回测收益170%的趋势交易策略——《基于模糊理论的趋势交易-王立新》论文精读

这篇论文2014年发布在SCI一区,共3篇,作者是师承模糊集之父Zadeh的王立新教授(西安交通大学),论文的贡献在于把金融领域模糊的表达转变为模糊集(fuzzy sets)和隶属函数(membership),先看回测展示: 图中上图绿线表示买入并持有,红线表示卖出。下图是系数值,绿色代表买方力量值

[转帖]计算机为什么选用补码表示整数?

https://zhuanlan.zhihu.com/p/501536618 深入理解计算机系统(原书第3版) 京东 ¥91.80 去购买​ 整数主要有三种表示方法:原码、反码、补码,目前的计算机都采用补码表示方法。各种表示方法的定义如下: 原码 第一位表示符号,剩余位表示数值 反码 正数的反码是其

[转帖]Oracle入门精读28-字符集 AL32UTF8与UTF8

字符(Character) 字符是各种文字和符号的总称,包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字等。 字符编码(Character Encoding) 是一套法则,使用该法则能够对自然语言的字符的一个集合,与其它的一个集合(如数值编码)进行配对。 即在符号集合与数字系统之间建立对应关系。 字符集(C

Python中的弱引用与基础类型支持情况探究

## 背景 最近有一个业务场景需要用Python自行实现一个简单的LRU cache,不可避免的接触到了弱引用这一概念,这里记录一下。 ## 强引用 Python内存回收由垃圾回收器自动管理,当一个对象的引用计数归0时,其内存就可能被回收掉,而引用计数器的数值其实就是代表有多少个强引用指向该对象,我

不可重复读的危害

隔离级别 关于这个可重复读的隔离级别。 不可重复读的危害,书上说的事两次读取的值不一样,至于不一样的后果,从网上找的解释并不特别全面清晰。 举一个库存的例子。 事务A 根据库存量需要调配其他物流资源,一切资源配置都依据库存数值。 事务B 、事务C等等,可能是有人买东西,总之这些事务BCD等等都在修改

Python NumPy 广播(Broadcast)

张量(Tensor)、标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix) Python Numpy 切片和索引(高级索引、布尔索引、花式索引) Python NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方

【pandas基础】--数据类型

数据类型是计算机编程中将不同类型的数据值分类和定义的方式。 通过数据类型,可以确定数据的存储方式和内存占用量,了解不同类型的数据进行各种运算的能力。 使用`pandas`进行数据分析时,最常用到的几种类型是: 1. 字符串类型,各类文本内容都是字符串类型 2. 数值类型,包括整数和浮点数,可用于计算

【数据集】Maple-IDS——网络安全恶意流量检测数据集

一、数据集介绍 Maple-IDS数据集是一个网络入侵检测评估数据集,旨在增强异常基础入侵检测系统(IDS)和入侵预防系统(IPS)的性能和可靠性。随着网络空间安全领域攻击的日益复杂化,拥有一个可靠和最新的数据集对于测试和验证IDS和IPS解决方案至关重要。 数据集由东北林业大学网络安全实验室发布,

数据血缘系列(3)—— 数据血缘可视化之美

大家好,我是独孤风。在当今数据驱动的商业环境中,数据治理成为企业成功的关键因素之一,而数据血缘正是数据治理成功的一个关键。 本文我们详细探讨下数据血缘可视化是什么,该如何实现。并顺便对比一下Apache Atlas 、Datahub、Openmetadata、Marquez、SQLLineage、A

数据特征采样在 MySQL 同步一致性校验中的实践

作者:vivo 互联网存储研发团队 - Shang Yongxing 本文介绍了当前DTS应用中,MySQL数据同步使用到的数据一致性校验工具,并对它的实现思路进行分享。 一、背景 在 MySQL 的使用过程中,经常会因为如集群拆分、数据传输、数据聚合等原因产生流动和数据复制。而在通常的数据复制过程

(数据科学学习手札162)Python GIS神器geopandas 1.0版本发布

本文完整代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,就在昨天,Python生态中著名的GIS分析库geopandas发布了其1.0.0正式版本。 历经10年迭代升级,geopa

数据标注工具 doccano | 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)

目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中,抽取的类别没有限制,用户可以自己定义。 安装 详见:数据标注工

数据分析---matplotlib模块的使用

1.摘要 在数据可视化、统计绘图和图表生成领域,Python 被广泛使用,其中 Matplotlib 是一个极其重要的基础三方库。本博客旨在介绍 Python 及其三方库 Matplotlib 的详细信息,包括 Matplotlib 的安装步骤、示例代码及使用注意事项。 2.引言 2.1 什么是Ma

数据标注工具 doccano | 文本分类(Text Classification)

目录安装运行 doccano打开 doccanno创建项目上传数据定义标签添加成员开始标注导出数据查看数据统计 数据标注工具 Label-Studio 安装 打开命令行(cmd、terminal)执行安装命令 # Python 3.8+ pip install doccano -i https://

再谈量化策略失效的问题

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流。 如何判断量化策略是否失效 我们在交易量化策略的时候,经常会遇到量化策略出现持续性的回撤。此时,必须考虑一种情况,即正在交易的策略可能失效了。于是,我们的首要工作是,判断这个量化策略是否失效。 判断量化交易

数据库实验五:数据库编程

2、设计一个小型的数据库应用程序  可利用现有的数据库,也可重新设计数据库。  要求实现数据的增加、删除、修改、查询的功能。  在报告中描述清楚使用的数据库、数据表及实现的功能(要求截图,并附 代码) 设计一个小型的数据库应用程序 数据库名:student 表名:infor 字段: Sno:学

数据平台:企业数字化转型的加速器

企业数字化转型的基本路径 数字化转型是一个逐步发展的进程,它遵循着从计算机化到连接、透明化、预测和自适应的路径。在这一进程中,企业从传统工厂向透明工厂、智能工厂转变,实现工业4.0的目标。这一转变涉及人机环境料法的各个方面,包括现场管理、制造管理、运营管理等,旨在通过数据透明可视化和管理精益化,实现

白话理解和使用DOCKER VOLUME

出于效率等一系列原因,Docker容器的文件系统在宿主机上存在的方式很复杂,这会带来下面几个问题: 不能在宿主机上很方便地访问容器中的文件。 无法在多个容器之间共享数据。 当容器删除时,容器中产生的数据将会丢失。 为了解决这些问题,Docker引入了数据卷(Volume) 机制。数据卷以独立于Do...

数字滤波器和模拟滤波器(一)

下面介绍模拟滤波器和数字滤波器的频率响应的异同,以及如何使用python地`scipy.signal`来绘制其频谱响应和冲激阶跃响应。在第二期将谈到如何设计模拟滤波器和数字滤波器。

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