国信\教学课程\07.EasyLanguage初级课程1

最新推荐文章于 2022-10-31 09:48:10 发布
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此博客围绕EasyLanguage初级课程展开，虽暂无具体内容，但推测会涉及该语言初级阶段的相关知识，助力学习者入门。

iQuant使用手册——（1）软件运行机制
qq_42879475的博客
07-13 3475
在盘中，最后一根 K 线会随着 tick 数据的增加而变动，每变动一次，handlebar(ContextInfo) 函数被。init 和 handlebar 是 Python 模型中最重要的方法，也是唯二由 C++ 直接调用的方法，所有的执行代码。对数据集上的每一根 bar，调用一次 handlebar 函数，处理当前这根 bar 上的数据。是这根 K 线的最后一个 tick，之前的所有的 tick 成立的产生的信号就是虚的信号。handlebar 是整个 Python 模型中的核心执行函数。
国信TradeStation入门手册
10-09
国信TradeStation入门手册。
国信\教学课程\01.EasyLanguage学习课程
kingboy100的专栏
08-17 530
国信\教学课程\08.EasyLanguage初级课程2
kingboy100的专栏
08-17 234
实例讲解EasyLanguage入门
qq_38220914的博客
10-31 1644
KnowHowEasyLanguagePowerEditor简介OmegaResearchTradeStation系列产品是交易者公认最好用的交易工具整合环境。你不只可以拿它来看盘，使用它内建的诸多技术指针协助分析交易，你也可以自行开发属意的指标，只要你想的到的。最重要的你可以用它来开发交易系统协助你进入机械化交易的世界。把交易构想付之实现并量化，你可以给自己交易最重要的东西──信心！这个开发并实现交易梦想的核心就存在它内含的EasyLanguagePowerEditor当中。它不是一般点选内建指针，再加一
国信\教学课程\02.EasyLanguage对象自学课程
kingboy100的专栏
08-17 585
EasyLanguage
05-11
EasyLanguage是一种广泛应用于日内交易（DAY TRADE）的编程语言，它是由TradeStation Technologies公司开发的。该语言的核心在于允许用户开发和实现自定义的指标和交易策略。通过EasyLanguage，交易者可以编写出符合...
Understanding memory operations in EasyLanguage: A detailed guide
最新发布
12-21
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 FUCK CDN ip段写在ip.txt里面 然后参考配置说明 双击fuckcdn.exe，开始抓鸡扫源IP
用easylanguage开发交易系统
09-18
【用Easylanguage开发交易系统】是一本专注于金融交易系统设计的专业书籍，主要针对Omega Research公司的编程语言Easylanguage。Easylanguage是一种专为交易者设计的高级编程语言，它允许用户创建自己的交易策略和...
DRL-FlappyBird-master_deeplearning_lostrdf_EasyLanguage易语言_
10-02
标题中的"DRL-FlappyBird-master_deeplearning_lostrdf_EasyLanguage易语言_"表明这是一个关于深度强化学习（DRL）实现的Flappy Bird游戏项目，使用了易语言编程，并且可能涉及到LOSTRDF（一种可能的数据表示或学习...
GSApp:国信证券Python交易接口
06-04
#国信证券Python交易借口
国信证券学习系列（6）
qq_26742269的博客
05-04 963
行业轮动策略： 本策略每隔1个月定时触发计算1000能源（399381.SZ）、1000材料（399382.SZ）、1000工业（399383.SZ）、1000可选（399384.SZ）、1000消费（399385.SZ）、1000医药（399386.SZ）这几个行业指数过去20个交易日的收益率并选取了收益率最高的指数的成份股并获取了他们的市值数据随后把仓位调整至市值最大的5只股票上 该策略在股票指数日线下运行 获取股票池： index_list = ['399381.SZ','399382.SZ
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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