backtrader是著名的开源量化框架，作者叫DanielRodriguez，就是下图这位老兄。这个作者是德国人，工作在德国慕尼黑，编程水平极高，比国内一些非专业程序员编写的回测平台代码质量高太多。backtrader框架编码简洁优雅，用户编写回测策略所需代码量极少。遗憾的是这位德国老兄写的backtrader英文文档与英国人的写作风格很不一样，能说一句绝不说两句，还经常夹杂一些古怪的俚语，说实话对中国人有些晦涩难懂（有的老外看了也说难懂），严重妨碍了backtrader在中国的普及。因此，为推动backtrader在中国的普及，我们编写了目前国内唯一（也是世界唯一）的扫地僧backtrad
去年Meta发布了售价高达1500美元的VST头显QuestPro，该头显与Meta的Quest2等产品在定价、技术路径上有很大不同，其搭载了眼球追踪、彩色VST等更高端的功能，而产品发布后，外界对其反馈也褒贬不一。作为Pro产品线首个产品，QuestPro主要是为了推动混合现实生态，后期将有望通过软件更新来优化体验。因此，我们可以期待QuestPro在其生命周期内进一步升级。那么，Meta对于该产品有哪些规划呢？展望新的一年，Meta又有哪些新的计划？为了解这些问题，近期AndrewBosworth在L'UsineDigitale的采访的文章中，一起回顾了QuestPro发布，并探讨了未来发
文章目录1.投资和投资学的关系1.1什么是投资？1.2什么是投资学？2.投资学的主要内容2.1金融市场与投资环境2.1.1金融资产2.1.2债券市场的意义2.1.3金融市场与经济2.1.4投资过程2.1.5竞争性的市场2.1.6市场参与者2.1.7主要的市场债券市场外汇市场贵金属市场大宗商品市场股票市场1.投资和投资学的关系1.1什么是投资？投资是为了获得可能但并不确定的未来值（Futurevalue）而作出牺牲确定的现值（Presentvalue）的行为。（WilliamF.Sharpe，1990年获得诺贝尔经济学奖）投资有三大特点投资的时间性：资金具有时间价值，是牺牲当前消费（Reduce
近来，大型语言模型（LLM）在各种任务中表现出色。然而，即便有卓越的任务处理能力，LLM却面临着巨大的挑战，这些挑战源于其巨大的规模和计算需求。举个例子，GPT-175B版本具有惊人的1750亿参数，至少需要320GB（使用1024的倍数）的半精度（FP16）格式存储。此外，部署此模型进行推理还需要至少五个A100GPU，每个GPU具有80GB的内存，这样才能有效地保证运行。为了解决这些问题，当下一种被称为模型压缩的方法可以成为解决方案。模型压缩可以将大型、资源密集型模型转换为适合存储在受限移动设备上的紧凑版本。此外它可以优化模型，以最小的延迟更快地执行，或实现这些目标之间的平衡。除了技术方面
BOXTRADE-天启量化分析平台系统功能预览系统功能预览1.登录首页参考登录文档2.A股行情与策略分析2.1 A股股票列表可以筛选和搜索2.2 A股行情及策略回测2.2.1行情数据提供除权和前复权，后复权数据；外链公司信息2.2.2内置策略执行结果概览2.2.3量价走势图2.3 A股策略执行结果分析2.3.1策略执行结果分析2.3.2策略执行买卖分析2.3.4策略执行买点提示2.3.5策略执行卖点提示2.3.6策略执行回报率和现金流走势3.国内期货行情与策略分析3.1 期货品种大全3.1.1可以筛选交易所和品种3.1.2筛选交易所3.1.3筛选交期货品种3.2 期货在售合约可筛选品种3.3
作者| RyanDonovan编译| 徐杰承当WardCunningham在“敏捷宣言”中首次提出“技术债”概念时，他表示需要用一种方式来讨论项目早期所做的决策，这些决策会在工程师后续的开发工作中困扰他们。一些企业为了将产品推向市场而在早期做出的技术决策可能并不适用于长期发展，除非修正这些决策，否则团队的生产力将会受到影响。这里的一个例子是，Facebook最初是用PHP编写的。然而随着增加特性、复杂性和规模，PHP开始变得不再适用于新的需求，这便是PHP给Facebook带来的技术债。但值得注意的是，技术债并不一定意味着最初的选择是错误的。用PHP编写网站起初是一个明智的决定——问题并不出在
我从scikit-learn开始，我正在尝试将一组文档转换为我可以应用聚类和分类的格式。我已经看到了有关矢量化方法的详细信息，以及用于加载文件和索引其词汇表的tfidf转换。但是，我有每个文档的额外元数据，例如作者、负责的部门、主题列表等。如何向向量化函数生成的每个文档向量添加特征？ 最佳答案 您可以使用DictVectorizer获取额外的分类数据，然后使用scipy.sparse.hstack将它们结合起来。 关于python-scikit-learn，将特征添加到向量化的文档集，我
给定一个nxn数组A的实数正数，我试图找到二维数组三行的所有组合的元素最小值的最大值中的最小值。使用for循环，结果是这样的:importnumpyasnpn=100np.random.seed(2)A=np.random.rand(n,n)global_best=np.infforiinrange(n-2):forjinrange(i+1,n-1):forkinrange(j+1,n):#findthemaximumoftheelement-wiseminimumofthethreevectorslocal_best=np.amax(np.array([A[i,:],A[j,:],A
我需要通过对3D数据数组进行阈值处理来创建bool掩码:数据小于可接受下限或数据大于可接受上限的位置的掩码必须设置为True(否则错误)。简明扼要:mask=(datahigh)我有两个版本的代码来执行此操作:一个直接使用numpy中的整个3D数组，而另一个方法循环遍历数组的切片。出乎我的意料，第二种方法似乎比第一种方法更快。为什么？？？In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importsysIn[3]:print(sys.version)3.6.2|ContinuumAnalytics,Inc.|(default,Jul202017,13:14:59)[GCC4.2.
我必须执行以下类型的许多循环foriinrange(len(a)):forjinrange(i+1):c[i]+=a[j]*b[i-j]其中a和b是短数组(大小相同，大约在10到50之间)。这可以使用卷积有效地完成:importnumpyasnpnp.convolve(a,b)但是，这给了我完整的卷积(即，与上面的for循环相比，向量太长了)。如果我在卷积中使用“相同”选项，我会得到中心部分，但我想要的是第一部分。当然，我可以从完整向量中去掉不需要的部分，但如果可能的话，我想去掉不必要的计算时间。有人可以建议更好的循环矢量化吗？ 最佳答案
