看海量化客户端V3.1版本重磅更新，深度集成了VSCode编辑器，实现量化策略开发的"一站式"体验。新版本提供完整的VSCode核心功能，包括代码高亮、智能补全、AI辅助编程等，并与客户端无缝联动，支持设置断点、单步调试、变量查看等高级调试功能。系统自动配置Python环境和调试参数，确保开箱即用。该版本目前为内测阶段，用户可通过官方渠道申请体验，享受版本领先和专属社群服务。公

XtTrade是XtQuant中专门用于交易的模块。系统设置接口:用于创建API实例、注册回调、启动交易线程等基础功能操作接口:提供下单、撤单、订阅等交易操作功能查询接口:用于查询账户资产、持仓、委托、成交等信息回调接口:用于接收交易推送信息创建API实例并注册回调启动交易线程并建立连接订阅账户信息进行交易操作(下单、撤单等)接收交易推送信息程序结束时取消订阅并断开连接。

使用miniQMT实现版面数据获取。

看海量化交易系统正式开源！

在本文中，我们将介绍如何使用 MATLAB 中的 Convolutional Neural Network（CNN）进行分类任务。我们将使用 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 来创建、训练和评估 CNN。

一晃三个多月时间过去了，十一前后股市突然爆火，行情也像过山车一样，笔者在其中靠直觉辗转腾挪，勉强落得个不赔不赚。此事也给我打了一针鸡血，加快了量化交易研究和系统开发进度。

这篇开始正式介绍我开发的量化交易系统，量化交易的第一步就是获取历史数据，用于后续的数据处理、训练以及回测。

使用miniQMT进行实时行情获取的教程

上一篇我们讲了使用CNN进行分类的MATLAB代码。这一篇我们讲CNN的多变量回归预测。是的，同样是傻瓜式的快速实现。

本文介绍了支持向量机（SVM）在多分类问题中的应用。文章首先通过鸢尾花分类问题引出SVM算法，详细解释了从二分类到多分类的One-vs-Rest策略。核心原理部分重点讲解了最大化间隔的优化思想、核函数的应用（线性核、RBF核和多项式核）以及关键参数C和gamma的意义。通过完整的Python案例演示，展示了如何用封装好的FunSVMMultiClass函数实现鸢尾花自动分类，包括数据准备、参数设置