<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[jackyvan的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; jackyvan]]></copyright><item><title><![CDATA[受deepseek-ocr启发，提供一个量化训练的新思路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/153787468</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/153787468</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Thu, 23 Oct 2025 17:48:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果你是在学习量化模型，并且自己从无到有的自己实现模型代码的话，并且手里的gpu资源充足的话，可以试试把数字换成k线图，喂给模型。我当时的思路就是让模型去看交易数据生成的图，并不是去看数据，就像一个人从不会看K线图的小白，慢慢变成看图高手一样。我之前试过，但是gpu资源不足，训练周期太长，所以放弃了。受deepseek-ocr启发，提供一个量化训练的新思路。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2025年提交App到Appstore从审核被拒到通过的经历]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/147743967</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/147743967</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Tue, 06 May 2025 17:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[今年3月份提交一个App到Appstore，感觉比以前要严格了很多，被拒了多次才通过。如果周末提交审核会非常非常，所以最好选择周一之周四的中午提交。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NSWindow在释放的时候报错]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/145816724</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/145816724</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Sun, 23 Feb 2025 22:09:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[swiftUI写程序的时候如果动态创建NSWindow，在释放的时候报错 报错 Thread 1: EXC_BAD_ACCESS (code=1, address=0x20),各种AI都认为是NSWindow里面的控件没有释放，最好发现是 NSWindow.isReleasedWhenClosed默认为true，系统自动释放的时候会重复释放，所以改成false即可。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv ios 在mac上安装报错 returned non-zero exit status 65]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/144198775</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/144198775</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Mon, 02 Dec 2024 21:14:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[大概率是系统中python指令不存在只有python3指令。opencv ios 在mac上安装报错。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于用强化学习进行股市预测的新思路(3)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/140860107</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/140860107</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Fri, 02 Aug 2024 00:02:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一版的奖励函数仅考虑第二天是否会涨跌，第二版加入了投资资金回报的计算。有意思的是，这两版后期验证的部分模型是重合的，但不是最好的。最近把用强化学习训练的第一版模型策略跟第二版模型策略交叉预测可买入的股票和转债，可以大大降低出现太多选择的问题。加上根据成交量选择活跃的股票和转债，然后根据其cci指标选取合适的时机买入，基本可以做大全胜。对转债和股票选取各自验证成功率比较高的模型，然后交叉使用，目前效果不错。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[更新了 visual studio code 1.91 版本的如果突然无法启动了，回退到1.90版本即可。。]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/140294608</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/140294608</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Tue, 09 Jul 2024 14:15:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[更新了 visual studio code 1.91 版本的如果突然无法启动了，回退到1.90版本即可。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[有三台机器A,B,C ,A和B分别处于一个局域网内，C是一个允许Linux的公网服务器,如果通过ssh命令让A通过C访问B的指定端口?]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/139362834</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/139362834</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Fri, 31 May 2024 22:49:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[这样，当你连接到机器A的这个本地端口时，流量会被转发到机器C，然后通过SSH隧道转发到机器B。ssh -L :: user@C -p C的端口。ssh -fN -R :: user@C -p C的端口。 是你希望在机器C上打开的端口，用于转发到机器B的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[沪深主板打板胜率统计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/136884065</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/136884065</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Wed, 20 Mar 2024 17:45:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[选出每只股票 (收盘价-开盘价)/开盘价 >0.098的日期，然后往后取3天数据，如果3天内有一天能涨超0.2元，则认为打板成功。统计了20100101以来的数据，以中信日K为数据来源。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于用强化学习进行股市预测的新思路(2)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/136458402</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/136458402</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Mon, 04 Mar 2024 17:43:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[接着我按照上次文中的思路，在回报函数中加入本金参数，对每次买卖进行计算，如果 本金<=0 则把done设置为true,并且回报参数设置为一个很大的负数，比如-100。按此方式进行训练，发现效果貌似比最开始的模型要稍好。后面我开始尝试把沪深300的开盘价、收盘价、最高价、最低价加入到参数中，发现按照原来算法很难收敛。即使训练出来的模型，回测胜率也很低。然后我把这样训练出来的模型作为通用模型，对所有转债和对应的正股进行回测，找出对应胜率最高的一个模型，用来日常使用，效果也还不错。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于用强化学习进行股市预测的新思路(1)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/135589990</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/135589990</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Sun, 14 Jan 2024 22:23:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[用强化学习进行股市预测的新思路]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用深度学习预测股市涨跌之学习记录(1)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/134481207</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/134481207</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Sat, 18 Nov 2023 17:57:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习尝试实现对股市涨跌对预测]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用ESP32+max30102制作血氧检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/128603454</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/128603454</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Sun, 08 Jan 2023 17:44:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[心率计算可以使用以下，原理是检测ir数据是否为有效心跳数据，如果是则检测跟上一次有效心跳数据获取到的时间间隔(毫秒)，用60/(delta/1000)计算60秒内有多少次有效心跳，这个数值不稳定，所以要用一个平均值。因为MAX30102和 OLED显示屏都是通过I2C跟ESP开发板链接，所以需要自定义一对接口（SLC、SDA）。LED用默认的 PIN21,PIN22，MAX30102用PIN5,PIN23。MAX30102用Wire1。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于mysql/mariadb会产生大量错误日志导致硬盘空间很快被占用问题的解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/127800852</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/127800852</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Fri, 11 Nov 2022 09:56:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于mysql/mariadb会产生大量错误日志导致硬盘空间很快被占用问题的解决方法 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于股市行情与情绪指数的相关性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/126374712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/126374712</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Tue, 16 Aug 2022 21:27:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[用深度学习的情绪模型对其内容进行情绪数字化后，发现东方财富的股民情绪变动强烈，雪球和集思录里的用户相对更加理性。更加理性的内容反而更不能反映出情绪跟行情的变化，所以选择东方财富的内容进行分析。最近尝试分析了一下股市行情数据与股民情绪反应的是不是有什么关系，于是分别研究了一下东方财富论坛，雪球，集思录这三个论坛里的发帖情况。目前看股市的行情跟股民的情绪变化趋势是相吻合的，接下来会进行更进一步的分析。图二为跟分时图时间线统一的情绪指数图。图一为某股票的分时图。......]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql Can‘t open and lock privilege tables: Table ‘.\mysql\db‘ is marked as crashed .. repair failed]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/126370510</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/126370510</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Tue, 16 Aug 2022 17:17:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[mysql Can't open and lock privilege tables: Table '.\mysql\db' is marked as crashed .. repair failed myisamchk aria_chk]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习实践-可转债次日开盘价预测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/124099565</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/124099565</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Mon, 11 Apr 2022 15:02:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近看《DIVE INTO DEEP LEARNING》，根据其中的RNN章节，找个项目进行实践一下。首先说效果，很不理想，这也是意料之中的，毕竟股市、债市各种不可控、不可量化的因素太多了，权当做练习RNN就行。

