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）: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...数据范围 1≤N≤105 输入样例： 5 1 2 3 0 2 输出样例： 3 样例解释 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]，第一笔交易可得利润 2-1 = 1，第二笔交易可得利润
我曾经花了一周时间开发了一个股票模拟交易后台程序，使用Node.js。代码量很少，能完成基本功能。下面给大家介绍一下其实现步骤。...基本功能 开户 搜索股票 挂单（多单、空单） 撤单（主动、被动） 成交（非撮合） 除权、除息 查询 订单状态 持仓 今日委托 今日成交 历史委托 历史成交 挂单列表 账户详情（总收益，收益率，总资产） 其中模拟交易和真实交易最大的不同是...佣金字段用于模拟交易的手续费和税费。可用资金字段是，当用户挂单的时候有一部分资金处于冻结状态，可用资金就是去除冻结资金的金额。...首先就是一系列的判断，是否可以创建订单。 参数是否在取值范围内。 市价单类型，判断是否开市，未开盘时间段不能创建订单。 账户异常状态不能创建订单。...当有订单创建的时候，通过消息队列通知进程。当进程重启的时候，从数据库读取数据进行初始化。 超时订单处理 有些订单一直没有满足成交条件，但已经超过交易时间，所以要进行处理。
前两篇在理论推导和模拟的基础上，对于误差分析中的偏差方差进行了分析。本文在前文的基础上，分析一种常用的估计预测误差进而可以参数优化的方法：交叉验证，并通过R语言进行模拟。...模拟 我们通过R语言模拟给出一个通过CV估计最优参数的例子，例子为上一篇右下图的延伸。...可以直接运行的R代码 setwd('xxxx') library(leaps) library(DAAG) library(caret) lm.BestSubSet<- function(trainset...Allfx_hat <- matrix(0,n_test,num) Ally <- matrix(0,n_test,num) Allfx <- matrix(0,n_test,num) # 模拟
2.2 追涨杀跌模型 为了能拉近我们对市场的了解，我们取从2015年1月1日开始的数据，来创建追涨杀跌的模型。...，进行模拟交易。...手续费为0元 下面我们进行模拟交易。...> # 模拟交易 > trade交易信号，总资金，每次定投资金 + amount<-0 +...最后总结，本文从 追涨杀跌 的思路开始，到市场特征检验，再到数学公式，R语言建模，再到历史数据回测。通过R语言，很简单地就实现了一个我们脑子中的投资想法。
跨链原子交易主要适用于Bitcoin与模仿他的山寨币系统之间的币币兑换，其技术原理对于普通用户要求过高，交易双方都需要理解币币兑换的实现原理，交易双方还需要通过其他手段找到交易对手方。...DEX还需要提供正确的操作时序逻辑，以模拟出类似跨链原子交易的功能。在DEX系统中，交易双方的挂单数据是公开上链的，对外界是透明可见的，DEX系统自身不再有恶意操纵市场的可能了。...DEX的缺陷就是交易费用较高，交易处理速度较慢，因为在交易过程中，需要和公链系统做多次交互。EX则提供了高频率低成本的交易服务，因为交易只涉及修改内部数据库，并不涉及公链。...第1类系统，可采用Plasma、Roll-Up等侧链技术，或多重签名、支付通道、状态通道等技术，交易速度快、成本低。 第2类系统，由于资金并没有从主链流入进来，因此需模拟实现跨链原子交易功能。...在《DEX的分类中》一文中给出了两类DEX，其中一类不需要将资产映射或划转到DEX系统，因此这类DEX本质上是对跨链原子交易的模拟。
+ Sys.sleep(1) + x + r > y + }) > mean(prb) [1] 0.4 三、R软件的统计模拟功能 1、R软件优秀的随机数模拟功能 生产某概率分布的随机数是实现统计模拟的前提条件...，而使用R命令可以生成以下常用分布的随机数 ?...2、优良的编程环境和编程语言 R所拥有的好的兼容性、拓展性和强大的内置函数有利于统计模拟的实现。 3、高效率的向量运算功能 使用R拥有的向量运算功能可以大大减少程序运行的时间，提高程序运行的效率。...应用R软件模拟验证大数定律 ?...2、在R软件实现的算法思想： 由大数定律可知，当n→∞，样本的均值趋向与理论分布的期望，因此利用样本容量 逐渐增大这一趋势来模拟n→∞这一趋势，在这种趋势下，样本的均值与理论分布期望的误差ε应该呈现出越来越小的趋势
import os '''创建用户类''' class User_name: '''初始化实例''' def __init__(self,name,file_name):...except FileNotFoundError: print(f"文件不存在，文件路径错误问题") else: '''创建保存类...''' def filenames(self): try: with open(self.filename,mode='r',encoding='utf-...'''核实打开姓名是否与保存的相符，相符打印true''' def true_good(self): with open(self.filename,mode='r',encoding...self.name: print("结果为真,true") '''结束所有文件''' break '''将创建的类
