程序化交易
当前话题为您枚举了最新的程序化交易。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
MySQL数据库程序化执行
MySQL数据库程序化执行过程是指在MySQL数据库中定义和使用的一种特殊类型的存储对象。通过存储过程，用户可以批量执行SQL语句，并在需要时重复使用。这种方法提高了数据库操作的效率和灵活性。
MySQL
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2024-08-22
SPSS统计分析基础教程 程序化操作详解
在Syntax编辑窗口中输入以下指令：Get file='c:program filesspssemployee data.sav'. 运行菜单中的'Run All'，即可获得相同的分析结果。
统计分析
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2024-07-14
商易网游金币自动化交易平台
商易网游金币收货系统V2.0，采用ASP+Access技术架构，为线上游戏货币交易提供安全、便捷的系统支持。
Access
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2024-05-28
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
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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
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2024-07-28
服务化程序的便捷实现
通过注册表配置，可将程序方便地设为服务，注册表中定义了各种值类型，包括字符串、二进制数据、数字等。通过枚举值类型和主键名称，能够更加灵活地操控注册表，实现程序服务化。
Access
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2024-05-15
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
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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
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2024-05-20
水下图像清晰化：Matlab程序实现
通过转换色彩空间，提升水下图像的饱和度，从而达到清晰化的效果。
步骤：1. 将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间。2. 增强HSV空间中的S通道（饱和度）。3. 将图像转换回RGB色彩空间。
此方法能够有效提升水下图像的色彩鲜艳度和清晰度。
Matlab
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2024-04-29
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
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2024-07-18