事件驱动量化回测 UML 序列图

原创 已于 2025-01-20 23:58:43 修改 · 628 阅读 · 17 ·
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#UML #quanttrader #序列图

于 2025-01-20 23:52:07 首次发布

每个strategy有自己的positionManager和orderManager,
strategyManager有全局的positionManager和orderManager, 外加 riskManager和broker

dataFeedeventBusdataBoardstrategystrategyManager/ExecutionpositionManagerriskManagerorderManagerbrokerageTickEvent/BarEventloopTickEventTickEvent计算当前资产价值on_tickplace_order(order)check_risk(order)True/Falseplace_order(order)OrderEventoptTickEvent更新面板数据TickEvent处理待成交订单FillEventoptparOrderEventOrderEvent更新订单状态FillEventFillEvent更新订单状态FillEvent更新仓位pardataFeedeventBusdataBoardstrategystrategyManager/ExecutionpositionManagerriskManagerorderManagerbrokerage
基于Matlab的事件驱动量化回测框架
06-23
【作品名称】：基于Matlab的事件驱动量化回测框架 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：基于matlab的事件...
人工智能-项目实践-matlab-基于Matlab的事件驱动量化回测框架
03-11
基于Matlab的事件驱动量化回测框架 首先安装wind量化接口并注册账号，确认可在matlab中运行后可进行回测。 在Main.m中订阅股票池、指定回测开始结束日期和进行高级配置Options，运行Main.m得到策略回测结果。 资产...
量化交易系统中+如何构建和管理多策略组合？
zhangzhechun的专栏
07-07 398
构建和管理多策略组合是一项复杂的任务，需要综合应用多种技术和方法。从策略的选择和开发、回测与优化，到组合的构建与多样化，再到风险管理、动态调整和再平衡，最终通过监控与报告、机器学习与人工智能应用，确保策略组合的有效性和可持续性。通过持续学习和改进，你可以在量化交易领域保持领先地位，实现长期稳定的收益。python 如何把多个列表合成一个microPython的源码解析之 objattrtuple.cpython web开发竟然如此简单python的PyVista库如何使用为什么Python对VR社区很重要。
突破量化交易瓶颈：gs-quant自定义订单类型深度指南
gitblog_00787的博客
09-14 1016
当你在回测算法时，是否遇到过这些场景： - 想测试"盘前集合竞价+盘中TWAP"的混合执行策略却无从下手 - 需模拟期权组合的希腊字母中性调整订单但框架不支持 - 高频交易策略因订单延迟模型缺失导致回测失真 传统量化框架提供的TWAP/MOC等标准订单类型，如同"成衣"难以适配复杂策略的"定制身材"。本文将系统讲解如何基于gs-quant框架实现任意复杂度的自定义订单类型，彻底释放策略研发潜力。...
C#进行串口应用开发如何实现基于串口的虚拟串口映射和串口共享
zhangzhechun的专栏
07-23 285
上述方法和代码展示了如何使用C#进行虚拟串口映射和串口共享的基本实现。具体实现时需要根据实际需求选择合适的工具和配置。通过虚拟串口和共享串口技术，可以有效地进行串口通信的开发、调试和测试。通过上述示例和详细分析，我们深入了解了在C#中进行虚拟串口映射和串口共享的各种应用场景和实现方法。无论是简单的串口通信模拟，还是复杂的多应用程序串口共享，这些技术都为开发和测试串口通信提供了强大的工具和方法。在实际应用中，选择合适的工具和方法非常重要，同时需要充分考虑系统的需求和性能要求。
【2025】VSCode终极AI插件清单：一键生成完整项目的革命性工作流（实战测评）
水务人
06-26 2259
随着VSCode在2025年深度集成AI原生能力，其生态已从代码补全工具进化为​​全栈项目生成引擎​​。本文实测387款AI插件，精选34款覆盖编码、调试、部署全流程的终极清单，核心解决三大开发痛点：​​零基础生成企业级项目​​（如智慧社区系统）、​​跨技术栈无痛迁移​​（Java转Rust）、​​遗留系统AI再造​​（COBOL转云原生）。重点解析Devika（多智能体协作）、Continue（上下文感知开发）、Tabby（本地化替代Copilot）三大神器的联动方案，提供医疗/金融/工业三大领域的一键生
OpenRA开源红色警戒游戏RPG源码VariableExpression.cs解读
zhangzhechun的专栏
05-04 733
python编程示例系列 python编程示例系列二 python的Web神器Streamlit 如何应聘高薪职位 C#视觉应用开发问题系列 c#串口应用开发问题系列 microPython Python最小内核源码解析 NI-motion运动控制c语言示例代码解析 OpenRA开源红色警戒游戏RPG源码解读 # OpenRA.Support 变量表达式解析器代码分析这段代码实现了一个表达式解析和计算的系统，用于解析字符串形式的数学和逻辑表达式，并将其编译为可执行的函数。该系统支持整数和布尔类型的表达式计算
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08-04 3275
欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： - UML序列图和流程图 - 离线写博客 - 导入导出Markdown文件 - 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl + Q 插入链接 Ctrl + L 插入代码 Ct...
软件_基于Matlab的事件驱动量化回测框架.zip
09-12
事件驱动量化回测框架的核心理念是模拟真实交易环境中的各种事件，如价格变动、交易执行、资金流变化等，并在这些事件发生时触发相应的处理逻辑。这种框架下的回测过程不仅能够评估交易策略本身的效果，而且还能够...
基于Matlab实现的事件驱动量化回测框架+源代码+文档说明
12-21
1、资源内容：基于Matlab实现的事件驱动量化回测框架+源代码+文档说明 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下...
基于Matlab的事件驱动量化回测框架源码+项目说明.zip
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本资源是一套基于Matlab的事件驱动量化回测框架源码，提供了从数据获取、策略编写到回测结果分析的全过程。适用于金融工程、量化分析和算法交易领域的学习与研究。通过模拟历史市场数据，用户可以评估交易策略的有效...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
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完整版-PID 恒流源控制
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提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
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