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大家在不管是在理财或者是在干其他事情的过程中，应该都经常听到的一句话就是高收益意味着高风险，低风险意味着低收益。但有的时候高风险不一定是高收益的，低收益也不一定是低风险的(这就是坑)。在理想情况下收益与风险可能会有如下四种情况，红色部分(高风险低收益)是我们所要避免的，绿色部分(低风险高收益)是我们所追求的，灰色部分是正常事物所遵循的规律。
根据财新网发布的最新消息，今日沪深两市双双低开，沪指围绕2950点震荡。截至目前，沪指依然没有重回3000点！ 在投资市场中，大家往往容易高估自己的风险承受能力，市场上涨的时候，总觉得天大的波动都能扛得住，手里的股票持有十年八年也没什么问题。但这种所谓的信心，其实全都来自大盘的上涨，当市场上涨这个基础不存在了，信心也就瓦解了。一旦遇到风险，市场开始大跌的时候，很多人立马就慌了，下跌时间越久，内心也就越脆弱，最终持有10年的信仰，可能连10个月都坚持不了，就早早“割肉”离场了。 大家之所以在遇到市场大跌时
况且，我也不是学金融出身的，虽然凭运气在股市赚过一些小钱，但毕竟咱不是专业的，不敢乱指挥。
在给本系列博文拟定标题时，我原先写下的是《股票交易信息获取及分析系统》。之后感觉这个名字过于高大上，又不自觉的在草稿中写下《码农技术炒股之路》。这个名称让我会心一笑，因为它即突出了我的身份，又点名了本系列博文要介绍的东西——技术炒股。最后“之路”一词可以让我好好介绍下这个项目的前因后果，希望大家也感受下这个项目的温度，因为它的产生并非我一人杜撰出来的愿景。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
限时60min，4个概率和数理统计题、一个编程题，实则可以看为两个编程题。如果这些题是第一次做的话，还是比较难或者难以下手的，尤其是编程题考了动态规划，难度为力扣hard级别，对标互联网大厂笔试。但是做多了，就会发现基本都是经典题型，所以笔试前要好好准备，多刷绿宝书、红宝书，多刷LeeCode!
基金本质上就是集合大多数散户的钱，形成大规模的资金，产生规模效应，从而让散户也能花小钱办大事，参与那些对资金要求高的投资项目。同时，由于是大规模的交易，也能节省一定的投资手续费，我们知道，批发肯定要比零售要便宜，对吧？
ai量化系统架构的思考 背景 现在很多群体，尤其是有点金融背景或兴趣的程序员群体，“大量”进入量化交易这个领域。 以quantopian为蓝本，做出to c的quant平台。这个前文说过，受众肯定是非常窄的。有能力的人，不需要平台；编码对于大多数人也是一个门槛。 另外，即便像果仁或ricequant也出了向导式写策略，门槛降下来不少。但还是不对。用户还只能从经验出发，或者去试。 回测只是一个结果，本质是构建策略思路的过程。比如盈利目标，短线的话，看基本面意义不在，一个季度基本面都不会变的（变了你也不知道）。
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:
外观模式（又称门面模式），通过外观的包装，使应用程序只能看到外观对象，而不会看到具体的细节对象，这样无疑会降低应用程序的复杂度，并且提高了程序的可维护性。UML类图如下：
深夜，正在做股票复盘工作，心理有种莫名的宁静踏实的感觉，想起经过一段时间的努力，终于做到了稳定盈利。
和大家聊聊量化交易，以及人工智能可以在量化交易上的应用。我们程序员还是应该懂点金融知识的。
Subject（抽象主题类）：声明真实主题与代理的共同接口方法 RealSubject（真实主题类）：负责执行具体的任务，客户端可以通过代理类间接的调用真实主题类的方法 Proxy（代理类）：持有对真实主题类的引用，负责调用真实主题类中相应的接口方法 Client（客户端类）：使用代理对象
最近和几个年轻的程序员朋友喝酒闲聊。无意中聊到了投资理财，发现很多人没有理财的习惯。而我恰恰觉得程序员是最该理财的，说不定在未来的哪天我们手中那碗青春饭突然就丢了。根据自己的经历写了这篇关于投资理财的文章，希望每位读者朋友都能未雨绸缪，中年之后的生活能够安定从容。
最近有幸听了一个行业大佬对人工智在产业应用方面的见解和分享，觉得还是非常有意思的，记录一下。
最近这一两年，股市虽谈不上大牛市，倒也稳步向上，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，今年年初也一路高歌，迈过了3500点。
1. 题目 给出一个包含N个元素的数组，数组中的每个元素代表每一天的股票的买卖价格。现在给你个任务是在任意的时刻先买股票，之后卖出股票。要求是使得买卖股票的利益最大化，算法的时间和空间复杂度尽可能达到最优。 2. 解题思路 看到本题，绝大多数人的第一思路大概都能想到用最大值去减最小值。但是问题出来了，最小值出现的位置不一定在最大值出现的位置前面，这
