本文的研究内容是研究和设计一个适用于投资者的高频交易系统,包括高频交易 系统的需求分析和系统组成结构、高频交易系统软/硬件组成、高频交易系统模块的具 体设计和实现。
2021-12-19 10:25:28 12.41MB 高频交易 自动下单 券商
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# 交易撮合平台 > A Vue.js project ## Build Setup ``` bash # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev # build for production with minification npm run build # build for production and view the bundle analyzer report npm run build --report # run unit tests npm run unit # run e2e tests npm run e2e # run all tests npm test ``` ├── build  项目构建配置 ├── dist 编译后生产环境项目 └── src ├── axios 接口配置 ├── images 图片存储 ├── libs   工具方法 ├── util 常用方法 ├── jwt token存储/读取方法 ├── mock 模拟数据 ├── router  路由配置 ├── store   状态管理 ├── styles  样式文件 └── views 页面部分 ├── AgentsManage 代理商管理 |—— agentList 代理商列表 ├── captial 资金管理 |—— agentsToCash 代理商提现 |—— recharge 充值列表 |—— settledRecord 结算记录 |—— toCash 提现列表 ├── components 页面组件 |—— editor 富文本编辑器组件 ├── content 内容管理 |—— broadcast 播报信息管理 |—— carousel 首页轮播管理 |—— noticeManage 公告管理 |—— systemMessage 消息管理 ├── errorDeal 异常处理 |—— frozenBond 冻结保证金 |—— handleDealAuto 自动递延手动执行 |—— manualOrder 重复结算处理 ├── home 首页 │   ├── components 首页组件 │   ├── components 首页组件 ├── own-space 个人主页 ├── record 日志管理 ├── Risk 风控管理 |—— exDividend 除权除息列表 |—— nowRegistration 当日股权登记策略 |—— beforeRegistration 历史股权登记策略 |—— sharesManage 个股管理 |—— todaySuspension 今日停牌 |—— todayResumption 今日复牌 |—— capitalAccount 资金账户管理 |—— transactionProp 交易比例 |—— tradingDay 交易日管理
# easyquant 基于 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) 和 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) 的量化交易框架 事件引擎借鉴 交易:支持华泰、佣金宝、银河以及雪球模拟盘 行情:支持新浪免费实时行情,集思路分级基金以及 leverfun 的免费十档行情 ### 微信群以及公众号 欢迎大家扫码关注公众号「食灯鬼」,一起交流。进群可通过菜单加我好友,备注量化。 ![公众号二维码](https://gitee.com/shidenggui/assets/raw/master/uPic/mp-qr.png) 若二维码因 Github 网络无法打开,请点击[公众号二维码](https://gitee.com/shidenggui/assets/raw/master/uPic/mp-qr.png)直接打开图片。 ### 关于行情 默认使用的是 sina 的免费全市场行情,1s 推送一次 可自定义使用的行情来源或者使用 easyquotation的 lf免费十档行情 和 集思路的分级基金行情 具体可参见 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) ### 关于交易 具体可参见 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) ### 使用 #### 准备交易账户 在 ht.json 或 yjb.json 或 yh.json 或 xq.json 中填入你的账户相关信息 [如何填写相关信息](https://github.com/shidenggui/easytrader) #### 快速开始 python test.py ### 策略编写 策略用 Python 编写后置于 strategies 文件夹下 格式可参考其中的 Demo #### Hello World # 引入策略模板 from easyquant import StrategyTemplate # 定义策略类 class Strategy(StrategyTemplate): name = 'Hello World' # 定义策略名字 # 策略函数,收到行情推送后会自动调用 def strategy(self, event): """:param event event.data 为所有股票行情的字典,结构如下 {'162411': {'ask1': '0.493', 'ask1_volume': '75500', 'ask2': '0.494', 'ask2_volume': '7699281', 'ask3': '0.495', 'ask3_volume': '2262666', 'ask4': '0.496', 'ask4_volume': '1579300', 'ask5': '0.497', 'ask5_volume': '901600', 'bid1': '0.492', 'bid1_volume': '10765200', 'bid2': '0.491', 'bid2_volume': '9031600', 'bid3': '0.490', 'bid3_volume': '16784100', 'bid4': '0.489', 'bid4_volume': '10049000', 'bid5': '0.488', 'bid5_volume': '3572800', 'buy': '0.492', 'close': '0.499', 'high': '0.494', 'low': '0.489', 'name': '华宝油气', 'now': '0.493', 'open': '0.490', 'sell': '0.493', 'turnover': '420004912', 'volume'
2021-12-18 21:01:49 26KB 量化交易 股票系统 python 模拟盘
计算机科学与技术学士毕业论文,基于J2EE的虚拟股票交易系统
2021-12-18 18:42:18 1.59MB 毕业设计 论文 java毕业论文
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基于微信小程序的校园二手交易平台
2021-12-17 23:11:23 15.59MB 小程序 云开发
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##squirrel校园二手交易平台 项目具体介绍: **若有疑问:**请邮件联系。 ####项目起源:   期末的课程设计,三人一组,我和两个舍友,一时起兴,决定做一个校园二手交易平台,一开始兴致与激情满满,可是后期时间上的冲突,让我们三个人对于这个项目有点累。   这个项目刚定题两天,BezosLee由于通过了360的网上在线笔试,收到了360公司的免费培训邀请,要去北京的360总部进行培训一周,值得庆幸的是,最后培训完进行了面试并顺利拿到实习Offer。4月底,L_75进行了为期一周的ACM集训,备战5月9号的山东省ACM比赛,同样值得庆幸的是,作为他的退役赛,收获了一枚铜牌并顺利拿到金山公司java实习生。而我,准备考研的同时,也在备战5月底的排球联赛。   不过我相信我们三个会做好,选我们所想,忠我们所爱。 ####系统架构: 开发环境: IntelliJ IDEA、Atom、N
2021-12-17 17:47:37 21.54MB JavaScript
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用360极速浏览器或者chrome浏览器安装该插件后,从网页登录支付宝后,打开该插件,点击开始提取,插件则会自动提取当前支付宝的交易记录并把数据保存在data参数里,以POST的方式发送到配置的数据接收URL.
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完整的基金交易平台、适合初学者,使用java语言编写
2021-12-17 10:19:00 2.84MB java
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信用卡欺诈是金融机构的一个广泛问题,涉及使用支付卡进行的盗窃和欺诈。 在本文中,我们探索了线性和非线性统计模型以及机器学习模型在真实信用卡交易数据上的应用。 建立的模型是受监督的欺诈模型,试图识别哪些交易最有可能是欺诈性的。 我们讨论了数据探索,数据清理,变量创建,特征选择,模型算法和结果的过程。 探索和比较了五个不同的监督模型,包括逻辑回归,神经网络,随机森林,增强树和支持向量机。 增强树模型显示了针对此特定数据集的最佳欺诈检测结果(FDR = 49.83%)。 所得模型可以在信用卡欺诈检测系统中使用。 可以在相关业务领域(如保险和电信)中执行类似的模型开发过程,以避免或检测欺诈行为。
2021-12-17 01:30:41 956KB 行业研究
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Binance-Altcoin资产成本计算器 用于币安/ FTX的Altcoin资产成本计算器,自动读取交易历史并将其转换为Excel报告。 网站(GUI帮助程序) 用法 1.安装环境 conda create -n alt -f freeze.yml source activate alt 2.从币安获取您的API密钥 3.将exe / key_example替换为KEY和PRIVATE_KEY 切记要保护您的PRIVATE_KEY。 4.更改main.py中的query_list query_list = ['BTS', 'BTC', 'ETH', 'ALGO', 'SRM', 'XRP', 'IOTA', \ 'NULS', 'SXP', 'SOL', 'XTZ', 'SUSHI', 'TRX', 'DOT','LINK','BNB', \
2021-12-17 00:01:49 35.53MB Python
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