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2021-10-26 16:35:41 2.36MB Java
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Quantitative Trading Strategies
2021-10-25 17:38:10 2.96MB Quantitative Trading Strategies
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风险库 量化战略资产分配,每个人都很容易。 描述 Riskfolio-Lib是一个库,用于使用秘鲁制造的Python进行定量战略资产分配或投资组合优化 :Peru: 。它的目的是帮助学生,学者和从业人员轻松地基于数学上复杂的模型建立投资组合。它基于构建,并与数据结构紧密集成。 Riskfolio-Lib提供的一些关键功能: 具有4个目标函数的平均风险投资组合优化: 最低风险。 最大回报。 最大效用函数。 最大风险调整后回报率。 具有13个凸风险度量的平均风险投资组合优化: 标准偏差。 半标准偏差。 平均绝对偏差(MAD)。 较低的第一部分矩(Ω比) 第二较低的局部矩(Sortino比率) 条件风险价值(CVaR)。 熵值风险(EVaR)。 最坏情况的实现(Minimax模型) 最大跌幅(卡尔马率) 平均亏损 有条件的风险缩水(CDaR)。 熵降风险(EDaR)。 溃疡指数。 带有10个凸风险度量
2021-10-24 20:40:18 16.31MB finance trading portfolio-optimization sharpe-ratio
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用于高频时间序列的多维LSTM 使用多维LSTM神经网络创建股票远期收益预测。 预测结果
2021-10-24 17:54:01 352KB lstm high-frequency-trading Python
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推特激活的加密货币交易者 2021年2月11日-已在DOGE / BTC(Kraken&Binance),DOGE / GBP,BTC / GBP(Binance)上进行过测试,并从Elon最新的Doge微博中成功获得了17%和3%的回报 想法是使用Twitter触发器购买加密货币,并在用户指定的时间/价格/%收益后出售,例如当Elon麝香关于狗狗币的推文时 市场,特别是小市值的山寨币受到``炒作''加密货币,加密泵之后有大量资金的个人的严重影响。 当发布推文时,我们可以成为第一个进行交易的人之一,以利用这一机会 发布Tweet时,它将检查与特定加密货币的关键字匹配的子字符串 这些关键字和硬币可以由用户指定 要在本地系统上配置: pip install -r requirements.txt 使用Binance运行: python twitter_binance.py 与Kraken一
2021-10-21 21:47:08 14KB twitter-bot twitter crypto tweets
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Enhancement_learning_financial_trading:有关如何使用强化学习开发金融交易模型的MATLAB示例
2021-10-12 21:29:57 3.98MB reinforcement-learning deep-learning example matlab
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币安交易机器人 (注意:当前仅用于USDT作为报价资产和市场买/卖!) 特征 精确地在特定时间运行机器人(例如Cronjob) 设置自定义策略以进入和退出多头头寸 使用TA-Lib指标(请参阅TA-Lib git上的所有指标) 使用自定义指标(只需修改indicator.py:]) 要使用指标,请将指标添加到lib / Symbol.py中的add_indicators方法中 记录每笔已执行的交易(买,卖,获利) results / trades.csv : 名称;符号; {price:qty}; avg_price 结果/executed_sell_trades.csv : 名称,时间,买入数量,卖出数量,百分比利润,稳定利润 results / profit.csv : 名称,利润 每次执行交易后获得电报通知 配置 简单快速的配置(编辑lib / settings.js
2021-10-11 18:50:41 14KB python bot bitcoin trading
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Tradingview-webhooks-bot tradingview-webhooks-bot是用python编写的交易机器人,它允许用户使用tradingview的webhook警报进行交易。 使用Pipenv快速入门 Pipenv是可帮助用户轻松设置虚拟环境和安装依赖项的工具。 创建虚拟环境有很多好处,特别是对于那些在同一服务器上运行其他项目的环境。 安装pipenv并启动虚拟环境 安装pipenv sudo apt install pipenv 安装pipenv后,建议您。 导航到克隆存储库的文件夹。 您应该看到Pipfile和Pipfile.lock文件。 运行命令pipenv install 现在应该安装开始所需的依赖项。 通过运行命令pipenv graph检查-您应该看到flask和ccxt。 如果要安装任何其他依赖项,或者如果您收到缺少某种依赖关系的错误,只需使用命令pipenv install 启动虚拟环境: pipenv shell 启动flask应用程序: python webhook-bot.py 你去! 尼斯和简
2021-09-29 21:01:26 12.83MB bot webhooks alerts trading
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股份法 项目目标 测试多种不同的预测技术,以根据先前的价格和新闻中的情绪分析指标预测股票价格,从而形成具有多个股票的波尔图,以达到分散风险的目的。 我们通过应用监督学习方法来做到这一点。 设置 $ workon myvirtualenv [Optional] $ pip install -r requirements.txt $ python scripts/Algorithms/regression_models.py <input-dir> 从下载运行代码所需的数据集。 方法 预处理和清洁 特征提取 Twitter的情绪分析和得分 数据归一化 各种监督学习方法的分析 结论 研究论文 数据集 https://www.google.com/finance 参考 Scikit学习 茶野 递归神经网络-LSTM模型 ARIMA模型 https://githu
2021-09-28 23:03:03 17KB machine-learning stock-trading Python
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Strategems.jl:Julia中的定量系统交易策略开发和回测
2021-09-28 09:38:36 640KB finance time-series trading optimization
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