技术交易

高频交易技术开发股票市场最佳买卖时机

这个项目专注于一个梦幻股票市场游戏，通过使用Alphavantage和R开发复杂的机器学习算法来增加预算。每个玩家都有100,000幻想钱，必须每天至少进行250次成功交易，并遵守每分钟2次调用和每天最多300次API调用的限制。所有交易将在上午10点至下午4点之间进行，每次失败的交易将导致$1,000BDD的罚款。另外，从下午4点开始，所有预算大于0.00美元的交易将设置为0.00美元。所有的买卖交易必须来自AWS，且每天与同一家公司的交易次数不能超过30笔。

数据挖掘 7 2024-10-02

基于网络技术的在线商品交易平台设计

数据库课程设计涉及毕业设计，重点在于使用SSM框架开发基于WEB技术的在线商品交易平台。

MySQL 7 2024-08-05

淘宝交易系统

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。

MySQL 9 2024-07-12

春天交易管理.jar

无法解析类型org.springframework.dao.DataAccessException。它是间接引用的异常缺少的包。

MySQL 7 2024-07-28

上海证券交易所逐笔交易数据分析

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。

算法与数据结构 11 2024-07-18

交易模拟器 Tradesim

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。

数据挖掘 10 2024-05-20

高频交易全攻略

介绍高频交易的完整指南。

算法与数据结构 8 2024-10-22

Mahout与Python量化交易实战

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。

算法与数据结构 17 2024-04-29

JIQIREN EA 智能交易系统

JIQIREN EA 智能交易系统，是一款专为外汇市场打造的自动交易工具。它可以帮助交易者自动化交易策略，减少交易过程中的情绪影响。

DB2 14 2024-04-30

Python量化交易-NumPy应用详解

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。

统计分析 10 2024-07-18