【KTL 用C++14写公式的K线工具 - 0.9.3版】的更多相关文章

KTL 一个支持C++14编辑公式的K线技术工具平台 - 第四版，稳定支持Qt5编程，zqt5语法升级，MA函数提升性能1000%，更多公式算法的内置优化实现。

K,K线,Candle蜡烛图. T,技术分析,工具平台 L,公式Language语言使用c++14,Lite小巧简易. 项目仓库:https://github.com/bbqz007/KTL 国内仓库:https://gitee.com/bbqz007/KTL CoreAnimation for Windows: https://github.com/bbqz007/xw zqt5 一个超简单的Qt5窗口语法: https://github.com/bbqz007/zhelper-qt5Widg…

KTL 一个支持C++14编辑公式的K线技术工具平台 - 第五版，支持sqlite3，全新sqlite3zz语法超简单使用sqlite3; 添加方差等统计函数。

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KTL 一个支持C++14编辑公式的K线技术工具平台 - 第六版，支持OpenGL，3D上帝视角俯视K线概貌。

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KTL 一个支持C++14编辑公式的K线技术工具平台 - 第七版，体验GPGPU。

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Python交互K线工具 K线核心功能+指标切换

Python交互K线工具 K线核心功能+指标切换 aiqtt团队量化研究,用vn.py回测和研究策略.基于vnpy开源代码,刚开始接触pyqt,开发界面还是很痛苦,找了很多案例参考,但并不能完全满足我们自己对于检查自己的交易逻辑的需求,只能参考网上的案例自己开发 代码较多,大家可以直接到GitHub下载开源源码查看 欢迎加入QQ交流群: 538665416(免费提供,期货,期权数据) 团队界面需求: 界面加载k线, 鼠标滚轮缩放,键盘缩放跳转 十字光标 显示K线详细信息 缩放自适应Y轴坐标 回测…

小白学Python（14）——pyecharts 绘制K线图 Kline/Candlestick

Kline-基本示例 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Kline data = [ [2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94], [2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38], [2295.35, 2346.5, 2295.35, 2345.92], [2347.22, 2358.98, 2337.35, 2363.8], [2360.75, 23…

个人整理方幂和公式(∑i^k 公式)

有个Oier小学妹问了我一个Σi^k,i<=1e8 ,k<=1e6的问题,我认为这个用伯努利数列可能可以解决他的问题,所以整理了以下文章,给学弟学习学习~~~本人水平有限,也只能帮到这里了吧QAQ~~~ 下面进入正文: 计算∑{i=1,n}i^k 的值需要引入伯努利数列的概念 定义将(B-1)^k展开,然后将B^k写成数列的第k项,即B(k) 当k>=2时,令(B-1)^k展开后的形式(将B^k写成B(k))与B(k)相等 (便于记忆相当于,令(B-1)^k=B^k,然后将B^k写成B(…

基于MATLAB的手写公式识别(转折)

2021-03-29 21:11:00 很难说自己是不是上当受骗了,老师明明说利用MATLAB进行手写体(记得是手写体,再不济印刷体)的识别是轻而易举的. 平时我也十分喜欢MATLAB这一操作系统,认为他拥有强大到寂寞的数据处理能力,所以我就结下了这一个活儿.然后现在好了.有点落寞,好奇自己这两天干了点啥...然后然后,今天又去知网溜了一圈,发现印刷体数字公式识别是当前十分火的研究方向,而我来了...然后不自量力的给自己划定了14天的工作计划...殊不知那些成功的模型创立者是计算机专业的研究生,…

基于MATLAB的手写公式识别(6)

基于MATLAB的手写公式识别 2021-03-29 10:24:51 走通了程序,可以识别"心脑血管这几个字",还有很多不懂的地方. 2021-03-29 12:20:01 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); 2021-03-29 14:53:42 刚刚的时间很痛快的走通了程序,并且除了字符分割与图像储存方式上的问题似乎已经完成了.可是当我将该模型应用到其他图形时,结果令人难过. 第一次调试,我应用"…

基于MATLAB的手写公式识别(2)

基于MATLAB的手写公式识别 图像的预处理(除去噪声.得到后续定位分割所需的信息.) 预处理其本质就是去除不需要的噪声信息,得到后续定位分割所需要的图像信息.图像信息在采集的过程中由于天气环境的影响.车牌本身的污损[13]等影响,获取的图像往往对比度和清晰度不是很理想,同时不利于后续的对车牌进行定位与分割,甚至可以影响到最后的实验结果.因此图像的预处理过程在前期图像处理方面就显得尤为必要.本课题中需要对采集后得到的图像首先进行灰度化,再对灰度图像进行拉伸处理,使得图像中的灰度分布变得均匀,从而…