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江湖无名 安心练剑
  • Python v3.12.3 学习-01-Whetting Your Appetite
    Whetting Your Appetite 如果你经常在计算机上工作,最终你会发现有些任务你想要自动化。 例如,你可能希望对大量文本文件进行搜索和替换,或者以复杂的方式重命名和重新排列一堆照片文件。也许你想编写一个小型的自定义数据库,或者一个专门的GUI应用程序,或者一个简单的游戏。 如果你是一名专业的软件开发者,你可能需要使用几个C/C++/Java库,但发现常规的编写/编译/测试...
    2018-02-14 07:09:30 | Lang
  • Python v3.12.3 学习-00-overview 概览
    Python教程 Python是一种易于学习、功能强大的编程语言。它具有高效的高级数据结构和简单但有效的面向对象编程方法。 Python的优雅语法和动态类型,加上其解释性质,使其成为脚本编写和快速应用开发在多个平台上的理想语言。 Python解释器和广泛的标准库可以在Python官方网站https://www.python.org/上以源代码或二进制形式免费获得,并可自由分发。同一网站...
    2018-02-14 07:09:30 | Lang
  • Quant-07-pandas 计算神器
    pandas pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. pandas is a NumFOCUS spo...
    2018-02-14 07:09:30 | Quant
  • Quant-06-visual 可视化
    可视化 分类 python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matplotlib matplotlib 是python可视化库的基础。matplotlib库的设计参考了matlab,甚至连名称也是以“mat”开头。 matplotlib库的一些优势:(翻...
    2018-02-14 07:09:30 | Quant
  • Quant-05-量化架构
    架构设计 全系使用python实现。因为都是python的类库,互相之间调用方便。 从数据抓取,数据处理,到数据展示数据运算都是python实现。 最终的数据都到前端展示出来。主要分为4个文件夹。 jobs 抓取数据并存储实现类。 libs 通用工具类。 web 前端展示框架。 tf 机器学习文件夹,推测数据。 项目使用hdf5 数据格式进行存储。如果要是单机跑数据。需要将服...
    2018-02-14 07:09:30 | Quant
  • Quant-03-Anaconda Python 环境神器
    Anaconda Anaconda 使用场景 数据科学家 连接到一系列来源,与其他用户协作,只需单击按钮即可部署项目。 IT专业人士 安全地从单个笔记本电脑扩展和部署到协作团队,从单个服务器到数千个节点。 商业领袖 以当今数字互动所需的速度利用数据科学,机器学习和人工智能的力量。 概述 很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环...
    2018-02-14 07:09:30 | Quant
  • Quant-03-Tushare 股票信息工具
    TuShare Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。 主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。 考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都...
    2018-02-14 07:09:30 | Quant
  • Qutan-02-金融量化计算
    基本信息 【地域模块】-【当地 GDP 发展】 【招聘信息】-【58/智联】 【公司信息】-【天眼查】 【信评】-【信评算法】(注册资本,资金流,) 【人的信评】-【各地的信评网站抓取】 【量化交易】 技术沉淀 【AI】+【BIG DATA】 【AI】 《深度学习入门》 量化交易入门 https://www.zhihu.com/question/22211032?so...
    2018-02-14 07:09:30 | Lang