文章目录AI是个宝前言一、文心一言是什么？二、让AI根据策略写出代码1.策略提示词2.AI给出的策略代码及说明三、进阶调试总结AI是个宝小米听说百度开放了文心一言AI，好奇的跑去问大麦：“文心一言都放开了，什么代码都可以写，你还学Python干嘛呀？”大麦：“怎么不学？不学你知道代码怎么回事儿！”“你学了这么久，你敢说有我的AI写得快么？”，小米一脸鄙夷地斜视着大麦，似乎在等着大麦哥哥洋相出尽。“我不信，AI能写出我的策略”，大麦反驳道，小米心里有些失望，但更有些高兴。“量化交易，不是一个AI就可以搞定的，AI对通用的算法也许很强，但涉及到个性的API调用，还是需要调试吧！”小米一听，立马挑战
作为重写Cython的游戏引擎的一部分，我正在尝试提高我的Python+Numpy类的性能，用于Matrix和VectorMath，因为这是我以前遇到的主要瓶颈之一。这组模块已定义了类型的类Vector2/3/4,Matrix2/3/4，和Quaternion.从GlmatrixJavaScript库，我认为这次我可以做的一件事是从基于类的系统转换为具有一堆数学功能的模块，以减少更多的开销。这样一来，我就不会每次添加两个向量一起返回一个新对象，而是我不必构建自定义对象。为了测试这一点，我写了一个基准演示，用于创建两个Vec2对象a和b将它们概括为组件以获取Vec2目的out。该代码被分解为ma
一、量化策略1、中长线趋势型通过量化方法从多个角度进行测评，分析价格中长线的趋势，判断是上升的概率更大还是下跌的概率更大，并始终坚持做大概率成功的投资。2、相对价值型通过筛选分析历史数据，获取证券或者证券组合之间的价格差异，通过反复买卖来获得价差收益，就是套利交易。二、交易频率1、高频交易1、交易量巨大2、持仓时间很短（进入微秒、毫秒级别），日内交易次数多2、低频交易1、成熟的交易理念2、随着资金量的增长，交易成本低3、价值投资 高频交易者通过快人一步捕捉市场的量价信息来赚取收益，低频交易者通过对股票的深入研究，根据股票的价值和价格的偏离来进行交易。当市场价格高于价值，卖出；价格低于价
本文为Python实现，C++实现链接模型量化若还没有配置环境（CUDA，CUDNN，TensorRT），请移至C++实现中查看环境配置方法 支持三种不同精度的量化模型单精度量化(FP32)模型半精度量化(FP16)模型Int8量化(INT8)经测试yolov5，yolov6，yolov7，yolov8转化成功yolov5:https://github.com/ultralytics/yolov5yolov6:https://github.com/meituan/YOLOv6yolov7:https://github.com/WongKinYiu/yolov7yolov8:https://g
我正在尝试创建一个高斯模糊的矩阵。我正在修改代码http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy/numpy.htmldev_data具有784个像素功能的行，我想与所讨论的像素周围的邻居以及像素本身模糊。当我们沿着外边缘（第1，-1，列1，-1）时，丢弃邻居的任何范围。我不太确定该如何丢弃。代码：#Initializeanewfeaturearraywiththesameshapeastheoriginaldata.blurred_dev_data=np.zeros(dev_data.shape)#wewillreshapethe784fea
宝洁作为世界日化行业的巨头，始终强调公司的成功不是源于技术、营销、资本，而是源于管理。1.宝洁人均年税后利润一般都在30万元以上，而国内企业一般都在5万元以下，甚至有的企业在1万元以下。2.宝洁的员工一般工作3个月左右就具备独立执行工作的能力，而国内企业的新员工平均需要2~3年才能独立承担工作。3.宝洁的员工平均月加班时间小于3小时，国内企业的员工平均月加班时间大于20小时。管理带来了效率、带来了成长、带来了竞争力!心脏，成年人的心脏大概只有拳头般大小，但它却负责全身血液的运输和回收，不受意识的支配，自动地、自觉地保障血液循环。为了能让生命继续延续，聪明的人开始计划着换一个心脏。科学的测量表明
我在MySQL中创建了一个表。我想存储一个名字、一个姓氏和一个double向量，但问题是:如何在MySQL中创建一个向量列？我的向量包含130个元素。 最佳答案 基本上有两种方法可以做到这一点。一个简单的方法是创建一个LONGBLOB或LONGTEXT字段，您将在其中存储serialized你的矢量版本。但从数据库建模的角度来看，这是一个非常丑陋的解决方案，因为DBMS无法执行搜索或索引这些向量的内容。正确的方法是在1-to-manyrelationship中使用两个表.这意味着，您将拥有一个具有以下结构的表table_A:CREA
feature_importances_是scikit-learn机器学习库中许多模型对象的属性，在训练模型之后调用该属性可以输出各个特征在模型中的重要性。示例代码：fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.datasetsimportmake_regression#生成一个示例数据集X,y=make_regression(n_features=4,n_informative=2,random_state=0,shuffle=False)#训练一个随机森林回归模型rf=RandomForestRegressor(n_e
目录背景介绍模型量化常见技术量化工具量化精度的选择结束语背景介绍
1、alpha对冲（期货）投资者在市场交易中面临着系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和非系统性风险（即阿尔法或Alpha、α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益（即阿尔法收益）的策略组合，即为阿尔法策略。alpha对冲源代码：importpandasaspd#加载历史数据欧美5.5data=pd.read_csv('data.csv')#计算Alphadata['Alpha']=data['Alpha_Indicator']-data['Beta_Indicator']#生成交易信号大恒指35data['Signal']=0data.loc[data['Alph
