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零起点python大数据与量化交易源码
2024-08-27
学习推荐《零起点Python大数据与量化交易》中文PDF+源代码
学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零
零起点Python大数据与量化交易
零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.
《零起点,python大数据与量化交易》
<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这
一篇文章看懂TPCx-BB(大数据基准测试工具)源码
TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构 主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools
大数据学习--day14(String--StringBuffer--StringBuilder 源码分析、性能比较)
String--StringBuffer--StringBuilder 源码分析.性能比较 站在优秀博客的肩上看问题:https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3778589.html 看源码发现String是final修饰,记住不可变性. StringBuffer每个方法都有synchronized修饰,加了锁,保证了线程安全,也就导致了效率没那么高. StringBuilder 没有加锁,线程不安全,效率高. 对于三者使用的总结: 1.如果要操作少量的数据
[大数据可视化]-saiku的源码打包运行/二次开发构建
Saiku构建好之后,会将项目的各个模块达成jar包,整个项目也会打成war包 saiku目录结构: 我们选中saiku-server/target/ 下面的zip压缩包.这是个打包后的文件,进行解压: saiku-server/target/目录结构: 我这里是3.8.7的版本,压缩包解压之后进入其中是一个saiku-server目录: saiku-server/target/saiku-server-foodmart-3.8.7/saiku-server目录结构: 此时可以直接用star
[大数据可视化]-saiku的源码包Bulid常见问题和jar包
最近在做kylin+mondrian+saiku的二次开发的时候,Bulid saiku的源码出现了很多问题,基本上一大部分问题jar找不到问题,很多jar国内网站都找不到.这时候只有手动下载然后注册到MAVEN本地仓库中去. 我把这些包放上来希望对给需要的朋友一些帮助. 如果提示包找不到: 1.首先去http://mvnrepository.com/中去查,查到了就可以下载了. 2.如果找不到就只有去网站上搜索了,国内找不到就只能去google了. 比较难找的包: mondrian-data-
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =
Python大数据与机器学习之NumPy初体验
本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库进行数据分析 学习使用Matplotlib库进行Python绘图 学习使用Seaborn库进行统计绘图 使用Plotly库进行动态可视化 使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚
【商业源码】生日大放送-Newlife商业源码分享
今天是农历六月二十三,是@大石头的生日,记得每年生日都会有很劲爆的重量级源码送出,今天Newlife群和论坛又一次疯狂了,吃水不忘挖井人,好的东西肯定要拿到博客园分享.Newlife组件信息: 论坛:http://www.newlifex.com/ QQ群:1600800 相关博客:http://www.cnblogs.com/nnhy http://www.cnblogs.com/asxinyu 对你有没有用,你看着办,你是大爷!如果没有用,你要喷说它不值10万,我也没有办法,呵呵,有本事你自
【商业源码】生日大放送-Newlife商业源码分享 -转
http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/3225179.html 今天是农历六月二十三,是@大石头的生日,记得每年生日都会有很劲爆的重量级源码送出,今天Newlife群和论坛又一次疯狂了,吃水不忘挖井人,好的东西肯定要拿到博客园分享.Newlife组件信息: 论坛:http://www.newlifex.com/ QQ群:1600800 相关博客:http://www.cnblogs.com/nnhy http://www.cnblogs.com/asxinyu 对
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vue 快速入门 系列 —— 侦测数据的变化 - [vue 源码分析]
其他章节请看: vue 快速入门 系列 侦测数据的变化 - [vue 源码分析] 本文将 vue 中与数据侦测相关的源码摘了出来,配合上文(侦测数据的变化 - [基本实现]) 一起来分析一下 vue 是如何实现数据侦测的. Tip: 以下代码出自 vue.esm.js,版本为 v2.5.20.无关代码有一些删减.中文注释都是笔者添加. /** * Define a property. * 定义属性的方法 */ function def (obj, key, val, enumerable) {
零基础入门到精通:Python大数据与机器学习之Pandas-数据操作
在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴. 同时还要大数据学习群:784557197 实战练习 在Jupyter Notebook上执行以下代码: import pandas as pd df = pd.Data
零起点PYTHON机器学习快速入门 PDF |网盘链接下载|
点击此处进入下载地址 提取码:2wg3 资料简介: 本书采用独创的黑箱模式,MBA案例教学机制,结合一线实战案例,介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法.书中配备大量图表说明,没有枯燥的数学公式,普通读者,只要懂Word.Excel,就能够轻松阅读全书,并学习使用书中的知识,分析大数据.本书具有以下特色:独创的黑箱教学模式,全书无任何抽象理论和深奥的数学公式.首次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件,不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块.系统化的
python大数据工作流程
本文作者:hhh5460 大数据分析,内存不够用怎么办? 当然,你可以升级你的电脑为超级电脑. 另外,你也可以采用硬盘操作. 本文示范了硬盘操作的一种可能的方式. 本文基于:win10(64) + py3.5 本人电脑配置:4G内存 说明: 数据大小:5.6G 数据描述:自2010年以来,纽约的311投诉 数据来源:纽约开放数据官网(NYC's open data portal) 数据下载:https://data.cityofnewyork.us/api/views/erm2-nwe9/row
python大数据
http://blog.csdn.net/xnby/article/details/50782913 一句话总结:spark是一个基于内存的大数据计算框架, 上层包括了:Spark SQL类似HiveQL, Spark Streaming 实时数据流计算,MLlib 机器学习算法包,GraphX 图算法包 底层 SparkCore 实现了基本功能:任务调度,内存管理,错误恢复,存储交互等,SparkCore还包含了对RDD(弹性分布式数据集)的API定义 RDD是Spark对计算任务封装,现在不
python成长之路10——socketserver源码分析
s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM,0) 参数一:地址簇 socket.AF_INET ipv4(默认) socket.AF_INET6 ipv6 socket.AF_UNIX 本地进程间通信 参数二:类型 socket.SOCK_STREAM 流式socket,TCP(默认) socket.SOCK_DGRAM 数据报式socket,UDP socket.SOCK_RAW 原始套接字,ICMP,IGMP socket.SOCK
一个Python开源项目-哈勃沙箱源码剖析(下)
前言 在上一篇中,我们讲解了哈勃沙箱的技术点,详细分析了静态检测和动态检测的流程.本篇接着对动态检测的关键技术点进行分析,包括strace,sysdig,volatility.volatility的介绍不会太深入,内存取证这部分的研究还需要继续. strace机制 上一篇讲到了strace和ltrace都是基于ptrace机制,但是对ptrace机制和strace/ltrace是如何利用ptrace监控系统调用,没有进行详细的讲解. 那什么是ptrace机制呢? ptrace机制是操作系统提
Python并发编程-redis-3.0.5 源码安装
1.简介 Remote Dictionary Server(Redis)是一个基于 key-value 键值对的持久化数据库存储系统.redis 和 Memcached 缓存服务很像,但它支持存储的 value 类型相对更多,包括 string (字符串).list (链表).set (集合).zset (sorted set --有序集合)和 hash(哈希类型).这些数据类型都支持 push/pop.add/remove 及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上
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