股票操作记录 2010.12.30

最新推荐文章于 2019-10-05 09:23:54 发布
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分类专栏： 股票 文章标签： 2010
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CD2
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操作系统发展简史（Unix/Linux 篇 + DOS/Windows 篇）| Mac 与 Microsoft 之风云争霸
u013669912的博客
07-16 1万+
…
[bzoj4664] Count 解题报告
TA
09-11 1223
第一眼看就感觉这题好像bzoj4498魔法的碰撞，但想了很久感觉用我那个题的做法好像并不能做。。结果最后发现好像还是可以做哒！首先按h排序，然后设f(i,j,k,o)表示前i个数，在最后的排列中被分成了j段，当前的混乱度是k，目前已经有o个边界（o∈[0,2]o\in [0,2]）。 那么f(i,j,k,o)−∗(2−o)−>f(i+1,j,k+(hi+1−hi)(2j−o),o+1),o<2−∗
BZOJ4664 Count(插块DP)
Freopen的博客
09-26 454
小叶子的桌面上有 n 本高度不相同的书，n+e 现在需要把这些书按照一定的顺序摆放好。假设第 i 本书的高度为 h[i]，n+e 的摆放用一个 1~n的排列 pi 来表示。定义一个摆放的混乱程度：|h[p2]-h[p1]|+|h[p3]-h[p2]|+……+|h[pn]-h[pn-1]|，即相邻两本书的高度差的绝对值之和。已知合法的摆放要求其混乱程度不超过 L。小叶子想要知道，n+e 到底有多少种...
bzoj4664: Count
weixin_30621711的博客
02-26 124
是bzoj4498: 魔法的碰撞的哥哥题，我只写了一种 不一样的地方在于贡献有负数，第三维要保存的不能仅仅是0~L，这样空间会炸裂 考虑如何把贡献变成正的 假如要求最优解，那么一定是按顺序排，混乱度为hmax-hmin 反过来想，这启示我们hi-hj，可以用(hi - hi-1)+(hi-1 - hi-2)……(hj+1 - hj)表示出来 那么可以从小到大插入，每次插入给所有段的两端的...
[BZOJ]4664: Count DP
TYB的博客
01-12 447
Description 小叶子的桌面上有 n 本高度不相同的书，n+e 现在需要把这些书按照一定的顺序摆放好。假设第 i 本书的高度为 h[i]，n+e 的摆放用一个 1~n的排列 pi 来表示。定义一个摆放的混乱程度：|h[p2]-h[p1]|+|h[p3]-h[p2]|+……+|h[pn]-h[pn-1]|，即相邻两本书的高度差的绝对值之和。已知合法的摆放要求其混乱程度不超过 L。小叶子想要知...
BZOJ4664: Count【分段DP】
Master.Yi的博客
10-05 345
题目描述： 有n本高度不同的书排成一排，混乱度为相邻高度之差的绝对值之和，求混乱度<=L的排列方案数。 n<=100，h[i]<=1000 题目分析 显然很难表示当前放的书的状态以及计算每放一本书时的对混乱度的贡献。 按照常规想法我们会想到从小到大放书，这看似没有什么用。但是大佬想到了整合贡献，分步处理的方法。题解链接 把已经放的书看成一些段，这些段有些是已经确定为边界的，有些是...
杂题
Hellsegamosken
05-14 450
1 CF446D 题意：给定 500 个点的图，上面有不多于 100 个标记点，其中 n 一定是标记点。求从 1 号点出发，随机游走到的第 K 个点恰好是 n 的概率。随机游走定义为每次在一个点等概率选择一条边走出去。K≤109K\leq 10^9K≤109 如果我们求出 pi,jp_{i,j}pi,j​ 表示从 i 出发第一个到达的关键点是 j 的概率，其中 i，j 都是关键点。那我们就可以矩乘...
2002-2010.3计算机等级二级vfp历年考试真题答案(本文作者以更新).pdf
11-21
12. **函数返回类型**：`DATE()`、`TIME()`和`YEAR()`函数返回的都是日期或时间类型，而`DATETIME()`函数返回的是日期时间类型，不返回字符型。 13. **逻辑型默认值**：在VF中，逻辑型（Logical）数据类型的默认值...
全国计算机等级考试VFP二级试题集及答案(2002到2010年).pdf
10-10
12. **逻辑型数据默认值**：逻辑型数据默认值是`.F.`，表示False。 13. **HAVING子句**：HAVING子句用于限制GROUP BY后的分组条件，不能单独使用，必须与GROUP BY一起。它不同于WHERE子句，WHERE处理单行记录，...
2021-2022年收藏的精品资料中欧中小盘股票型证券投资基金LOF.doc
09-18
这份报告详细记录了中欧中小盘股票型证券投资基金（LOF）自2009年12月30日成立至2010年6月30日期间的运营状况，是金融专业人士和投资者了解基金表现、做出投资决策的宝贵资料。 作为中欧基金管理有限公司旗下的产品...
独股一箭20w实盘交割单.doc
10-10
文档中的内容记录了一位名为“独股一箭”的投资者在2010年1月进行的超短线股票交易策略和实战操作。以下是基于这些信息提取的相关知识点： 1. **超短线交易策略**：该投资者专注于超短线交易，即在短时间内买卖股票...
