交易情况

当前话题为您枚举了最新的 交易情况。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。

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。
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。
oracle索引限制情况详解
详细探讨了影响oracle索引的各种限制条件及其具体情况。
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。
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。
高频交易全攻略
介绍高频交易的完整指南。
线性不可分的情况
当数据在低维空间中线性不可分时,支持向量机利用核函数将输入空间映射到高维特征空间,从而构造出最优分离超平面,将非线性数据在高维空间中分开。
回滚段争用情况
使用 v$rollstat、sys.dba_rollback_segs 和 v$rollname 查看回滚段信息。 使用 name、waits、gets 和 waits / gets 查询回滚段争用情况。
查看CPU使用情况
服务器CPU使用情况查看方法: UNIX系统:sar –u Windows系统:NT性能管理器 CPU资源不足常见原因: SQL语句重解析 低效SQL语句 锁冲突
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。