用Python玩量化,几年一点小感悟!

工业AI轻量化落地指南:从模型剪枝到工控机部署的实战路径 工业AI的成功不取决于算力堆砌,而在于用最小复杂度解决最明确的生产问题。当前制造业普遍陷入算力军备竞赛,盲目部署GPU服务器与大模型,却因数据闭环缺失、环境漂移和运维门槛导致项目闲置。轻量化落地的核心是算力经济学:通过结构化剪枝、知识蒸馏和INT8量化模型瘦身,结合OpenVINO等推理引擎在工控机上实现CPU级实时检测,同时以迁移学习弥补小数据短板,聚焦高频、高成本、数据可得、环境稳定的单一场景起步。从质检到抓取,轻量化方案显著降低硬件成本与维护门槛,让一线工人能真正用起来。本文梳理了从选型、优化到部署的 阅读详情
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蓦然回首 发现自己小册已经写了30多章了,从python的入门,基本的语法,爬虫的介绍,pandas的使用,以及基本的量化分析大体写了一篇。算是对量化的一个基本的介绍,也是自己对以往学习的一个总结,温故而知新,希望借此能进一步提高自己的功力。

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1.玩量化差不多已经有3年多了

因为本身是程序员,学习量化非常快,而且自己玩了很多年了,又有程序员的底子,上手很快!但是从开始的神话,到后来的愤怒失望(曾经发现自己的策略利润不断的被磨损,甚至某些时候还跑不过我自己的手动操作;曾经因为一行代码写错,导致没有及时平仓;因为没有加异常处理,导致关键的点位没有进场,错过大把大把的利润。策略毕竟是死的,人是活的,你只有对策略深刻的理解和领悟,才能坦然面对的策略的得失)

到现在的理解和坦然。不迷信量化 也不神话量化,而是用一种科学研究的态度来面对量化。也就是印证的佛家讲的,武功第一层看山是山,看水是水,第二层 看山不是山,看水不是水,第三层,看山而非山,看水而非水。

2.量化是一个修行的过程

学习量化过程既枯燥也有趣,不是看k线就是看代码,非常枯燥,而且行情会反复出现。有的时候还反人性。打个比分 坚持策略1天不动,尤其对新手是很难的,很多人都喜欢手动干预策略。看到赚钱了想赶紧平仓,看到亏钱了,对着策略一顿骂,立马想平仓。这个是一个过程,需要你不断的修行,策略好比一匹烈马,你需要加以驯服,才能帮你驰骋杀场,否则你无法驾驭,只会被摔的满地找牙。同频的同学,有兴趣可以联系:coder_v5 (务必备注来意)

3.学习量化技术储备

学习量化不仅需要懂传统的金融行情的知识,而且还需要你有一定的编程能力,主要是python的编程知识,对linux有一定的了解。因为我们的代码都是跑在服务器上的,对服务器的部署,环境的搭建都需要有一定的底子,日志的分析等等。量化还需要你有耐心,你能耐得住寂寞不断去分析你的资金曲线,去一遍又一遍的思考和反思你的策略,方能修成正果。

4.学习量化的心态

如果你想抱着暴富的心态,以为学了量化就是一个绝世武功,可以帮你立马暴富,这样的人大部分是到达不了胜利的彼岸的,这样的人估计在经历几次涨跌之后,就会放弃了。只有你调整好你的心态,知道少就是多,慢就是快 这些道理 你领悟才有可能赚到钱,而且是长期赚到钱。其实做任何事情都是一样的,你拼运气赚的钱是不会长久的,尤其是在股票等其他金融领域,一定会凭实力还回去。

非常喜欢这段,利弗莫尔的话:“市场没有新鲜事,市场不可能有新鲜事,因为投机就像山岳那么古老。股市今天发生的事情以前发生过,以后会再度发生。因为人的本性是从来不会改变的”

好了,本小册只是量化的开始,万里长城第一步,后面继续鞭策自己对优秀指标进行深入分析和解读,也只有你对指标和策略进入深入的理解,才会知道自己的策略适合什么行情,才会当遇到回测的时候不会慌,希望大家2024都赚钱!加油加油!


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