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搜索[量化交易]，共10000篇文章

开源项目质效量化评估和智能预测体系正式发布

2025全球数字经济大会·全球开源创新发展论坛上，国家工业信息安全发展研究中心联合开源指南针社区（OSS Compass）、南京大学、开放原子开源基金会、开源中国、CSDN等单位，共同发布开源项目质效量化评估和智能预测体系

2025-07-08

B 端常用交互方式的量化及优化实践和指引

一、引言 B端前端交互领域是处于视觉设计师、产品和前端之间的交叉地带，而交互领域有以下特点：业务影响低：对业务功能影响不大，即业务功能完整性不会因为交互的好坏受影响量化难：难以被量化，因此无法准确体现其好坏的价值所在

2024-08-02

幻方量化旗下 DeepSeek 发布 67B 开源大模型

知名私募巨头幻方量化宣布，其探索 AGI（通用人工智能）的新组织“深度求索（DeepSeek）”继 11 月初发布 Coder 代码模型之后，正式发布通用大语言模型：DeepSeek LLM 67B。

2023-11-30

用 bitsandbytes、4 比特量化和 QLoRA 打造亲民的 LLM

QLoRA 引入了多项创新技术，在不牺牲性能的情况下节省内存:(a) 4 位 NormalFloat (NF4)，一种新的数据类型，在信息论意义上是正态分布权重的最佳表示 (b) 双量化，通过对量化系数进行二次量化来减少平均内存占用

2023-11-07

Northstar v6.2.0.RC3 已经发布，盈富量化平台

Northstar v6.2.0.RC3 已经发布，盈富量化平台此版本更新内容包括：新增 #I7ZIRJ 优化增加套利策略专用的模组上下文，优化多空同时发单的操作增加了模拟合约，使得模拟盘能测试套利模组

2023-09-28

Northstar v6.2.0.RC2 已经发布，盈富量化平台

Northstar v6.2.0.RC2 已经发布，盈富量化平台此版本更新内容包括：新增 #I7ZIRJ 优化增加套利策略专用的模组上下文，优化多空同时发单的操作增加了模拟合约，使得模拟盘能测试套利模组

2023-09-24

深度优化 | PolarDB-X 基于向量化 SIMD 指令的探索

在HTAP方面，PolarDB-X对于AP引擎的向量化已经有了诸多探索和实践，例如实现了列式内存布局，MPP，面向列存的执行器等高级特性(参考PolarDB-X 向量化执行引擎(1)及PolarDB-X

2023-08-31

Northstar v6.1.0.RC3 已经发布，盈富量化平台

Northstar v6.1.0.RC3 已经发布，盈富量化平台此版本更新内容包括：新增 #I7JL8B #I7JLC9 #I7JLEZ #I7JO5A 优化模组列表自动刷新资金曲线加入手续费扣减

2023-07-22

Northstar v6.1.0.Beta3 已经发布，盈富量化平台

Northstar v6.1.0.Beta3 已经发布，盈富量化平台此版本更新内容包括：新增 #I7JL8B #I7JLC9 #I7JLEZ #I7JO5A 优化模组列表自动刷新资金曲线加入手续费扣减

2023-07-10

每日一博 | 搜索语义模型的大规模量化实践

从浮点矩阵中统计最大值是否截断上，分为饱和量化和非饱和量化。一般权重采用非饱和量化；输入/输出矩阵数据分布不均匀，采用饱和量化。

2023-06-30

Northstar v6.0.0-RC9.1 已经发布，盈富量化平台

Northstar v6.0.0-RC9.1 已经发布，盈富量化平台此版本更新内容包括：修复修复手工干预持仓后没有更新模组持仓状态的问题修复RC9引入的回测时持仓状态不正确问题优化优化日志输出

2023-06-16

Northstar v6.0.0-RC3.1 已经发布，盈富量化平台

Northstar v6.0.0-RC3.1 已经发布，盈富量化平台此版本更新内容包括： v6.0重大更新把包名全部改为 org.dromara 的前缀重构了指标框架简化了项目依赖，移除了 redis

