有需要的私我

需要私我

可以给你看看案例，了解介绍都行，私

8大交易所行情数据库API，试用权限申请 VX：rongtongxue0923 实时行情包含8大交易所的L1，L2数据， 历史数据包含8大交易所L1，L2数据 详询可以评论，可以私聊

赚钱需要智慧而不是运气，需要勤奋而不是懒散。成功的人并非依靠偶然和机遇，而是通过不断学习和努力来打造自己的机会。赚钱是一种智慧的游戏，我们需要不断积累知识，灵活运用我们的技能和经验，发现那些隐藏在挑战和困难之中的机会。只有勤奋奋斗，我们才能超越自己，实现财务自由的梦想。 #智悠量化##量化机器人##免费体验#

滴滴#软件开发##量化交易系统开发#

主打一个-穩-

穩建量化ea，不限平台～小滋斤也🉑️，莱试shi～

最近看到吧里各种狂发帖子狂发广告的，我这里提出一下警告，虽然我不是吧主了，但是请不要侮辱吧友的智商，咱们这里是量化交易吧，不是广告吧，想要发广告可以去其他的吧，这里不欢迎你们，希望真正想要讨论量化交易技术的多多交流。 本人擅长的是EA，但是写了将近1000个EA，还没有哪个能做到绝对稳定盈利的，只能说不断的降低风险，扩大利润，谁要是说彻底稳定下来了，利润可观，早就自己偷偷扩大投资规模了，迄今为止还没见过这样的

dd

在上一篇文章《开发回放系统（第 26 部分）：智能交易系统项目（I）》中，我们详细研究了第一个类如何开始构造。现在我们扩展这些思路，并令它们更实用。这就把我们带到了 C_Mouse 类的创建。它提供了最高级别的编程能力。不过，说到高级或低级编程语言，并不是在代码中包含污言秽语或行话。它有其它含义。当我们谈论高级或低级编程时，我们意指对于其他程序员来说理解代码是多么容易或困难。事实上，高级和低级编程之间的区别表明了代

概述 本文探讨了量化在树模型构建中的理论应用，不使用复杂的数学方程。在写这篇文章的时候，我发现不同作者的科学著作中缺乏既定的统一术语，所以我会选择我认为最能反映其含义的术语选项。此外，在其他研究人员没有注意到的问题上，我将使用我自己的术语。本文将使用我之前在文章“来自Yandex的CatBoost机器学习算法而不学习Python或R”中描述的术语和概念。因此，我建议您在阅读当前文章之前先熟悉它。 1. 标准用途 那么什么是量化，为什

dddd

量化交易通过科学的风险管理策略和高效的交易模型应对市场波动。通过实时分析市场数据，量化交易能够快速识别波动模式并调整交易策略。控制仓位、设置止损和止盈是基本的风险管理措施，确保在市场波动时保护投资者的资本。量化交易还通过持续优化和回测策略，提高策略的适应性和稳定性，有效应对市场波动，保障投资者的收益。

量化机器人在债券市场中应用广泛。通过高效的数据处理和复杂的算法，量化机器人能够实时分析债券市场数据，识别交易机会并自动执行交易决策。套利策略和收益率曲线策略是常见的债券交易策略。科学的风险管理策略和持续优化的交易模型，使得量化机器人在债券市场中表现出色，帮助投资者实现稳定的收益和有效的风险管理。

量化交易的对冲策略包括市场中性策略、套利策略和期权对冲策略。市场中性策略通过持有等量的多头和空头头寸，减少市场波动的影响。套利策略利用市场价格差异，通过买入低估资产和卖出高估资产获取收益。期权对冲策略通过购买期权保护投资组合，降低市场风险。这些对冲策略通过科学的算法和模型，帮助投资者实现风险管理和稳定收益。

需要了解的私

序列基于马尔可夫（Markov）过程的原理。假设起点是环境的当前状态。摆脱这种状态只有一种最优方法，它不依赖以前的路径。 我想讲述另一种替代方式，它是由谷歌团队在文章《决策转换器：通过序列建模进行强化学习》（2021 年 6 月 2 日）中提出。这项工作的主要亮点是将强化学习问题投影到条件化动作序列的建模，条件化则依据所需奖励的自回归模型。 1. 决策转换器方法特点 决策转换器是一种架构，它改变了我们看待强化学习的方式。与选择