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/
从2011年开始研究股票已经超过6年了，兜兜转转，很用力的时候反而抓不住，现在远离股市了，反而看的更清。大道无形，最厉害的招式往往是最简单的招式。本文就介绍一套低风险高回报的，简单到傻瓜式操作的美股投资方法。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】首个战胜德州扑克职业玩家的AI系统，DeepStack的三位开发人员最近离职DeepMind，宣布将用强化学习技术征战股市，收获的种子轮融也是破了捷克共和国的纪录。 开发算法来自动买股票可以说是每个机器学习从业者都想干的事了，只要研究好策略，再训练一个模型，简直就是躺赚啊！ 最近DeepMind的三位前员工也开始研究上了怎么自动买公司股票和加密货币，以便能够赶在上涨前买入一波。 Martin Schmid，Rudolf Kadlec和Metej
股票买卖这一类的问题，都是给一个输入数组，里面的每个元素表示的是每天的股价，并且你只能持有一支股票（也就是你必须在再次购买前出售掉之前的股票），一般来说有下面几种问法：
貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
第8章 长期投资的心理建设 定投指数基金的策略非常简单，出现的时间也并不短，几十年前格雷厄姆就提出了类似的策略，但为什么如此简单又有效的策略，并没有风靡全世界呢？ 原因很简单，心理因素。格雷厄姆的策略虽然简单，但是对人的心理素质要求较高。很多时候需要我们摒弃内心的心理干扰，像一个机器人一样去一丝不苟地执行计划，面对恐慌和贪婪也岿然不动 ---- 下金蛋的鹅 能够产生现金流的才是资产，拥有了资产，它就是我们的“鹅”，可以源源不断地给我们产生现金流。像股票、债券、基金、房地产、自有公司等，这些都是各种各样的“鹅
项目名称：股票工具 想要的功能： 1 获取数据 实时某支股票的 ‘买一量’ ‘卖一量’ #获取数据 2 数据分析 对’买一量’ ‘卖一量’的判断 进入时候提醒 2.1 买一量,大于、小于 多少时，提示买入卖出 2.2 卖一量,大于、小于 多少时，提示买入卖出 2.3 涨幅计算
前言 懂得用『延迟满足』去做交易的人，已先胜一筹了 价值投资表述为P0<<V0<Vn，把成长投资表述为P0<V0<<Vn。其中P0是股票今天的价格，V0是公司现在的价值，Vn是公司未来的价值，『<<』代表『远小于』 价值投资的价值支撑主要来自企业现有资产、利润和现金流，更注重公司现在的价格P0是否远小于公司现在的价值V0，这种投资需要分析现在，难度相对较小，大多数人通过学习都能够掌握 选股的要素简化为估值、品质和时机，并且淡化了时机的积极性，于是选股的复杂问题就变成了寻找『便宜的好公司』这个相对简单的问题。
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 2022世界人工智能大会于2022年9月1日至3日在上海举办。世界人工智能大会自2018年以来，已成功举办四届。2022世界人工智能大会由国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、
给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
当今社会很多人都喜欢选择一种投资方式—买股票。股票波动比较大，自然风险也很高，当然如果方向选择正确，获益也是比较高的。那么用贪心算法解决买股票的题再合适不过了。因为大家都是想低价买入，高价卖出，收益自然就很多，这一点足以体现贪心。那么贪心算法是对局部的最优解，自然就不是整体的最优解，关键在于贪心的策略的不同，策略的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
但是有一家公司今年却没有受到多大影响。这就是Twitter。原因是特斯拉老总，全球首富马斯克想买Twitter。所以熊市里股票大跌的时候，Twitter股票一直高高在上。
股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口
为了让这个策略能让计算机执行，首先，要使策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样：
