上月，Stack Overflow发布了2020年度最热关键技术趋势调查结果， 这项调查的结果反映了将近65,000名开发人员的意见和经验 ，而其中最为令人关注的是，Rust连续四年登顶最受欢迎的编程语言 。但最有趣的是，参加调查的大多数开发人员并不熟悉该语言，但是却坚定的把票投给了它！这个Rust语言到底是何方神圣？能让广大程序员即使只是道听途说就把票投给了它？一句话总结就是：Rust解决了许多

如今，人们期望AI程序员掌握多种语言，因为AI的开发者们是在跨学科环境中工作而不是在一个孤岛上。在AI项目中更多的是涉及Python，R，Java，Lisp，Prolog，Julia等语言的综合使用是的，你没看错，没有一种单独的“ AI语言”可以被视为最佳编程语言。因此，让我们讨论一些流行的语言，这些语言正在全球AI项目中流行和使用。了解这些可以帮助你尽快成为更专业的AI工程师。1）Python：

进入AI的世界之前人工智能学习者的数量一直在迅速增长。我记得2年前，我一直在寻找关于“如何开始学习人工智能”的完美文章或博客。现在你可以在网上找到大量的帖子和文章描述指导该如何学习。人工智能是一个非常大的命题，而且学习人工智能需要你有持之以恒的精力以及花费大量的时间。由于它涵盖了很多子领域，并且这些都是你需要重点关注的要点，因此在正式学习AI之前，你必须要知道下面的四件事：一、具备一定的数学功底人

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量化策略评价指标夏普比率（Sharpe Ratio）表示每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬。具体计算方法为 (策略年化收益率 - 回测起始交易日的无风险利率) / 策略收益波动率（换句话说，策略收益标准偏差） 。信息比率（Information Ratio）衡量超额风险带来的超额收益。具体计算方法为 (策略每日收益 - 参考标准每日收益) 的年化均值 / 年化标准差 。注意：这里的“参考标准

概述交易水平分析在长期策略中非常有用，特别对于采用复杂交易的策略，例如涉及金融衍生工具的策略。对于更高频率的策略，我们对任何单个交易都不太感兴趣，而是考虑整体策略的绩效指标。显然，对于策略战略，我们同样对整体策略绩效感兴趣。其主要关注如下三个关键领域：l 收益分析l 风险/报酬分析l 回撤分析收益分析机构和个人者讨论策略绩效时，最常见引用的数字通常是总回报、年回报和月回报。对冲基金公布月度回报业绩

量化交易订单类型市价订单无论当前市场价格如何，市价单会立即执行所有交易，其价格基于市场当前行情而来，确保的是最快的速度完成所有订单，而不是最优的价格；通常这类交易会得到不确定的成本价，其通常被认为是激进的订单，畎它们几乎肯定会被交易，尽管成本可能未知。限价订单限定相应价格的订单，但需要注意的是，该笔订单只有当市场上有人愿意按这个价格卖出或买进才会成交，因此最终可能在该价格上可能只能部分成功；这样的

概述400多年前，西班牙文学大师塞万提斯在其巨作《唐吉珂德》中提出了一个被投资界奉为经典的思想：“智者不会把所有的鸡蛋放在同一个蓝子里”。那么如何分散投资才能实现最大程度地获取收益而最小程度的承担风险呢？资产配置主要就是解决这个问题。资产配置是将财富分散到各种不同的资产中，目的是为了在未来某个时点达成某个收益目标，通过合理的配置，能够在达成收益目标的过程中，将财富的波动程度控制在个人可以接受的范围

概述评估投资组合的业绩，仅计算出平均收益是不够的，还必须根据风险调整收益，这样，收益之间的比较才有意义。在根据投资组合风险来调整收益的各种方法中，最简单、最普遍的方法是将特定项目的收益率与其他具有类似风险的投资项目的收益率进行比较。例如，可以把高收益债券组合归为一类，把增长型股票组合归为一类，等等。然后确定各项基金的平均收益（一般是时间加权平均收益），并在各大类中根据对比情况，对各项基金的相对业绩

什么是量化交易 量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。其重要特点即是在人类没有干预的情况下，由之前设计的量化交易策略自动化执行。量化交易的优缺点优点l 更高的交易频率在自动化交易中，使得在许多市场上以更高频率运行自动化策