4664: Count
fyc的博客
01-14 306
题意： 小叶子的桌面上有 n 本高度不相同的书，n+e 现在需要把这些书按照一定的顺序摆放好。假设第 i 本书的高度为 h[i]，n+e 的摆放用一个 1~n的排列 pi 来表示。定义一个摆放的混乱程度：|h[p2]-h[p1]|+|h[p3]-h[p2]|+……+|h[pn]-h[pn-1]|，即相邻两本书的高度差的绝对值之和。已知合法的摆放要求其混乱程度不超过 L。小叶子想要知道，n+e 到底...
BZOJ 4664: Count 插块DP
Ark
10-04 268
题解链接 CODE #pragma GCC optimize (2) #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 105; const int MAXL = 1005; const int mod = 1e9 + 7; int dp[2][MAXN][3][MAXL]; int n, L, h[MAXN]...
BZOJ4664 Count (思维题+计数DP)
crosnken的博客
10-04 328
题目描述 4664: Count Description 小叶子的桌面上有 n 本高度不相同的书，n+e 现在需要把这些书按照一定的顺序摆放好。假设第 i 本书的高度为 h[i]，n+e 的摆放用一个 1~n的排列 pi 来表示。定义一个摆放的混乱程度：|h[p2]-h[p1]|+|h[p3]-h[p2]|+… …+|h[pn]-h[pn-1]|，即相邻两本书的高度差的绝对值之和。已知...
[bzoj4664] Count
jerome_wei的博客
02-24 387
[bzoj4664] Count 好题。 我们考虑从小到大插入。在中间插入的时候，新增加的贡献就是小的那个数与当前的数的差*2，旁边的话就是*1 那么我们考虑把这个差分成多次计算 可以这样来：每次操作时只要中间还有没有插入的位置，那么就可以把贡献加上上一次数的差。 那我们就可以记有多少段然后记左右端点每次有没有被占领，然后就可以直接DP了。 代码 #include&lt;bits...
股票操作记录 2011.1.5
没文化，多可怕
01-05 861
早盘：大盘低开，权重股低迷。中核比预想的要走的好很多，最高涨4%。目前回落至1.8%广济药业有所反弹 1%，上海建工继续低迷。中介推荐西藏药业，适当关注。
股票操作记录 2010.12.23
没文化，多可怕
12-23 808
盘前：美国市场，道指、纳指、标普都创了两年来的新高。今日韩国军演，是否在盘中对指数有影响，静观其变。继续关注上海建工、广济药业、三一重工、中联重科中核科技近日若冲高抛出。东方金钰关注5日线支撑。
股票操作记录 2010.12.22
没文化，多可怕
12-22 786
中核科技   卖出400股   成交价格  38.80
股票操作记录 2010.12.27
没文化，多可怕
12-27 751
周六晚央行公布加息周一市场对此的解读为利空出尽，截至10：36大盘涨1%左右持仓观望上周某机构电话推荐冀中能源 000937  今日大涨8%，无语中......暂且如此安慰自己：只赚看得懂的钱
我已经在python中做出了股票预测模型，如何利用backtrader库进行回测？
04-23
可以按照以下几个步骤使用backtrader库进行回测： 1. 安装backtrader库： ``` pip install backtrader ``` 2. 编写backtrader策略代码： 回测需要编写交易策略代码，backtrader提供了非常灵活的框架来编写策略。例如，以下是一个简单的移动平均线策略代码： ```python import backtrader as bt class MovingAverageCrossStrategy(bt.Strategy): params = ( ('pfast', 10), ('pslow', 30), ) def __init__(self): self.fastma = bt.indicators.MovingAverageSimple(self.data, period=self.params.pfast) self.slowma = bt.indicators.MovingAverageSimple(self.data, period=self.params.pslow) def next(self): if not self.position: if self.fastma > self.slowma: self.buy() elif self.fastma < self.slowma: self.close() ``` 上述策略是一种简单的移动平均线策略，它会根据10日和30日的移动平均线交叉点来进行买卖操作。 3. 加载数据： 需要将准备好的股票数据加载到backtrader框架中进行回测，backtrader支持多种数据源，例如CSV文件、Pandas Dataframe等。以下是一个将CSV文件加载到backtrader的例子： ```python data = bt.feeds.GenericCSVData( dataname='AAPL.csv', fromdate=datetime(2010, 1, 1), todate=datetime(2020, 12, 31), nullvalue=0.0, dtformat=('%Y-%m-%d'), datetime=0, open=1, high=2, low=3, close=4, volume=5, openinterest=-1 ) ``` 上述代码将AAPL.csv文件加载到data变量中，并指定了数据的起始和结束日期，还指定了数据列的顺序。 4. 初始化回测引擎： 回测引擎是backtrader的核心组件，它管理数据的加载、回测策略的执行、交易的记录和绩效报告的生成。以下是一个初始化回测引擎的例子： ```python cerebro = bt.Cerebro() cerebro.addstrategy(MovingAverageCrossStrategy) cerebro.adddata(data) cerebro.broker.setcash(1000000.0) cerebro.broker.setcommission(commission=0.001) ``` 上述代码将MovingAverageCrossStrategy策略添加到cerebro回测引擎中，然后将data数据源添加到引擎中。还指定了初始资金和交易手续费率。 5. 运行回测： 回测引擎配置完成后，可以运行回测并生成绩效报告。以下是一个运行回测的例子： ```python cerebro.run() print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) cerebro.plot() ``` 上述代码运行回测并输出回测结果，还绘制了股票价格走势图和交易信号图。 希望上述解答能帮到您，如果您对backtrader库还有其他问题，请随时与我交流。
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