1. 概述 混合蛙跳（SFL）算法是由M.Eusuff 和其他一些作者在2003年提出的。该算法结合了模因算法和粒子群算法的原理，其设计灵感来自一群青蛙在觅食过程中的行为。 SFL算法最初是作为一种求解组合优化问题的元启发式方法而开发的。它是基于数学函数和启发式搜索的使用。 SFL算法由几个相互作用的虚拟青蛙种群组成，称为模因复合体。虚拟青蛙是模因的宿主或载体，模因代表了文化进化的一个单元。每个模因复合体都使用类似于粒子群优化的方法

1. 概述 进化计算是计算智能、机器学习和人工智能的一个子领域。它广泛用于优化问题、机器人设计、创建决策树、调整数据分析算法、训练神经网络和调整超参数。进化计算不是使用经典的数值方法，而是利用生物进化的灵感来开发好的解决方案。当没有已知的适应度函数导数时，或者当适应度函数具有许多局部极值时，它们尤其有用，这些极值可能会阻碍序列方法。 在解决复杂的高维问题时，进化计算中使用的群体算法比经典算法具有许多优势

量化交易通过高效的数据处理和自动化执行，提高了资金利用率。通过复杂的算法和模型，量化交易能够实时识别市场机会，并迅速执行交易决策，确保资金的高效使用。科学的风险管理策略和持续优化的交易模型，使得量化交易能够在市场波动中保护投资者的资本，提高整体收益。量化交易的高效性和精准性显著提高了资金利用率，为投资者带来更高的投资回报。

最近两篇文章专门介绍了决策转换器方法，其在期望奖励的自回归模型境况下针对动作序列进行建模。您也许还记得，根据这两篇文章的实际测试成果，测试期开始时，看到所训练模型的盈利能力有了相当不错的提升。随着深入，模型的性能下降，并观察到许多无盈利业务，从而导致亏损。得到的亏损金额可能超过以前赚到的利润。 模型的定期额外训练可能会有所帮助。不过，这种方式令模型的操作变得异常复杂。故此，研究如何选择在线模型训练

量化机器人在市场分析中具有重要作用。通过高效的数据处理和复杂的算法，量化机器人能够实时分析大量市场数据，识别交易机会和风险因素。深度学习和机器学习技术使量化机器人能够从历史数据中学习，不断优化和改进分析模型。量化机器人自动生成交易信号并执行交易决策，提高了市场分析的准确性和效率，为投资者提供了科学的决策支持。

量化交易在不同市场中的应用非常广泛。在股票市场中，量化交易通过分析历史数据和实时市场信息，优化交易策略，提高投资回报。在外汇市场中，量化交易通过复杂的算法和模型，实现高频交易和风险管理。在加密货币市场中，量化交易利用大数据和机器学习技术，预测市场趋势，优化投资组合。量化交易在不同市场中的应用展示了其强大的功能和灵活性。

量化机器人对机构投资者有显著影响。通过高效的数据处理和自动化执行，量化机器人能够大规模处理市场数据，识别交易机会并优化投资组合。科学的风险管理策略和持续优化的交易模型，提高了交易效率和收益。量化机器人还能够降低人为情绪的干扰，确保交易的一致性和准确性，为机构投资者实现更高的投资回报提供了有力支持。

量化交易的最新趋势和发展包括人工智能和机器学习技术的广泛应用。深度学习算法和大数据分析使量化交易更加精准和高效。量化交易在新兴市场和资产类别中的应用也在不断扩展，如加密货币和外汇市场。此外，低延迟交易和高频交易技术的进步，使量化交易在市场中占据了更重要的地位，推动了金融市场的创新和发展。

