海龟策略

海龟策略的Matlab代码，基于日线的突破建仓以及平仓，实现多品种期货交易。该策略的核心理念是通过设定固定的止损和止盈规则，在突破特定价位时进行建仓，且通过回撤或突破的信号来判断平仓时机。以下是关键代码实现： 日线突破建仓：通过计算前N日的最高价或最低价，设定突破价，若价格突破该价位则建立仓位。 平仓策略：根据设定的盈利回撤或者反向突破价进行平仓操作。 多品种期货交易：该策略适用于多个品种，交易时会根据不同品种的突破条件分别建立仓位。 以下为示例Matlab代码： % 初始化参数 N = 20; % 突破日数 ATR_mult = 3; % ATR倍数用于止损 symbols = {'symbol1', 'symbol2', 'symbol3'}; % 交易品种 % 加载数据 for i = 1:length(symbols) data = load([symbols{i}, '.txt']); % 加载数据 % 计算日线突破价格 high = max(data(:, 2)); % 最高价 low = min(data(:, 3)); % 最低价 % 设定突破条件 if current_price > high % 触发买入条件 elseif current_price < low>

这篇文档基于我的工作经验，提供如何优化 Oracle 数据库的策略。

因果匹配策略 利用因果分析匹配技术，消除因果关系不确定性，从而做出科学决策。 核心原理： 基于因果关系和相关关系匹配样本组，建立对照组，通过比较对照组和干预组之间的差异来衡量因果效应。

修改root用户口令，避免空口令 删除默认数据库和数据库用户 更改默认MySQL管理员账户 强化密码管理，确保密码安全 使用独立用户运行MySQL 禁止远程数据库连接 限制连接用户数量 设置用户目录权限限制 保护命令历史记录 禁止MySQL访问本地文件 控制MySQL服务器权限 使用chroot限制MySQL运行目录 禁用无关Web程序访问 实施数据库备份策略 配置Mysqld安全启动选项 确保information_schema安全

作者：Moeti Ncube 这是一份用于优化策略回测的代码。示例策略部分用于中频算法交易策略的开发；这些代码用于分析时间序列数据进行回测。代码适用于回测交易策略，其中时间序列的第一列是价格向量，交易指标位于第二列。使用NG期货合约进行交易，利用分时交易跟踪盈亏（NG在ICE上的分时约为70美元/合约，在NYMEX上为10美元/合约），超过17天，该策略在NYMEX上的收益约为1060美元，在ICE上为7427美元。数据存储在第一列，包括一项专有指标，用于追踪市场速度，存储在第二列。此代码可调整以合并其他数据集或指标，只需假设基本策略概述如上所述。这是真实策略的简化版本，真正的买入/卖出指标更新为vt=max(v1,....vt-1)。

GFS 通过以下关键策略解决性能瓶颈问题: 最小化 Master 参与: 数据读取不经过 Master，Master 仅负责元数据管理。 客户端元数据缓存: 客户端缓存元数据，减少 Master 查询。 大数据块: 采用 64MB 大数据块，减少数据访问次数。 Primary Chunk Server 顺序写入: 数据修改顺序由 Primary Chunk Server 管理，简化写入操作。 GFS 的设计理念: 简单且高效。

为了提升Android终端手势控制技术在智能控制中的应用，提出了一系列研究策略，包括：- 探索基于特征选择的手势识别算法- 优化手势控制算法的实时性和鲁棒性- 拓展手势控制的应用场景和功能

执行策略：1. 表扫描后再过滤（R为聚簇），代价为B(R)，200次磁盘I/O。2. 使用x索引和索引扫描找出x=1的元组，再过滤这些元组检测y=2且z

MySQL 性能提升策略 想要提升 MySQL 数据库性能，可以从多个方面入手： 1. 数据库设计与规范: 选择合适的数据类型，例如使用更小的整数类型 INT(4) 替代 INT(11)。 避免使用 NULL 值，可以使用默认值代替。 合理使用索引，避免过度索引。 使用范式化设计数据库，减少数据冗余。 2. SQL 语句优化: 避免使用 SELECT *, 指定查询字段。 使用 LIMIT 限制查询结果数量。 使用 JOIN 代替子查询，提升查询效率。 优化 WHERE 条件，例如使用索引列进行查询。 3. 数据库配置优化: 调整缓存大小，例如 innodb_buffer_pool_size。 优化查询缓存配置，例如 query_cache_size。 调整线程池配置，例如 thread_cache_size。 4. 硬件优化: 使用更快的磁盘，例如 SSD。 增加内存容量，提升缓存命中率。 使用更强大的 CPU，提升处理速度。 5. 其他优化手段: 使用读写分离，降低主库压力。 使用数据库中间件，例如 MyCat。 定期进行数据库维护，例如表优化、碎片整理。 通过以上优化手段，可以有效提升 MySQL 数据库的性能。

数据备份是保障 ASE 数据库安全稳定的重要环节，合理的备份策略能够最大程度降低数据丢失的风险。以下是一些常用的 ASE 数据备份策略： 完全备份: 定期创建数据库的完整副本，例如每天、每周或每月进行一次。 差异备份: 备份自上次完全备份后修改过的数据，可以缩短备份时间和存储空间。 事务日志备份: 备份数据库事务日志，可以实现更精细的数据恢复，例如恢复到某个时间点。 选择合适的备份策略需要根据实际业务需求和数据量大小进行权衡。例如，对于数据量较小且数据变更频率较低的数据库，可以采用完全备份和事务日志备份相结合的策略；而对于数据量庞大且数据变更频繁的数据库，则可以考虑采用完全备份、差异备份和事务日志备份相结合的策略。 除了制定合理的备份策略外，还需要定期测试备份数据的可用性，以确保在需要时能够顺利恢复数据。