所以决定在模拟器上运行我的实验。 为这个项目选择的模拟器是名为SNOW的正常游戏。该游戏是免费的（有免费地图以及必须支付的访问权限）。游戏玩法非常简单。有男人可以控制，可以玩两个，使用滑雪板和滑雪。...为了有效地解决这些类型的问题，创建了类决策。在这种情况下，有诸如转向，加速，速度等参数。因此首先讨论想要实现的内容。 ? 折叠位置 （按W）。...因此创建了一个名为Decision的Object。...在其中定义以下参数 self.vel = 0 self.acc = 0 self.tuck = 0 self.forward_time = 0 前两行用于创建变量，用于跟踪速度和加速度。...0.5: self.go_right(angle) elif angle < -0.5: self.go_left(angle) 结论 在这篇文章中，解释了如何设法从正常的游戏SNOW，创建自动滑雪示例的模拟器
接上一篇《R语言模拟：Bias-Variance trade-off》，本文通过模拟分析算法的泛化误差、偏差、方差和噪声之间的关系，是《element statistical learning》第七章的一个案例...模拟方法说明 本文通过对泛化误差的分解来说明训练集误差变化的原因，我们做如下模拟实验： 样本1：:训练集和测试集均为20个自变量，80个样本，自变量服从[0,1]均匀分布，因变量定义为： Y = ifelse...knn根据距离样本最近的k个样本的Y值预测样本的Y值，knn模型用于样本1,R语言中可通过函数knnreg实现。...best subset linear model 对于输入的样本，获取最优的自变量组合建立线性模型进行预测，best subset model用于样本2，R语言中可通过函数regsubsets实现。...代码 语言：r 后台回复“代码”获取代码文件 knn model # bais variance trade-off regression # knn library(caret) # get
函数c()用来创建向量： 示例如下： a <- c(1:10) b <- c("A","B") d <- c(TRUE,FALSE) 注：单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式(数值型、字符型或逻辑型...示例如下： mymatrix R1","R2"),c("C1","C2")))...C1 C2R1 1 3R2 2 4 3)数组(array):与矩阵类似，维度可以大于2。...5)因子(factor)：类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子（factor），绘图时候重要。 6)列表(list)是R的数据类型中最为复杂的一种。...3)write.table , write.csv 输出R结果到文件中.
特殊交易：创建（部署）合约 有一中特殊的交易，具有数据负载且没有 value，那就是一个创建新合约的交易。 合约创建交易被发送到特殊目的地地址，即零地址0x0。该地址既不代表 EOA 也不代表合约。...它永远不会花费以太或发起交易，它仅用作目的地，具有特殊含义“创建合约”。 虽然零地址仅用于合同注册，但它有时会收到来自各种地址的付款。这种情况要么是偶然误操作，导致失去以太；要么是故意销毁以太。...合约注册交易不应包含以太值，只包含合约的已编译字节码的数据有效负载。此交易的唯一效果是注册合约。
position.score[period.ends1, , 1) #***************************************************************** # 创建报表...mom120 Period Jan2002 - Mar2015 Jan2002 - Mar2015 Cagr 18.05 15.47 Sharpe 0.89 0.76 DVR 0.85 0.7 R2...prices.adj, data, 'Adjusted')) #***************************************************************** # 创建报表...Mar2015 Jan2002 - Mar2015 Cagr 18.05 15.02 17.22 Sharpe 0.89 0.76 0.85 DVR 0.85 0.73 0.82 R2...Mar2015 Jan2002 - Mar2015 Cagr 15.47 13.61 15.66 Sharpe 0.76 0.69 0.77 DVR 0.7 0.64 0.73 R2
在这篇文章中，我会向大家展示如何利用文本数据在R中建立云词。我们会使用一个包含20万个问题的数据集，而这数据集可以在这里下载（感谢reddit网站的用户trexmatt给我们提供的数据集）。...首先，我们需要创建一个语料库。 jeopCorpus <- Corpus(VectorSource(jeopQ$Question)) 接下来，我们把语料库内容转化为小写。...品言译，陆勤审，PPV课原创翻译文章，禁止转载，转载需获得PPV课和作者的授权 原文链接：http://datascienceplus.com/building-wordclouds-in-r/ 投稿须知
