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【避坑指南】超级笔记 Supernote 私有云部署完整指南:从零到一在群晖Synology NAS上搭建私人同步服务器

本文提供了在群晖NAS上部署Supernote私有云服务的完整指南。文章详细介绍了从准备工作到最终部署的全过程,包括环境确认、目录结构设置、权限配置、Docker容器部署等关键步骤。特别针对国内用户可能遇到的网络问题,提供了配置国内镜像源的解决方案。指南中还标注了多个实际部署中可能遇到的"坑点"及其解决方法,如权限设置问题、Docker容器写入权限问题等。通过清晰的架构图和分步

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#服务器#运维
【踩坑实录】Supernote 私有云灾难恢复实录:从数据全毁到完美重建的 48 小时

摘要: 本文记录了作者在Synology NAS断电导致Supernote私有云崩溃后的48小时恢复过程。关键问题表现为登录报错TooManyResultsException,排查发现数据库多表残留数据及Docker网络配置错误(未使用自定义网络)。解决方案包括:1)完整备份设备数据;2)通过官方云中转数据;3)设备恢复出厂设置;4)重建私有云服务,确保mariadb、redis、notelib、

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#程序人生#学习方法#容器
【python量化交易】一个完全本地化的量化交易一站式解决方案——qteasy

qteasy是一款专为量化交易设计的本地化工具包,具有以下核心特点: 本地化全流程:支持数据获取、回测、优化、模拟交易全流程本地运行,保障隐私和可控性 防未来函数机制:通过数据窗口注入方式,确保回测仅使用"当时可见"数据,提高可信度 高效向量化计算:采用NumPy+Numba实现高速回测,支持多进程并行优化 策略组合灵活:内置70+策略,支持积木式多策略组合和参数优化 国内市场

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#python#数据库#金融
python量化交易——使用qteasy创建大小盘轮动交易策略,实现八倍收益率

本文介绍如何使用qteasy量化交易框架创建大小盘轮动交易策略。qteasy是一个功能全面的Python量化交易工具,支持数据获取、策略回测、参数优化和实盘交易。文章展示了如何通过内置的"ndayrate"策略实现轮动选股逻辑:比较两个指数20日涨幅,选择涨幅较大的持有。具体步骤包括创建Operator对象、配置策略参数(如选股数量、排序方式等),并提供了详细的策略文档查询方法

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#python#金融#大数据
Python量化交易——投资组合的评价和可视化(上):计算收益率、波动率、最大回撤、阿尔法alpha、贝塔beta、夏普率Sharp等指标【源码+详解】

量化投资:投资组合的评价和可视化、alpha阿尔法beta贝塔volatility波动率sharp夏普率等常用评价指标的含义、计算公式以及代码详解alpha阿尔法系数beta贝塔系数volatility波动率sharp夏普率MaxDrawdown最大回撤投资结果评价可视化..................

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#量化投资#python#量化交易
【python量化交易】—— 集合竞价选股 - Qteasy自定义交易策略【附源码】

我们今天使用qteasy来回测一个集合竞价选股交易策略,qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架,Github地址在这里。使用它,能轻松地获取历史数据,创建交易策略并完成回测和优化,还能实盘运行。项目文档在这里。为了继续本章的内容,您需要安装qteasy【教程1】,并下载历史数据到本地【教程2、),详情可以参考更多教程【教程3】。建议您先按照前面教程的内容了解qteasy的使用方法,然后

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#python#量化交易
Python量化交易——七行python代码生成K线图(最后有干货)

Python量化交易——利用tushare和mplfinance生成K线图tushare介绍mplfinance介绍获取K线数据处理数据数据的可视化更多的效果tushare介绍tushare是一个立足于国内的金融数据包。通过它可以相当容易地获取包括股票、基金、期货在内的大量金融数据,使用非常简便而且基础功能免费。tushare的早期版本是完全免费的,不过功能也相对单一,后来升级到了tushare

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#python#量化交易
Python量化投资——金融数据最佳实践: 使用qteasy+tushare搭建本地金融数据仓库并定期批量更新【附源码】

需要大量使用金融历史数据做量化交易的同学们看过来!使用qteasy量化交易工具包,只需要做简单的配置,就可以用几行代码将网上的大量金融数据统统下载到本地,建立一个本地数据仓库。股票、基金、指数、上市公司信息、财务报表、宏观经济。。。一应俱全!

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#python#金融#数据仓库 +1
Python量化交易——投资组合的评价和可视化(下):使用mplfinance生成专业的投资回测数据可视化仪表盘【源码+详解】

详细地讲解如何使用matplotlib生成一张专业的量化投资回测结果数据可视化仪表盘,完整而又主次分明地展示投资回测结果的所有关键信息。

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#python#matplotlib#量化投资 +2
【python量化交易】qteasy使用教程04 -使用内置交易策略,搭积木式创建复杂交易策略

qteasy使用教程第四节,介绍了如何使用混合器blender,将多个相对比较简单的交易策略混合成一个较为复杂的交易策略。

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#python#量化交易#金融
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