lianquant的博客

摘要： 通过优化代码结构（集中导入、延迟导入）、使用虚拟环境隔离依赖、选择高效导入方式（按需导入、别名）、缓存依赖项、并行化导入等方法，可显著提升Python库的导入速度。此外，精简依赖、预编译库、优化系统配置（如使用SSD、调整环境变量）及工具链（如PyCharm、Dask）也能进一步加速。关键点包括避免循环导入、监控性能（如cProfile）和选择轻量级替代库，从而兼顾开发效率与运行性能。

集合竞价数据的计算：数据来自qmt，后面附代码匹配价格：lastPrice  竞价涨幅：(lastPrice/lastClose -1)*100竞价量：askVol 卖1的量 askVol[0]竞价金额：竞价量*匹配价格未匹配量：abs(sum(askVol)-sum(bidVol)) 委卖和委买量差的绝对值

python实现国金miniqmt自动登陆或者关闭 

【代码】qmt获取涨停封单额和计算封单强度。

如果你对这些快捷键不熟悉或者希望修改快捷键，可以在 VS Code 中进行自定义设置。点击 “文件”->“首选项”->“键盘快捷方式”，在搜索框中输入 “Python” 或相关操作名称，找到对应的快捷键设置项进行修改。

【代码】为什么round(5.445,2)是5.44，如何改成5.45？

QMT下载的历史行情数据默认存放在安装目录下的​datadir​中，具体路径和结构如下。

使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。模型搭建完成后，有时还需要知道各个特征变量的重要程度，即哪些特征变量在模型中发挥的作用更大，这个重要程度称为特征重要性。分类问题中是用n个弱学习器投票的方式获取最终结果，在回归问题中则是取n个弱学习器的平均值作为最终结果。在决策树模型中，一个特征变量对模型整体的基尼系数下降的贡献越大，它的特征重要性就越大。# 输出为：array([0])# 设置弱学习器数量为10。

技术演进趋势‌：当前主流金融机构多采用XGBoost、LightGBM等集成树模型，通过特征工程优化（如WOE编码）和超参数调优（最大树深控制在5-8层），在保持模型可解释性的同时提升预测精度。根据消费行为、产品持有量、服务渠道偏好等特征，将客户划分为高净值、潜力、流失等类别，制定差异化服务策略。某证券公司的客户细分模型使高净值客户留存率提升18%。在反洗钱领域，决策树通过关联账户交易模式（如分散转入集中转出）、交易对手特征等，构建可疑交易识别规则，满足监管机构对交易监测的穿透式管理要求。

在金融交易、账户活动、信用卡使用等方面，通过对交易金额、交易频率、交易时间、交易地点、账户登录记录等数据的分析，决策树模型可以学习正常交易和账户行为的模式，从而及时发现异常交易和潜在的欺诈行为，并触发警报，使金融机构能够迅速采取措施进行风险防控，减少欺诈损失。根据客户的年龄、性别、收入水平、规模资产、投资偏好、消费行为等特征，将客户划分为不同的群体，以便金融机构针对不同群体制定个性化的金融产品和服务策略，提高客户满意度和忠诚度，同时也有助于金融机构更好地了解市场需求，挖掘潜在客户，开展精准营销。

决策树就是根据很多如果，否则条件来进行决策的模型决策树属于监督学习，影响结果的因素称为特征，结果就是目标变量是已经知道的标签供机器学习学习。

waitress是一个纯 Python 实现的 WSGI 服务器，主要用于生产环境部署 Python Web 应用。，因为它只实现了 WSGI 规范，而 WebSocket 协议需要 ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）支持。

在实际开发中，应根据应用的具体需求和场景选择合适的消息推送方式。

windows服务器一般采用nginx + waitress 部署django，linux一般采用nginx + uwsgi部署django,他们的关系如下。在生产环境中，推荐使用专业的 Web 服务器（如 Nginx 或 Apache）搭配 WSGI 服务器（如 Gunicorn 或 uWSGI）来部署 Django 应用。DJANGO是WEB应用框架，Nginx是web服务器，uwsgi或者waitress 是实现wsgi协议的东西。是为开发和调试设计的，没有经过安全审计或性能测试。

所以测试服务器稳定性的时候可以多开几个进程（可以多开几个cmd然后运行对应的python,而不要用ThreadPoolExecutor）使用连接池管理网络请求。在多线程环境中，连接池可能会因为线程间的竞争导致连接泄漏或超时。：每个进程独立管理自己的连接池，因此不会出现线程间共享资源导致的问题。

40行代码构建从数据获取到策略回测系统并且绘图

从弹出的列表中选择你安装的 Python 解释器。如果你有多个 Python 版本（例如 Python 3.8 和 Python 3.10），可以选择其中一个作为默认解释器。输入 Python: Select Interpreter 并选择它。按下 Ctrl+Shift+P打开命令面板。在cmd中执行py -3.9 main.py。打开 VSCode。