外观(Facade)模式又叫作门面模式，是一种通过为多个复杂的子系统提供一个一致的接口，而使这些子系统更加容易被访问的模式。该模式对外提供一个统一接口，外部应用程序不用关心内部子系统的具体细节，这样会大大降低应用程序的复杂度，提高了程序的可维护性。 在现实生活中，常常存在办事较复杂的例子，如办房产证或注册一家公司，有时要同多个部门联系，这时要是有一个综合部门能解决一切手续问题就好了。软件设计也是这样，当一个系统的功能越来越强，子系统会越来越多，客户对系统的访问也变得越来越复杂。这时如果系统内部发生改变，客户端也要跟着改变，这违背了“开闭原则”，也违背了“迪米特法则”，所以有必要为多个子系统提供一个统一的接口，从而降低系统的耦合度，这就是外观模式的目标。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
最近梳理高频动态规划问题，股票问题当然是非常经典的动态规划问题，并且整个系列有好几道题，这里我整理了6道股票系列的经典问题分享给大家，咱们今天聊聊买卖股票的最佳时机。
今天给大家分享一位好朋友的六年量化程序开发历程，最后他的策略实现了很高的收益，身边有很多朋友也都是主业码农，副业量化，这种搭配是现在非常流行的，量化代码给大家放在了文章末尾，看完后希望对你有所启发与帮助~
最近这一两年，股市欣欣向荣，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，现在一路高歌，踏进了3500点。
股票信息的接口有很多，之前大家常用的是新浪的，但在年初的时候，新浪的接口突然不能使用，给大家造成了很大的困扰，为此网上也有很多教程教大家如何从新浪获取数据，跟着教程弄了半天也不行，索性换到126（也就是网易了），感觉速度都还不错。
从去年7月到现在，我已经在北京的互联网公司呆了整整一年的时间。这中间经历过各种各样的酸甜苦辣，自己为了面试刷题的过程（从杉数到滴滴——未入门算法工程师再找实习工作记），也会经常听到北美同学面试的时候所遇到的各种艰难。是的，只要是互联网公司，无论是国内还是国外，总是要考察很多leetcode的东西。而leetcode如何刷，刷多少，刷到什么程度，其实各个公司也各不相同。但是事实上，leetcode的本质考察点是算法与数据结构，而除去基本的算法与数据结构外，leetcode困难的地方在于熟练度+一些技巧。然而技巧毕竟是存量，不是增量，我们刷多了，自然就有经验。所以这一个系列，我们不面向easy的题目，而更多关注hard和medium+的高频题，并通过大量的leetcode原题，来刻画出互联网公司究竟会考察哪些实际算法与数据结构的知识，以达到复习《算法与数据结构》的效果。
1、夫妻。夫妻关系是家庭关系中的第一重要关系，而在夫妻关系中有三大核心主题：财产管理，子女教育，沟通系统。夫妻在面对家庭理财时一定要以坦诚沟通，充分交流为基础，在婚前或婚后尽快形成统一的家庭财富管理策略，避免因观念不同致导致的争吵和抱怨。
推荐阅读： 《我今天，该抄底了！》 《为什么中年男人爱出轨？》 1 亏了一个亿？ 昨天晚上看到这个消息。 传言某大厂云数据库负责人炒股亏了一个亿，到底有没有亏一个亿确实没有人能证实。 但能证实的消息也很劲爆。 这个大佬基本算是国内 Mysql 领域顶尖级别的人物，在国内的 2 个大厂均担任过相当于P9+的职位。 同时也是极客时间Mysql45讲畅销课的讲师，没有记错的话我应该还推过他的课程，应该卖的还不错。 从技术能力来看，妥妥的大佬。 那为什么走到了这条路上呢？ 原因很简单高杠杆炒股，据说是重仓了中概
在之前有关 动态规划与股票问题一文 中，小吴使用了动态规划的思想进行了分析和写套路代码，但还是有一些小伙伴不是很明白，今天重新拿出一题从另外一个角度进行分析，希望能帮助大家更容易理解。
导语｜你们知道什么是损失厌恶吗？你们知道如何利用人们的损失厌恶心理来处理我们的感情，制定产品营销策略，辅助我们进行代码重构吗？你们知道如何减少因损失厌恶心理而带来的麻烦吗？损失厌恶，学有大用，阅读本文，给你所有答案！
如果你要同时查询多个股票，那么在URL最后加上一个逗号，再加上股票代码就可以了；比如你要一次查询大秦铁路（601006）和大同煤业（601001）的行情，就这样使用URL：
基金公司向众多的基金投资人募集了5亿元，形成了一款基金产品，而基金在刚刚发行的时候一般都是1块钱一份，所以说，5亿元对应的就是5亿份基金份额，也就是说，花500元就能买500份基金份额，花5万元就能买5万份基金份额。
股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取： 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口
链接： 123. 买卖股票的最佳时机 III - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
该文讲述了如何使用动态规划求解最大利润问题，给定股票价格数组和交易费用，在一系列买入、卖出操作中选取最优策略，以最大利润为目标。具体介绍了状态转移方程和算法实现。"
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