分享课程——【完整版15章】Java性能调优 6步实现项目性能全面升级+面试高频性能问题讲解。系统学习本课程的最佳路线，步步为营，斩获N种企业级性能调优解决方案。
性能优化的N种企业级解决方案，囊括了【数据库优化】、【Tomcat优化】、【JVM优化】、【垃圾回收】、【Netty优化】、【Nginx优化】、【性能优化高频面试集锦】6大专题+1项面试调优复盘。
2021-10-22 21:03:23
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这是《从编程小白到量化宗师之路》系列的第二个高级课程。本课程宗旨是缩短个人和小型结构投资者和大型机构投资者的差距。课程内容从C++环境的安装开始使用，到期货数据采集，完美实现一套期货交易高频软件开发（也可做虚拟货币交易），既可以使用C++编写策略又可以通过python编写策略（pybind）。
本系统架构设计的特点在最后一章进行了说明，之所以在支持多进程的基础上，又额外支持（跨国，跨省，跨机房）的分布式，是因为有些投资策略有保密的要求，例如：
1. 需要把一个策略分摊在多个不同的期货公司（如果交易股票则是多个不同的证券交易所，交易虚拟货币则是多个不同的虚拟交易所），本系统架构都可以完美支持。2 当然，这样的系统架构可以完美提供股票和期货股指的对冲交易策略，因为使用了不同的IP地址，故他人无法通过大数据进行合并逆向推测策略原理。3. 其他需求
课程注重实战，学员上课后，可以达到：日常进行的高频交易，自定添加新的股票接口，添加新的虚拟货币交易所。
2021-10-22 11:43:01
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英国脱欧公投日富时100高频数据分析
抽象的
本文涉及使用随机过程中的布朗运动来估计波动率。该模型遵循随时间变化的布朗运动的形式：$ dP_ {t} = \ mu_ {t} dt + \ sigma_ {t} dB_ {t} $，其中$ P_ {t} $表示对数价格，$ dP_ {t} $是收益，$ \ sigma_ {t} $是半-。根据[@ Alvarez2011]的研究，瞬时波动率由Semi-martingale $ \ sigma ^ {（p = 2）} _ {t} $计算得出，其中$ p = 2 $是二次方差。随时间变化的布朗运动模型包括波动率，其中当股价，尤其是买入和卖出反弹中的微观结构噪声已显示出来时，估计员会提供波动性。瞬时波动率是根据时间相关的布朗运动模型建立的，瞬时波动率具有估计量。在不同时间间隔内从英国股票指数，FTSE 100的买入和卖出价等高频数据中发现的已实现波
2021-10-22 11:39:25
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考研高频固定搭配总结,是从一个文库保存下来的,里面有每一个固定搭配和中文释义,没有例句,非常有用.祝大家考研成功.
2021-10-21 10:33:57
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Java性能调优 6步实现项目性能全面升级+面试高频性能问题讲解视频教程分享，性能优化的N种企业级解决方案，囊括了【数据库优化】、【Tomcat优化】、【JVM优化】、【垃圾回收】、【Netty优化】、【Nginx优化】、【性能优化高频面试集锦】6大专题+1项面试调优复盘
2021-10-20 22:04:30
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永磁同步电机高频注入无传感器控制的文章，通过HFI的应用，在电机零速时辨识电机初始位置，低速时无传感器运行。
2021-10-19 09:45:55
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