量化

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使用0.25量化间隔创建的量化模型 - MATLAB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。
简化YAP/TAZ量化YAP/TAZ量化应用的MATLAB开发
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。
数据挖掘助推量化投资
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。
量化研究策略学习(2)
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。
量化金融面试实用指南
高清量化金融面试实用指南
保持矢量化优化功能的矢量化版本开发 - MATLAB应用
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,..。
分析编译和向量化查询的矢量化模型与代码生成模型
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。
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。
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。
Julia语言量化经济学讲义
量化经济建模讲义这份由 Thomas J. Sargent 和 John Stachurski 设计编写的讲义, 使用 Python 和 Julia 语言, 深入讲解了量化经济建模。