日的全天5分钟级别的价格,基本上需要以下几个步骤来构建模型和实现方案:
1. 数据收集与准备
- 历史数据:获取A股的历史价格数据,最好是高频数据(如5分钟级别的OHLCV数据:开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量)。可以通过
akshare
、tushare
等API来获取。 - 数据清理:处理缺失值,去除异常值,确保数据的质量。时间序列数据需要对齐,确保没有错过任何一个时间点。
-
特征工程:为模型构建相关特征,例如:
-
技术指标:移动平均线(MA)、相对强弱指数(RSI)、MACD等。
- 成交量特征:成交量与成交价的比值。
- 资金流向:主力资金的流入流出情况。
- 行业数据...
无头浏览器
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无头浏览器(Headless Browser)是什么意思?
无头浏览器是一种没有图形用户界面(GUI)的网页浏览器,它能够像普通浏览器一样解析HTML、CSS、JavaScript,处理网页渲染、表单提交、Cookie存储等操作,但所有功能都通过命令行或编程接口(API)来控制,无需用户可视化交互。
核心特点
- 无界面运行:没有传统浏览器的窗口、按钮等视觉元素,完全在后台或命令行环境中执行。
- 功能完整:支持现代网页技术,包括JavaScript执行、DOM操作、CSS渲染、AJAX请求等,与普通浏览器(如Chrome、Firefox)内核功能一致。
- 可编程性:通过API(如JavaScr...
Awesome Systematic Trading-Awesome Systematic Trading
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一段话总结
该网页是一个系统化交易(量化交易)领域的精选资源列表,涵盖库、工具、框架及学习资源,遵循MIT License或CC-BY国际协议开放使用。资源筛选标准包括符合量化交易领域、良好代码风格与架构,优先选择活跃开发及测试覆盖合理的项目。内容涵盖AI驱动的交易系统(如星数38k的AI Hedge Fund、12k的FinRL)、回测与实时交易框架(如31k星的vnpy、12k星的QuantConnect)、加密货币专项工具(如40k星的Freqtrade)、机器学习/强化学习工具、Alpha因子集合、基础组件(计算、分析、数据处理等库)、数据来源、经纪商API及学习资源(书籍、课程...
AI 式搜索-
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温莎经纪-在线交易平台
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以下是关于 cnwindsorbrokers.com
的详细介绍:
网站概述
- 品牌归属 :温莎经纪是温莎集团旗下提供投资服务和活动的品牌名称。
- 监管信息 :温莎国际经纪商有限公司受塞舌尔金融服务管理局(FSA)监管;赛尔敦投资有限公司(约旦)受约旦证券委员会(JSC)监管;温莎市场(肯尼亚)有限公司受肯尼亚资本市场管理局(CMA)监管;Windsor Global Markets Ltd 在英属维尔京群岛受金融服务委员会许可和监管。
提供的服务
- 差价合约交易 :提供外汇、股票、加密货币、商品、指数等差价合约交易。用户可以使用杠杆进行交易,但需注意杠杆带来的风险。
- 教育资源 :提供市...
TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework-论文
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