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Windows 10企业评估版本等虚拟主机向开发者开放

微软刚刚在Windows开发中心宣布了2016年3月版本的60天评估Windows开发者虚拟主机。这些虚拟主机来自于Hyper-V、Parallels、VirtualBox和多版本VMWare，本质上是在PC或者Mac创建Windows 10开发环境来测试代码和设备或者帮助移植现有项目到Windows 10支持的格式上。该版本的安装包含Windows 10企业评估版本Version 1511、Visual Studio 2015社区Update 1、Windows开发者SDK和工具（Build 10586）、Windows IoT Core SDK和树莓派2（Build 10586.0.151029-1700）、Windows IoT Core核心项目模板（Version 1.0），微软Azure SDK for .NET（Build 2.8.2），Windows Bridge for iOS (Build 0.1.160304)、Windows UWP案例(Build 2.0.4)和Windows Bridge for iOS案例。顾名思义，这些下载只有60天的时间允许开发者尽情的体验Universal Windows Platform工具和技术的所有功能。本文转自d1net（转载）

2017-07-02

甲骨文就 Java 侵权案向谷歌索赔 93 亿美元

新浪科技讯北京时间3月29日早间消息，法庭文件显示，甲骨文希望就谷歌在Android中使用Java一案向其索赔93亿美元。

2017-06-05

工信部正式向电信联通发放FDD制式4G牌照

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 2月27日下午消息，在中国移动领跑4G一年多后，工信部今日正式向中国电信和中国联通发放FDD制式4G牌照。

2015-02-27

1000个量化策略第1期：全球大类动量，真能赚钱？

今天完成了回测系统的开发，api接口的开发，方便我直接调用量化接口，就行策略的开发分析，做策略参数的组合分析，看那个参数比较合适，我自己计算了大量的因子，差不多1000个因子，可以给机器学习，做因子的组合优化

2026-09-29

定投量化交易算法：从定时定额到智能定投

最近在回测交易的策略，发现每次跳转交易参数，都需要重新运行一次回测的代码，发现很不方便，所以就想把常见的交易策略模型，常见的策略交易算法，轮动算法实现网页的版本，只需要输入参数就可以，检验我们最近的策略，同时如果可以支持策略的仿真交易是最好的，这样就可以看不同策略参数的表现，目前完成了几个部分

2026-09-29

量化交易本地数据交互：主流方案、实现机制与选型对比

在做量化交易中，我们经常回设计到一个问题，数据的交互，量化软件数据保存到本地，本地的数据导入量化系统等，数据的交互主要涉及到交易序号的交互，数据行情的交互，下面是几个常见的方式，本质都是一样，通过一个中间的文件保存

2026-09-28

量化程序使用 SQLite WAL：三个容易忽略的问题

个人量化程序的数据量通常不算大，用 SQLite 保存行情、信号和回测结果很方便，不需要单独维护数据库服务。

2026-09-28

量化打板系统如何落地？从行情触发到风险控制

整理量化打板方案时，我更愿意先画执行链，而不是先选软件。一个可落地的流程至少包括行情输入、信号判断、委托执行、撤单处理和运行监控。

2026-09-24

量化交易是怎么赚钱的？普通人能复制吗

量化交易赚钱，靠的是捕捉市场定价偏差、承担风险的补偿、以及执行效率优势这三类来源（本质是概率和统计，而非预测未来）。普通人能不能复制？答案是：能参与、能学会方法，但不能简单复制别人的成功，也不能指望稳

2026-09-23

个人做量化交易的合规与风险注意事项

个人做量化交易，必须高度重视合规与风险两大方面。合规方面：要遵守所在市场的法律法规和监管要求、遵守交易渠道关于程序化交易的规定、遵守数据使用的相关条款。风险方面：要认识到量化交易的市场风险（可能亏损）

2026-09-23

量化交易入门练手项目：适合新手的 5 个小课题

适合量化新手的练手项目，应该满足"逻辑简单、覆盖核心技能、能独立完成"三个条件。本文推荐五个循序渐进的小课题：一是行情数据获取与可视化，二是技术指标计算器，三是双均线策略回测，四是策略绩效分析工具，五

2026-09-20

量化交易学习计划：3 个月入门时间表

一份可落地的量化交易 3 个月入门时间表，可以这样安排：第 1 个月打基础（Python 基础语法 + 数据获取处理 + 基础金融概念），第 2 个月学核心（经典策略学习 + 动手写第一个策略 + 策

2026-09-20

量化交易的核心逻辑：从数据到下单全流程解析

量化交易的核心逻辑，是把一个交易想法转化为可执行、可检验、可自动运行的完整闭环，其标准流程包含六个环节：数据获取、策略研究、策略回测、模拟交易、实盘执行、监控迭代。每个环节环环相扣，任何一环出问题都会

2026-09-18

通达信自动交易方案比较QMT、PTrade和水母量化

把链路拆开后，市面上的方案大致分成两类：一类把公式逻辑迁移到量化平台，另一类保留通达信计算，通过预警文件把信号交给交易端。QMT、PTrade和水母量化小精灵分别代表了这两种实现思路。

2026-09-17

Spring Boot 3.4 + Java 21 在量化平台中的架构实践

结论先行：EasyQuant 量化策略交付平台后端基于 Spring Boot 3.4 和 Java 21 构建，充分利用了虚拟线程（Virtual Threads）、record 类型、模式匹配等新特性

2026-09-16

A 股量化数据接口怎么选？Tushare、AkShare、baostock 与 AlphaFeed 对比

一句话回答：免费自用、能接受偶发不稳定，选 AkShare / baostock；要积分制的丰富基本面数据，用 Tushare；要开箱即用的 SDK、稳定的实时快照、五档盘口、全市场批量查询、A股/美股/港股统一接口，用 AlphaFeed。没有唯一正确答案，取决于你的场景。

2026-09-06

AI数据工程是“炼油系统”，AI量化是“发动机”

如果说AI数据工程是“炼油系统”，AI量化是“发动机”，那么AI产品就是那辆驶向用户的“整车”——它将底层技术封装成直观、可用、有价值的体验。

2026-08-23

涨停板数据深度分析:从盘口异动到量化策略

项目地址：https://gitcode.com/ascegu/stock_data_source/tree/main 本项目提供A股历史与实时数据的稳定数据源接口，为本文所有策略提供底层数据支持。

2026-08-22

Level-2数据深度解析：从竞价盘口到量化因子

项目地址：https://gitcode.com/ascegu/stock_data_source/tree/main 本项目提供A股历史与实时数据的稳定数据源接口，为本文所有策略提供底层数据支持。

2026-08-19

LLM 量化技术详解：GPTQ、AWQ 与 GGUF 的选型与实践

随着大语言模型参数规模从 7B 一路增长到 70B、405B 甚至更大，显存和推理成本成为落地部署的最大瓶颈。以 FP16 精度为例，一个 7B 模型仅权重就需要约 14GB 显存，70B 模型则超过 140GB，普通消费级显卡根本无法加载。

2026-08-14

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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。

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。