2023-05-28

轻量化图形组件，给你的设备点缀一些色彩

轻量化图形组件可以依托于 OneOS ，在各种各样带屏幕的 MCU 产品上大放光彩。比如：智能家居、工业控制、汽车表盘、医疗设备、穿戴设备等，可谓是大有可为！

2022-12-02

分布式存储系统可靠性：系统量化估算

本文就重点来分析一下分布式系统的数据可靠性的量化模型。二、背景数据的重要性不必多说，基本上数据可以称得上是企业生命力的核心，是企业赖以生存的根本。

2021-08-02

【最佳实践】Filebeat实现MySQL日志轻量化发送至Elasticsearch

在今天的文章中，我们来详细地描述如果使用Filebeat把MySQL的日志信息传输到Elasticsearch中。环境准备 1、准备centos7.4版本 ECS 环境，关闭 selinux、firewall。2、准备阿里云elasticsearch 6.7 版本环境，并使用创建的账号密码登录Kibana3、安装 Filebeat 版本为 6.7.04、安装 MySQL 版本为 5.6.48 安装 MySQL 我们需要通过以下命令，来对 MySQL 进行安装。 # yum install mysql-server # systemctl start mysqld # systemctl status mysqld ####通过mysqladmin设置root密码##### # mysqladmin -u root password "12

2020-05-28

【最佳实践】轻量化数据采集器Beats入门教程

轻量化数据采集器Beats入门教程，帮助 Elasticsearch 初学者全面了解什么是 Beats、如何快速部署 Beats。

2020-04-07

【Python金融量化】VaR系列(一)：HS,WHS,RM方法估计VaR

最近参加了一个线上学习计划，一群人一起学《Elements of Financial Risk Management》这本书，主要偏向于金融时间序列和多因子模型的知识，结合python编程。现在已经看了三分之一左右，感觉写的还不错，有些收获，意外惊喜是教材的答案全是用excel公式做的，头一次发现excel还可以做极大似然估计这种东西，很神奇。 VaR的估计是书中一个重要部分，从最浅显的HS模型开始不断深入到蒙特卡洛，讨论了若干估计方法，边学习边总结吧。这次主要总结三种不需要考虑分布的方法，并分析每种方法的特点。 VaR定义这里所说的VaR并非时间序列中的向量自回归模型(vector autoregression)，而是在险价值(Value at Risk)。指的是一定概率下，一个金融资产在未来一段时间内的最大可能损失，是对金融资产风

2018-08-23

实体嵌入(向量化)：用深度学习处理结构化数据

嵌入源自于 NLP （ word2vec ）中的单词学习，上图来自 Aylien 本博文将涉及机器学习中两个重复出现的问题：第一个问题是深度学习在图像和文本中都有较好的表现，我们又如何将其用于表格数据？其次，在构建机器学习模型时，你必须始终问自己一个问题：将如何处理数据集中的分类变量？令人惊讶的是，我们可以用相同的答案回答这两个问题：实体嵌入。现在，深度学习在许多方面都优于其他机器学习方法：图像识别，音频分类和自然语言处理只是众多应用中的一部分。这些研究领域都使用所谓的“非结构化数据”，即没有预定义结构的数据。一般来说，这些数据也可以按照一定的顺序（像素，用户行为，文本）排列。深度学习已成为处理非结构化数据的标准。现在的问题是深度学习是否也可以在结构化数据上有较好的表现。结构化数据是以表格格式组织的数据，其中列表示不同的特征，而行表示不同的数

2018-02-26

日内拐点算法原理：从拐点识别到交易执行的完整链路

今天继续给大家按计划更新，2天没有更新了，在开发算法研究比较忙，拐点是用来做日内交易的，原理有一点类似冲高回落交易，我完善了一下原理的算法，动态的起点交易，原始的原理思路

2026-09-28

网格交易怎么用 Python 准备数据并回测？（含手续费才是真相）

一句话回答：网格交易的数据准备就三件事——定区间、定格数、定格距。用 AlphaFeed 的日线算出历史价格区间与 ATR，用分位数切出网格线，再写一个几十行的回测：价格下穿格线买一格、上穿卖一格。

2026-09-13

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。