量化器设计

介绍了矢量量化器的设计算法及其在MATLAB中的实现过程，详细探讨了如何利用MATLAB编程完成矢量量化的设计过程。

这是一个关于数据库课程设计和毕业设计的项目，主要涉及Vue框架下的量化积分管理系统开发。

这个量化模型是通过使用0.25的量化间隔来设计Quantizer模块实现的。输入是幅度为1、频率为0.25Hz的正弦波，并且输入和输出结果都在示波器上显示。

YAP/TAZ量化应用的介绍。指导用户完成一个简单的步骤来分析和计算。

利用数据挖掘技术，挖掘数据背后的价值，为量化投资提供科学依据和策略支撑。

可自定义Mat缓存文件的存储路径，选择当前路径或全局路径。全局缓存路径需在FactorBaseCfg.xml中设置，默认为QIA安装路径。支持按日或按周回购的枚举。系统根据设定获取债券的杠杆费用。若交易代码列表不包含特定债券标的，该属性可忽略。

高清量化金融面试实用指南

VHOLD(multiax, onoff)用于设置多轴保持状态。 VHOLD(multiax, onoff)是函数hold的优化版本，利用句柄在矩阵中设置多个轴对象的状态multiax，并根据提供的onoff状态。参数onoff可以是字符串'on'或'off'，将所有轴设置为相同的保持状态，或者是单元矩阵，以便各个轴可以设置为不同的状态。请注意，当onoff为单元矩阵时，矩阵multiax和单元矩阵onoff应具有相同的大小，即size(multiax)应等于size(onoff)。使用示例：VHOLD（多轴，开关）输入multiax =轴对象的句柄矩阵= [ax11，ax12，...，ax1m; ax21, ax22, ..., ax2m; : : axn1，axn2，..。

一切关于编译和向量化查询，你一直想了解但又不敢问的内容，现在被深入分析了。

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。