创建池子的底层函数是 PoolManager 合约的 initialize 函数，其代码实现并不复杂，如下所示： function initialize(PoolKey memory key, uint160...UniswapV3 的 fee 只指定了固定的交易费率，但 UniswapV4 的 fee 其实还包含了动态费用、hook 交易费用、hook 提现费用等标志。...另外，UniswapV3 的费率只能在指定支持的几个费率中选择一个，而 UniswapV4 取消了这个限制，费率完全放开了，由池子的创建者自己去决定要设置多少费率。...不过 getHookFees() 的返回值里其实是由两个费用组合而成的，一个是交易费，一个是提现费。返回值是 24 位，前 12 位是交易费，后 12 位是提现费。...最后发送事件，整个创建池子的流程就完成了。
本文是对ESL中第七章一个小案例的复现，主要是对机器学习算法误差的分解，全文包括理论推导和模拟两部分。 1....模拟 首先说明，模拟部分使用的软件是R语言，不是PYTHON 实证部分我们尝试复制上面图中的偏差、方差关系示意图，案例来自ESL，先放上书中的标准图，毕竟这个看上去比较完美，我复制出来的结果没有这个好。...test_size*35,0,1),test_size) test_y 0 , 1 , 0) 训练用的模型是Lasso，这个没什么需要说明的，R语言的...动图是用animation、ggplot包做的，也是折腾了很久，感觉以后有时间可以专门写篇文章怎么用r语言做动图了。...虽然之前提到了方差-偏差分解，但模拟过程中其实并没有用到，计算的是总的误差，只是为了分析方便，下一篇会通过方差偏差分解来更细致分析误差。
简介 最近在做论文模拟实验并将实验结果进行可视化。下面是我这阶段的一些经验总结，在此记录下，也希望能够帮助到你。 方法不一定最优，也欢迎批评指正。...我的目标是将不同参数模拟的结果最后通过一副图进行可视化。...难点：每个脚本代码量较大，模拟时间较长（10h+），为了方便起见，我将不同参数单独构建成一个脚本，然后开启多个Rstudio，进行“人工”并行运算并保存各个脚本的 Rdata 和数据集。...最后新建一个 R 脚本，加载参数模拟结果并绘图。最终可视化结果如下： ? 这里的每行图形来自一个Rdata（一组参数），整幅图中包含了三组不同参数的结果。...具体教程参考：R语言统计与绘图：给组合图形添加ABCD小标签；R可视乎｜合并多幅图形；R语言ggplot2作图一些好看的颜色搭配；paletteer包：拥有2100多个调色板！
后续我们会推出公众号编辑部更好的原创作品，关于R语言量化投资。 久经股市的老股民，通常都会使用一种常见的交易策略，追涨杀跌交易法。...2.2 追涨杀跌模型 为了能拉近我们对市场的了解，我们取从2015年1月1日开始的数据，来创建追涨杀跌的模型。...，进行模拟交易。...手续费为0元 下面我们进行模拟交易。...> # 模拟交易 > trade交易信号，总资金，每次定投资金 + amount<-0 +
java创建本地缓存,模拟redis的使用 在一般的小项目中,数据量不大.但是有的时候需要使用缓存记录一些标识或者票据之类的,比如我这边想实现,可以记录系统同时在线的用户数据,或者对其他数据的缓存记录,...创建缓存实体类 package com.adingxiong.cft.entity; import java.io.Serializable; /** * @author xiongc * @date...创建本地缓存工具类 package com.adingxiong.cft.cache; import com.adingxiong.cft.entity.CacheEntity; import org.slf4j.Logger...return LocalCacheInstance.INSTANCE; } private LocalCache() { } /** * 使用默认容量创建一个
量化投资策略回测后，还需要进行模拟交易，来进一步验证。 掘金仿真提供免费的仿真交易API接入方式。使用掘金API，可以下单、撤单，查询资金、持仓与委托成交数据。...gmtrade库： pip install gmtrade pip install gm -i https://pypi.doubanio.com/simple 然后在掘金仿真建立一个股票账户： 在账户的API交易指引这里...然后，在ChatGPT中输入提示词： 写一段Python代码，用掘金量化的gmtrade库构建一个股票仿真交易，具体步骤如下： 连接到掘金量化仿真交易API，Token：a291a4334d1260e182073ff11f62e27629315c59...以下是掘金量化的gmtrade库示例，严格参考下面示例，不要自己编造： # 本示例运行于python3.6及以上版本 from gmtrade.api import * # token身份认证，掘金登录后可在仿真交易官网获取
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