matlab马科维茨代码动量交易优化 财务优化建模的最终项目 在这个项目中，我们结合了简单的动量交易策略和Markovitz投资组合优化。 在确定多头/空头股票清单之后的每个重新平衡日，我们将此股票清单放入markovitz ooptimzation算法中。 为了使我们的策略更加稳健，我们测试了用于简单动量交易的参数以及用于投资组合优化的适当预期收益和协方差矩阵。 要查看源pdf，请点击链接： 代码文件夹包含我们在项目中使用的所有代码依赖项 主要文件： 长短 它是进行所有回测的主要matlab文件，其中包括零融资投资组合再平衡算法。 选择参数和时间段进行回溯测试，回报投资组合绩效和累积回报图。 单位 依赖文件包含要插入markvovitz算法中的用于计算不同的预期收益和协方差矩阵的算法。 cvx_markowitz.m 这是用于我们投资组合优化的markovitz算法 数据文件： ffdata_m.mat和ffdata_d.mat 法玛法国因素数据，每月和每天 p2data.mat 包含库存数据，302个库存，每月数据和每日数据 stocklist.txt 符合我们要求的公司列表。

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算法交易、价差交易与风险控制讲义--ALGO TRADING LECTURE NOTES (1).ppt

uniswap-python 的非官方 Python 客户端。 文档可在 功能 一个简单易用的 Python 包装器，适用于所有可用的合约函数和变量 获取价格和代币元数据的基本 CLI 简单解析 Uniswap 合约返回的数据 支持 Uniswap v3（从 v0.5.0 开始） Uniswap v2（从 v0.4.0 开始） Uniswap v1（已弃用） 各种叉子（未经测试，但应该可以工作） Honeyswap (xDai) 煎饼交换（BSC） Sushiswap（主网） 入门 请参阅文档中的入门指南。 测试 单元测试正在使用 pytest 框架进行开发。 欢迎投稿！ 使用 ganache-cli 在主网的一个分支上运行测试。 在运行测试之前，您需要使用npm install -g ganache-cli安装它。 要运行完整的测试套件，请在项目目录中将PROVI

加密市场-套利机器人（套利机器人） 加密货币仍然是一个新兴且效率低下的市场。 世界各地存在数种加密货币交易所，它们提出的买/卖价格可能会短暂不同。 套利交易的目的是在与市场无关的同时自动从这些暂时的价格差异中获利。 Arbitrage-Bot使用最受欢迎的开源交易库来找到市场上的最佳价差。 撰写者：Andrei Zgirvaci 贡献：永远欢迎贡献！ 如果可以的话，请花一点时间给这个仓库加注星标并关注我，将不胜感激！！！ 要求 安装了python版本3.7.0 安装 git clone https://github.com/MD3XTER/Arbitrage-Bot.git cd Arbitrage-Bot pip install ccxt python3 arbitrage_bot.py 用法 首先，您需要指定要定位的市场。 以下是库支持的市场： exchanges = [ "binance" , "bittrex" , "hitbtc" , "poloniex" , "exmo" , "bitmex" , "huo

加密套利-一个node.js脚本，可帮助发现套利机会并采取行动。 加密货币套利机会计算器和交易机器人。 超过800种货币和50个市场。 要使用它，请访问 （此链接不再链接到旧站点，可以从github下载以使用该工具），进行开发安装nodejs ^ V8.00并运行npm install在脚本main.js所在的文件夹中。 要运行程序，请写入node main或npm start 。 要更改市场设置并添加自己的市场，请编辑settings.js文件。 注意： 我现在只关注交易机器人。 不幸的是，我将使该代码不公开，并且没有时间处理此公共版本。 请随时提出拉取请求-当它们弹出时，我仍然会看一下所有问题。 短期路线图 希望在一个月内完成所有工作，并在一些帮助下更快:) V1.0.0 核心服务器代码-将结果记录到终端。 没有机器人功能。 没有前端。 v1.1.0- 创建api端点并在最小的前端上显示数据。 v1.2.0- 主机服务器并实现websockets。 v1.3.0- 手动添加十大最受欢迎的cc市场。 v1.4.0- 使前端实际上看起来像某种东西，而不仅仅是显示原始数据

java版商城源码下载 基于SSM的校园二手交易平台 完整的设计报告在后面 喜欢就点一下star哟，谢谢亲的支持 个人主页 Java版本：1.8 数据库：MySQL 框架：Spring + Spring MVC + MyBatis 服务器：Tomcat 前端解析框架：Thymeleaf 开发工具：Idea 2017 版本管理工具：Maven 版本控制工具：GitHub 3.2 实现过程 3.2.1 商品首页实现 其他部分实现效果 3.2.2 二手商城实现 商城商品展示 3.2.3 商品详情实现 留言 3.2.4 站内搜索引擎实现 搜索结果 3.2.5 发布商品实现 3.2.6 发布求购信息实现 3.2.7 个人信息页面实现 3.2.8 我发布的商品实现 点击修改 3.2.9我发布的求购信息实现 3.2.10购物车实现 点击添加数量和减少 3.2.11登录注册实现 搭建数据库 MySQL driver=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://localhost:3306/c2c username=root password=123456 initia

金融交易的强化学习？ 如何使用 MATLAB 使用模拟股票数据将强化学习用于金融交易。 设置跑步： 打开 RL_trading_demo.prj 打开工作流.mlx 运行工作流.mlx 环境和奖励可以在：myStepFunction.m 中找到 概述： 强化学习代理的目标很简单。 了解如何在不损失资金的情况下进行金融市场交易。 请注意，这与学习如何交易市场并尽可能多地赚钱不同。 这个例子的目的是展示： 1.什么是强化学习2. 如何将其应用于金融市场交易3. 为金融专业人士留下一个起点，让他们利用自己的领域专业知识来使用和增强。 该示例使用的环境由 3 只股票、20000 美元现金和 15 年的历史数据组成。 股票是： 通过几何布朗运动或历史市场数据（来源：AlphaVantage： www.alphavantage.co ） 版权所有2020 The MathWorks，

关于交易系统设计的一本不可多得的好书，涉及系统设计的各个方面

Pandas TA-Python 3中的技术分析库 熊猫技术分析（ Pandas TA ）是一个易于使用的库，它利用具有120多个指标和实用程序功能的Pandas库。 其中包括许多常用指标，例如：简单移动平均线（ sma ），移动平均线收敛散度（ macd ），赫尔指数移动平均线（ hma ），布林带（ bband ），动平衡量（ obv ）， Aroon和Aroon振荡器（阿隆），挤压（挤压）等等。 目录 产品特点 具有120多个指示器和实用程序功能。 如果指标具有共同指标，则它们与事实上的紧密相关。 需要速度吗？ 通过使用DataFrame策略方法，您可以免费获得多处理功能！ 轻松