「Harry大财主的每周二更新35#」TombTuesday快乐，我的盗墓者朋友们！在过去的一周里，我们看到市场的波动和下行的势头越来越大，但是当大家都在忙着看图表的时候，我们却在看我们在TombChain上的性能测试结果，我们在为我们的Cemetery建立和增加功能，并且我们将CeFi的力量带到DeFi，成功推出了Felix!市场是动荡的，弱手正在被震出，而真正的牛市正在忙于积累这个市场所能给予他们的一切。这不是我的第一次下跌趋势，当然这也不是我的第一个市场周期。我们将继续建设，我们将继续创新，尽管目前的价格行动。请放心，我们总是在观察，我们总是做好充分的准备，我们总是把我们的协议和社区的健
如果我们将区块链定义为信任机器，那么预言机器本质上可以被描述为维护和建立信任的机器。事实上，区块链本身并不产生信任，信任的输入来自于预言机。智能合约的模块化增长将带来大量的交互需求和相应的差异数据请求。为此，Bitbyte.Finance与预言机上线，提供链上协议和各种模块，与链下世界交互，并与其他协议共享协议自己的模块，最终按顺序使用预言机。实现数据资产的进一步价值裂变。预言机价值的概率被严重低估了。预言机是进入Web3必不可少的选择，但随着链上应用和链下关联的增加，预言机的认知一直停留在喂价上，这显然低估了它的价值。可以提供证明，可以提供数据，可以展开统计来证明链下事件，如储蓄证明来证明资
我正在使用pyalgotrade作为交易策略，我想在列表中使用多个代码。它现在的设置方式是，它为列表中的每个代码运行策略，但我想要它做的是将它们作为一个复合策略运行。我该怎么做？代码如下:frompyalgotrade.toolsimportyahoofinancefrompyalgotradeimportstrategyfrompyalgotrade.barfeedimportyahoofeedfrompyalgotrade.technicalimportstochfrompyalgotradeimportdataseriesfrompyalgotrade.technicalimpo
Python中有类似quantstrat的东西吗？在R中？ 最佳答案 是的，Quantopian使用名为zipline的开源Python回测引擎. 关于python-Python中有类似于R中的quantstrat的东西吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13836277/
我想在pandas中处理二级库存数据。为简单起见，假设每行有四种数据:毫秒:时间戳，int64last_price:最后成交价，float64，ask_queue:askside的volume，一个固定大小(200)的int32数组bid_queue:出价方成交量，一个固定大小(200)的int32数组这可以很容易地定义为numpy中的结构化数据类型:dtype=np.dtype([('millis','int64'),('last_price','float64'),('ask_queue',('int32',200)),('bid_queue',('int32',200))])通过
MaximumDrawdown是量化金融中常用的风险指标，用于评估所经历的最大负返回。最近，我对使用循环方法计算最大回撤的时间变得不耐烦了。defmax_dd_loop(returns):"""returnsisassumedtobeapandasseries"""max_so_far=Nonestart,end=None,Noner=returns.add(1).cumprod()forr_startinr.index:forr_endinr.index:ifr_start我熟悉矢量化解决方案会更好的普遍看法。问题是:我可以向量化这个问题吗？这个解决方案是什么样的？它有多大好处？编辑
Tomb2.0和Tomb的未来做好一件事是如此的有价值，以至于为了做得更好直至去死也全然是愚蠢的。如果什么都不做，那简直就是浪费生命，因为我觉得生命是用成就来衡量的，而不是单单用年限来衡量。——布鲁斯-麦克拉伦去年9月，当我接手TombFinance时，我知道我有能力取得一些非常特别的成就。我没有一天不在考虑如何能够最好地利用我所有的能力来改善Tomb的状况和未来!尽管现在是充满挑战的时期，但我很感激能得到这个机会，并与在DEFI中最了不起的社区分享这个机会。鉴于最近发生的事件，LUNA和UST黑天鹅的渲染波及了整个加密货币生态系统，我觉得有必要更早地与你们分享我原本计划的Tomb的未来。作为
前言北京时间2022年4月15日，知道创宇区块链安全实验室 监测到DeFi协议RikkeiFinance遭到黑客攻击，被盗资金中已有2600枚BNB（约合108.5万美元）被转入TornadoCash。分析攻击事件如下图所示：基础信息攻击合约：0xe6df12a9f33605f2271d2a2ddc92e509e54e6b5f0x9ae92cb9a3ca241d76641d73b57c78f1bcf0b209攻击者地址：0x803e0930357ba577dc414b552402f71656c093ab恶意预言机地址：0xa36f6f78b2170a29359c74cefcb8751e4521
1.前言北京时间2022年3月31日，知道创宇区块链安全实验室监测到借贷平台Ola_finance遭到重入攻击，黑客窃取216964.18USDC、507216.68BUSD、200000.00fUSD、55045WETH、2625WBTC和1240,000.00FUSE，约467万美元。2.分析其中一起攻击事件如下图所示，该次攻击事件的问题点在于Ola.finance和ERC677代币的不兼容，这些代币的内置回调函数被攻击者利用进行重入攻击以耗尽借贷池。所有攻击事件如下：20WBTC+100WETH被盗：https://explorer.fuse.io/tx/0xe800f55fe6c81b
一夜之间人们都开始谈论AIGC仿佛一夜之间，人们都开始关注AIGC，都在热烈地讨论AIGC，大家被ChatGPT异想天开的能力所折服，用它将流行歌曲改写为生活趣事，将文章变成打油诗，并模仿圣经语言来描述荒诞的事情。甚至连程序员都甘拜下风，技术公司Replit的创始人给ChatGPT发了一段JavaScript代码，让它找到里面的bug。ChatGPT的回答非常全面也非常有意思：它首先试图确认这段代码的意图是什么，然后根据意图很快就找到了bug所在，并且还附上了相当细致的描述，来解释问题出在哪，会导致什么样的bug，应该怎么改，为什么要这样改等等。而且ChatGPT还给出了一段代码示例，把修改