量化交易因其高效性和科学性在市场上越来越受欢迎。通过先进的算法和数据分析，量化交易能够快速识别市场机会并自动执行交易，提高了交易速度和准确性。量化交易消除了人为情绪干扰，使得交易决策更加一致和稳定。科学的风险管理能力降低了投资风险，提高整体收益，使得量化交易在市场上受到广泛欢迎。

abcde的布尔值都为真，用if函数却报错，哪位大佬知道是什么原因呢

量化机器人通过科学的风险管理策略有效减少投资风险。它们通过复杂的算法和模型，实时分析市场数据，识别潜在的风险因素。量化机器人能够自动调整投资组合，控制仓位，设置止损和止盈，确保在市场波动时保护投资者的资本。通过持续优化和回测，量化机器人能够提高策略的适应性和稳定性，降低投资风险，实现稳定的投资回报。

量化机器人能够实现全天候交易。它们通过高效的数据处理和自动化执行，能够在24小时内连续运行，实时监控市场变化，捕捉交易机会。量化机器人消除了人为情绪干扰，确保交易的一致性和准确性。科学的风险管理策略使得量化机器人能够在市场波动时保护投资者的资本，降低风险，实现全天候高效交易。

利用量化交易实现高频交易需要高效的算法和快速的数据处理能力。量化交易通过复杂的数学模型和计算机程序，在毫秒级别内处理大量市场数据，识别交易机会并自动执行交易决策。高频交易需要极低的网络延迟和强大的计算能力，以确保交易的及时性和准确性。科学的风险管理策略也是高频交易成功的关键因素，能够在市场波动时保护投资者的资本。

量化机器人通过高效的数据处理和科学的风险管理策略，有效降低投资风险。它们通过复杂的算法和模型，实时分析市场数据，识别潜在的风险因素。量化机器人能够自动调整投资组合，控制仓位，设置止损和止盈，确保在市场波动时保护投资者的资本。通过持续优化和回测，量化机器人帮助投资者实现更好的风险管理和稳定的投资回报。

量化交易对市场的影响主要体现在提高市场效率和流动性。通过高频交易和自动化执行，量化交易增加了市场的交易量和深度，缩小了买卖价差。量化交易还通过复杂的算法和数据分析，快速反应市场变化，提高了市场的价格发现效率。然而，量化交易也可能增加市场的波动性和复杂性，需要监管机构加强监督和管理。

随机扩散搜索（Stochastic Diffusion Search，SDS）算法由 J.Bishop 于1989年提出，并由 Bishop 和 S.Nasuto 积极开发。与其他群体算法相比，该算法的一个显著特征是其深刻的数学合理性。SDS最初是为离散优化而开发的。2011年，提出了对其进行全局连续优化的修改。 餐厅游戏 一群代表正在一个陌生的城市参加一个长会议，每天晚上，他们都面临着选择餐馆吃饭的问题。这座城市有许多餐馆，提供各种各样的菜肴。小组的目标是找到最好的一个，让每个代表都能享

量化机器人能够显著提高交易的准确性。通过高效的数据处理和复杂的算法模型，量化机器人可以快速识别市场中的交易机会并自动执行交易决策。科学的风险管理策略使得量化机器人能够在市场波动时保护投资者的资本，降低损失。量化机器人消除了人为情绪干扰，确保交易的一致性和准确性，从而提高整体交易的成功率。

量化机器人对日常交易的帮助非常显著。它们通过高效的数据处理和自动化执行，能够全天候监控市场变化，及时识别交易机会并自动执行交易决策。量化机器人消除了人为情绪干扰，确保交易的一致性和准确性。科学的风险管理策略使得量化机器人能够在日常交易中保护投资者的资本，降低风险，实现稳定的收益。

越来越多的投资者选择量化交易是因为其高效性和科学性。量化交易通过先进的算法和数据分析，能够快速识别市场机会并自动执行交易，提高了交易速度和准确性。量化交易消除了人为情绪干扰，使得交易决策更加一致和稳定。科学的风险管理能力降低了投资风险，提高整体收益，使得量化交易在市场上日益受到青睐。

在本文中，我们将更详尽地探讨在神经网络中传递有意义的数据（即所谓的时间序列）的重要性。特别是，我们将传递最喜欢的指标。为了达成这一点，我将介绍一些我在操控神经网络时所用的新概念。虽然，我认为这不是极限，随着时间的推移，我对于理解到底需要传递什么、以及如何传递，会有一个新的视界。 背景和观察 阅读大量这个主题的文章，我持续观察到一个悲伤的场面，那就是基于神经网络的交易系统的直接结果。许多好的思路和算法