IP属地：浙江
-
策略实现
在calc_util.py中，核心函数calc_features通过分析历史K线数据，识别交替的高点和低点，并计算标准化后的价格分数（score...
-
回归模型与分类模型
回归模型Regression Models 1. 定义与目标 定义：回归模型用于预测连续型数值输出，即目标变量是连续的、无限的数值。 目标：建立...
-
机器学习到策略
1收集数据 收集日期date开盘价open最高价high最低价low和收盘价close 技术指标：MACD、RSI、布林带、ATR、均线 2数据...
-
xgboost模型训练
XGBoost 通过训练特征，在训练一个特征的基础上训练下一个，预测与真实分布的差距，通过不断训练弥补差距，最终组合真实分布模拟 目标函数包含正...
-
机器学习
calc_model_util.py 一个完整的机器学习流程，包括数据预处理、模型训练、评估和预测。它使用 XGBoost 分类器对金融数据进行...
-
回测日志开发策略主要的三部分：数据输入、策略实现，指令输出。 数据分为回测需要的历史数据和策略中需要的数据 策略模块中的onBar(self,bar),...
-
学习日志utility.py
每收到一个Tick数据，调用bg_3m.update_tick(tick)，将Tick推送到BarGenerator，按时间窗口（30秒）生成1...
-
vnpy记录日志
def cross_limit_order(self) -> None: # 处理限价单逻辑pass def cross_stop_orde...
-
vnpy学习日志ctatemplate
ctatemplate 在实盘的时候底层调用什么下单，在回测时候调用什么下单 底层调用cta_engine.send_order()方法通过Ga...