春天交易管理.jar

GoldenGate在处理长交易时会将其缓存至内存和硬盘，若进程停止则会丢失，重启时可通过检查点重新读取。为查看和处理长交易，GoldenGate提供了多种命令，如Ggsci> send extract，showtrans [thread n] [count n]。其中，'send extract'为进程名如exta/dpea/repa，'thread n'可选，表示仅查看一个节点上的未提交交易（适用于RAC），'count n'也是可选项，表示显示记录数。例如，要查看extsz进程节点1上最长的10个交易，可用命令：Ggsci> send extract exta [, showtrans thread 1 count 10]。若需强制提交或回滚特定事务，可使用命令：Ggsci> send extract , skiptrans [thread] // 跳过交易，Ggsci> send extract , forcetrans [thread] // 强制提交。需注意，这些命令仅影响GoldenGate进程，不会改变数据库中的实际交易状态，建议直接使用数据库功能提交或回滚交易。

天下淘网络购物系统基于JSP开发，包含购物车、用户管理、管理员管理和商品信息分类功能，系统通过数据库连接实现功能。

上海证券交易所的逐笔交易数据中的qty与深圳证券交易所的逐笔交易数据qty有所不同。通过实际测试详细解释了这一差异。

Tradesim 是一款交易模拟器，用于策略回测。它可以帮助你分析股票并进行数据挖掘。需要以下先决条件：Python 2.7、NumPy、SciPy、Pandas、mpl_finance。运行 download_historical_data.sh 下载历史股票数据。然后运行 tradesim.py。

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在Python的领域中，量化交易是金融领域的热门话题之一，而NumPy作为“三剑客”之一，在此中扮演着至关重要的角色。NumPy作为Python科学计算的核心库，提供了高效的多维数组对象和一系列处理工具。深入探讨了NumPy在量化交易中的应用，重点介绍了其数组对象ndarray的特性和在时间序列数据处理、统计分析、线性代数运算以及条件操作中的实际应用。此外，结合Pandas、Matplotlib和SciPy等库，展示了如何构建强大的量化交易平台。

融合Mahout与Python，探索量化交易策略 本书深入探讨Mahout在大数据领域的应用，并结合Python编程语言，引导读者构建量化交易策略。内容涵盖： Mahout核心算法解析：推荐系统、聚类分析、分类算法等 Python数据分析工具：NumPy、Pandas、Matplotlib等 量化交易策略设计：技术指标分析、回测框架搭建 实战案例分析：股票市场、数字货币市场等 通过学习本书，读者将掌握运用Mahout和Python进行数据分析和量化交易的技能，为投资决策提供有力支持。

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