目的：根据前N（5,10,15）天的行情，使用GRU,LSTM,BiLSTM模对可转债次日开盘价进行预测。

数据：把每只转债的当日行情，按分钟处理，这样每天就有242组数据，每组数据包含（当时价格、昨日收盘价、今日开盘价，当时均价，当时交易量）五个特征。时间步设置为N，所以输入 数据的维度为[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[nginx+apache 新增vhost并新增端口]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/120802709</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/120802709</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Sat, 16 Oct 2021 19:23:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[nginx+apache 新增vhost并新增端口

生产环境为 nginx + apache
nginx
1. 提供静态主页的WEB服务
2. 通过反向代理访问apache里的服务

lampp的apache
提供后端服务功能

现在要在尽量不改动后端的基础上，临时性的把静态主页换成PHP的一套主页。

首先找到apache的httpd.conf文件
把
#Include etc/extra/httpd-vhosts.conf
的注释去掉
然后编辑httpd-vhosts.conf
增加


Liste.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[群晖相关知识笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/120572973</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/120572973</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Thu, 30 Sep 2021 22:05:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装MYSQL和PYTHON3
	
在群晖的套件中心中直接搜索安装就行。群晖里用 MariaDB代替Mysql




	安装pip3
	
不用root，直接用普通用户就行

wget -O /tmp/get-pip.py 'https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py'

python3 /tmp/get-pip.py

rm /tmp/get-pip.py



一般安装到/var/services/homes/username/.local/bin下

MariaDB...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[辛普森法则]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/120392277</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/120392277</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Mon, 20 Sep 2021 16:11:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[辛普森法则是求定积分近似值的一种方法，也叫抛物线法

它将区间[a,b] n 等分 ，n为偶数。设 ，过三点做一条抛物线，抛物线的函数表达式用 表示，此函数为偶函数。



则

根据 牛顿-莱布尼茨公式 可以推算



取







计算积分得到





最后得出





所以



$$








...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MAC上用qemu运行树莓派os]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/120003269</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackyvan/article/details/120003269</guid><author>jackyvan</author><pubDate>Mon, 30 Aug 2021 18:52:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先安装qemu
brew install qemu
运行qemu-system-arm -M ? 查看支持的arm设备
一般选用versatilepb

下载内核 https://github.com/dhruvvyas90/qemu-rpi-kernel

下载OS镜像 http://downloads.raspberrypi.org/raspbian/images/
下载后解压缩 把img文件放到qemu-rpi-kernel目录里
然后执行

qemu-system-arm -M versatile]]></description><category></category></item></channel></rss>