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基于机器学习的量化投资策略demo.zip这是一个demo程序，旨在帮大家快速入门基于机器学习的量化投资方法。适于人群：有一定python基础，对炒股和量化投资一无所知的人。 运行程序 首先，通过以下命令安装必需的python依赖库。 pip install -r requirements.txt 调用tusare，获取股票的历史价格数据。每支股票的数据会保存在file/data目录下，所有股票的代码保存在文件file/stock_list.txt中，作为demo我只往里面放了10支股票，实战中应该尽可能地多放一些。 python data.py 根据基础的价格数据，生成机器学习模型所需要的高级特征。最终的特征文件是pickle二进制格式，存放在目录file/feature下。 python feature.py 训练lightGBM模型。模型文件是file/model.lgb.txt。 python model.py 根据历史数据回测模型效果。每天应该买入哪支股票以及对应的收益会存储在文件file/record.csv中，同时会计算量化投资最经常关注的三个指标：累积收益、最大回

数模转换器（ADC）提供了许多系统中模拟信号到数字信号的重要转换。它们完成一个模拟输入信号到二元有限长度输出命令的振幅量化，范围通常在6到18b之间，是一个固有的非线性过程。该非线性特性表现为ADC二元输出中的宽带噪声，称作量化噪声，它限制了一个ADC的动态范围。本文描述了两种时下   的方法来改善实际ADC应用中的量化噪声性能：过采样和高频抖动。　　为理解量化噪声缩减法，首先让我们回顾一下，一个理想的N位ADC的信号与量化噪声比为（单位dB）　　SNRQ=6.02N+4.77+20log10（LF）dB，　　其中：LF=ADC的输入模拟电压级的加载因子测量（SNRQ由参考资料1提供）。参数L

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