交易逻辑-排除前几天的信号

是一种在交易领域中常用的策略，其目的是通过排除前几天的信号来减少市场噪音和假信号的影响，从而提高交易的准确性和可靠性。

该策略的基本原理是，通过观察市场的历史数据，排除前几天的信号，只关注最近的市场走势和信号。这样做的好处是可以避免过度拟合过去的数据，更加关注当前市场的情况，从而更准确地判断市场的趋势和交易机会。

在应用该策略时，可以根据具体的交易品种和市场特点来确定排除前几天的信号的时间窗口。一般来说，较短的时间窗口可以更快地反应市场的变化，但也容易受到市场噪音的干扰；较长的时间窗口可以平滑市场波动，但可能会延迟对市场变化的反应。

该策略适用于各种交易市场，包括股票、期货、外汇等。通过排除前几天的信号，可以过滤掉市场的短期波动和噪音，更准确地捕捉到市场的长期趋势和交易机会。

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手机百度切入交易的逻辑

窃以为，百度想要告诉用户，你以前在网上的那些交易，手机百度也能做到，但是背靠搜索大数据，百度可以给你的是更加便捷和优惠的服务信息。...手机百度切入交易，要转型“服务提供商” 如果认为手机百度仅仅是在搜索的结果页面加入交易功能，为了推支付，那么就真是本末倒置了。...与之相反，手机百度支持交易与搜索引擎在移动时代的挑战、百度掌握的资源以及百度战略方向有关。支付只是为了达成用户在搜索获得服务后顺利完成交易这一目的。...尤其是交易类的，百度基本没有留下（微购量小），百度在分发过程中获得广告费。...打车App这样的用钱砸出来的场景并不能长久，不正常的商业现象也预示着O2O泡沫的膨胀。手机百度支付版的全新加入为开始，给市场带来一股新鲜空气和新的逻辑。

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FPGA 的数字信号处理：重写 FIR 逻辑以满足时序要求

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公开代码，我的量化程序的开发历程！

~ 一、起始 2018年大概11月份的时候，忽然想到一个点子，就是用LSTM模型根据前几天的股票价格来预测后一天的股票价格。...我冷静下来，仔细地想了一下，好像确实是从逻辑上不太可能，因为很多时候第二天的涨跌更多的依赖当天发生的各种事件，而非前几天股票的走势。想清楚这一点，我很快就把预测这个事情放一边了。...接下来一段时间主要是以优化代码为主，各种代码的重构，外围功能的增加和完善，比如和同花顺的交互，交易信号告警的优化等。...由于感觉一切都差不多了，我后面就把自动化交易这部分给加上了，从此以后，所有的买卖都是程序自动化完成，我在手机上只是偶尔看看程序发过来的买卖信号而已。...总结：自动化交易是一个非常关键的步骤，在没用自动化交易前，需要手工下单，这个过程又麻烦，效率又低，而且潜在诱惑破坏规则的可能（我破坏过一次，没有卖出信号，我卖出了，结果第二天大涨），自从自动化交易完成之后

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vn.py的底层实现机制——回测及参数优化

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微信支付触手可及：与招商银行“打通”

前几天笔者发表《类微信APP，移动互联网第三大入口？》一文后，有一个每天有1000多粉丝新增的“微信APP开发者”找到我跟我交流了一下微信公众账号订阅及应用内付费的想法。...忠实的小众圈子，更有培育付费订阅的机会。微信的付费订阅可以想象成APP的购买。所谓微信内收费，是指在使用微信账号的过程中发生的交易。...比如娱乐（游戏的增值服务）、文学（杂志的延伸阅读）、电商（电商账号的交易）以及线下交易发生的移动支付（二维码商铺）。这些领域的微信公众账号探索颇多，但是一直受制于微信的支付能力。...不过，在打通之前，与第三方网银的融合，看上去也是一个不错的解决方案。招行微信号这次更新还有一点值得关注：账号变动信息将发微信消息到绑定微信号。这个提醒以前只会发手机短信。...前者结合手机的NFC，后者与财付通等远程账号类支付工具打通。然后实现微信公众账号的订阅及交易支付、微信号之间的支付（每个微信号都是一个微信钱包，摇一摇转账）、实体店的NFC等形态的支付。

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如何识别损坏的Tick数据，今天教你来修复！

由于数据量大，Tick数据特别容易受到数据损坏，有些股票的数据可以达到每天10个Tick，这使得错误检测非常具有挑战性。通常情况下，是信号中断或信号延迟导致了损坏的或无序的数据。...一个常见的错误是，仅仅因为测试数据与其附近的数据点不一致（偏差特别大），从而排除有效数据（事实上，这些Tick在模拟交易中往往最有用，因为它们提供了市场方向的信息，或者它们本身就是交易机会）。...4 bid/ask反弹 bid/ask的价格反弹，实际上所发生的情况是bid/ask报价保持不变，而交易员在bid/ask报价时卖出，给人以价格在交易记录数据上变动的印象。...Tick数据的一个特点是，这些数据通常具有时间集群性，其中有大段时间的不频繁交易，然后有较短时间的频繁交易，并产生大量的Tick。...7 异常值清除异常值是清理过程中最具挑战性的部分，也是最需要判断的部分。缺乏经验的分析师往往会将损坏数据门槛设置得很低，排除任何看似不正常的数据，并删除对理解市场结构至关重要的有效数据。

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NFC之华为AIPASS认证：测试用例简介

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某泵组异常停机的艰难追踪过程

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老黄因ChatGPT大赚311亿中国移动公布实名NFT交易专利C919首航航班确定...今日更多新鲜事在此

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JPMorgan最新报告解读：A股新闻情绪指数策略（附下载）

相对于上一篇来说，本篇报告不仅基于新闻分析数据构建了市场维度的情绪指数，还基于该情绪指数发出的交易信号进行了一系列测试。...由于A股市场是一个由个人投资者作为主要交易量贡献的市场，市场的宏观情绪在一定程度了能够预测市场的价格走势，在本篇报告中，JPMorgan利用ChinaScope的新闻分析数据构建了市场维度的情绪指数，并基于该情绪指数发出的交易信号进行了一系列测试...（40日），并根据两根均线的上穿（多头）下穿（空头）发出对应的交易信号。...在报告中，JPMorgan基于沪深300股指期货，分别测试了多头交易策略及多空交易策略。相关测试结果如下，具体测试逻辑请参考报告原文。...5、在这个市场情绪指数基础之上，JPMorgan基于传统的技术分析，用长期短期均线的交叉作为交易信号，并在沪深300指数上进行敏感性测试，该测试包含了滑点交易成本及止损点的考虑。

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形式验证 | LEC, CLP, LP-EC 的区别

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