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股票Level-2行情是什么,应该怎么使用,从哪里获取数据

相比传统的股票行情,Level-2行情为投资者打开了更广阔的视野,不仅限于买一卖一的表面数据,而是深入到市场的核心,提供了十档乃至千档的行情信息(沪市十档,深市千档)。这一深度市场视图,让投资者能够更清晰地了解股票委托报价的详细情况。

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程序化交易(二)level2行情数据源接入

程序自动化交易,股票交易接口,可转债leve2行情,websocket行情推送,level2行情接口,股票历史分时下载。程序交易,量化交易

#金融#自动化#python
可转债T+0自动交易 jvQuant量化平台复刻策略

jvQuant平台之前用过该策略,单月收益还行,策略思想大概是模式二,交易频率还有提升空间,所以开发出了频率较高的模式一。行情中心实现了行情模块的独立,不受策略启停的影响,也负责数据落地和回放。交易维护器负责交易委托的发送,以及委托状态的监视。//买入后立即卖出,比成本价高挂点数;//最长持仓时间,超时自动卖出。模式二需设长一点时间。//单仓固定手数,如为0则按amt参数计算。//正股周期内秒均成

从股票历史数据量化回测数据看交易

从股票历史数据看市场轮廓,如果没有数据分析,你可能很难得到这些关于市场大盘中奇怪的交易现象,也就不会察觉背后到底有哪些力量导致这样的曲线出现,如果这样的曲线只是偶尔出现,并不会形成规律的曲线,但如果这样的曲线无论是长周期还是短周期,或者在也特定的区间相似出现,这背后往往意味着某种机制约束或者激发着这样的行情存在。获取股票的历史数据,可以从一般的财经网站抓取,一般k线是开放的。

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#python#决策树#websocket
LayerSkip: 使用自推测解码加速大模型推理

Model Variant (模型变体)Layers (层数)Assistant Model (辅助模型)Assistant Layers (辅助层数)Task (任务)Total Layers (总层数)FLOPs/Input (G) (输入 FLOPs)Time/Input (s) (输入时间)FLOPs/Output (G) (输出 FLOPs)Time/Output (s) (输出时间)E

level2行情+在线金融数据库

jvQuant,一个领先的金融量化服务平台,为广大投资者和量化分析师提供了全面、高效、稳定的数据接入和量化分析服务。该平台涵盖了多个关键功能,包括交易接入、WebSocket行情接入、历史行情查询、在线数据库服务以及灵活的计费标准,旨在满足不同用户的多样化需求。用户可以根据自己的需求,订阅感兴趣的品种和行情级别,轻松获取实时、准确的市场动态,为投资决策提供有力支持。平台提供了丰富的历史行情数据,用

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T+0量化:JAVA接入Level2高频行情(附Python代码)

成本比想象中低:行情+交易+数据库三件套,融合方案每月成本不到策略收益的千分之三防止策略泄漏:本地部署不存在第三方平台的后门风险扩展性强:上周刚接上他们的期权波动率曲面数据,十分钟就完成了策略迭代最近把整套系统开源在GitHub了,不过数据接口部分需要自行申请秘钥。建议先用模拟盘跑通,毕竟自己掌控数据流的体验——真香!GitHub - BondTrader: 搞点A股量化交易...可转债日内自动T

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#java
如何进行股票回测?

以下是单股日线回测结果,根据过去一段时间内换手和收盘账户以及今日开盘涨幅为策略因子,产生参数组合,分别计算不同参数组合下的收益率,排序后得到组合收益列表。复杂回测租用抢占式服务器分布式计算。平台更方便的是图形化展示,回测算力十分鸡肋。课后思考: 将单股日线回测改为全市场并行回测。先弄明白什么是回测?哪些数据适合做回测?回测的粒度分为哪些?如何选择回测的粒度?

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LayerSkip: 使用自推测解码加速大模型推理

Model Variant (模型变体)Layers (层数)Assistant Model (辅助模型)Assistant Layers (辅助层数)Task (任务)Total Layers (总层数)FLOPs/Input (G) (输入 FLOPs)Time/Input (s) (输入时间)FLOPs/Output (G) (输出 FLOPs)Time/Output (s) (输出时间)E

Adobe XD的使用入门

一、Adobe XD 简介是一款用于设计网站和移动应用程序用户体验以及为其构建原型的端到端解决方案。通过一款功能强大的工具,轻松地在线框、视觉设计、交互设计、原型构建、预览和共享功能间进行切换。二、Adobe XD 已经可以免费使用了!这一免费计划面向所有人,其中包括 Adobe XD、2 GB 云存储、Adobe Fonts(基本库)以及最多 1 个有效...

到底了