大太阳的博客

原创 卷积神经网络大盘拐点预测

简介卷积神经网络（CNN）是目前最为成熟的深度学习模型，是近年来人工智能蓬勃发展的重要推手之一，其主要特点是通过卷积和池化操作进行自动的特征提取和特征降维。本文首先通过原理分析给出了CNN运用于上证指数拐点的验证方法；然后使用拐点预测的结果进行大盘回测，其回测结果超过了基准得到了良好表现，本文还使用线性回归方法进行拐点预测，回测效果相比基准略差，结论是可以对大盘拐点进行预测，但是误差比较大，只能说某个时间段某个参数表现好，因为大盘的周期是变化的。概括总结卷积神经网络在拐点预测上的原理将卷积神经.

原创 python获取期权行情包括k线,tick,greeks分时等数据

先上代码：https://github.com/knotgd/option_data可以获取期权tick数据、greeks数据、分时数据、k线数据、可以查询指定月份和时间的可交易看涨和看跌期权， 可以获取股票tick行情等导入模块from apps.option_data import *1、获取合约名称test_contract_name = contract_name('10001011')print(test_contract_name)输出：50ETF购11月260

原创 投资组合计算器（1）

随手想写个些代码，就那投资组合计算器练练手吧

原创 windows10任务栏一直转圈-无法操作假死状态

任务栏无法操作，即使用win+r也无法唤出快捷窗口，鼠标移动到任务栏就一直转圈，即使不转圈也无法操作。

原创 SSL生成证书的几种方式

目录一、使用makecert命令生成二、PowerShell 命令生成方式确定你的打包应用的主体使用New-SelfSignedCertificate创建证书三、Openssl 生成方式四、Window IIS生成证书五、EKU （OID）扩展六、参考一、使用makecert命令生成生成自签名证书。 以下命令行包含使用makecert.exe在 WinRM 主机上创建证书的示例语法。makecert.exe -r -pe -n "CN=host_name-3...

原创 Stata常用命令示例

目录1.数据描述2. 标签重命名1.数据描述describe # 简写des2. 标签重命名rename 原始标签名称 新标签名称# 例如rename Stkcd id3.数据统计 summarize #简写sum

原创 内生性问题的产生和解决办法

一、什么是内生性对于一个回归问题，回归方程如下：二、产生内生性原因三、解决内生性办法

原创 ImportError：libta_lib.so.0

问题如题解决办法：通过源码编译安装wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gztar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gzcd ta-lib/./configure --prefix=/usrmakeSudo make installpip install numpy查找.so文件位置，并导入环境变量find / -name libta_lib.so.0e

原创 Win10导入_ssl模块异常

报错：import _ssl # if we can't import it, let the error propagateImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。解决办法：在anaconda3\Library\bin路径下拷贝下列文件到anaconda3/DLLs目录下- libcrypto-1_1-x64.dll- libssl-1_1-x64.dll 参考：https://stackoverflow

原创 stata面板数据向下填充

需求场景：A股上市公司中，某些公司在某个年度执行了某种政策并延续至今，当只知道这些公司的开始时间时，需要根据企业和年度进行向下填充。数据示例上图所示，id是企业id，date是年度，x表示已实施政策。需要将政策按照企业和时间一直延续至最新时间。命令方法一# 排序sort id date根据id 和 时间 进行向下填充by id (date): carryforward x, gen(z)replace z =0 if z ==.效果方法二bys id

原创 【github】上有意思的深度学习项目——照片漫画风

项目地址https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN项目paper介绍本文提出了一种将现实世界中的照片转换为动漫风格图像的新颖方法，这在计算机视觉和艺术风格转移方面是一项有意义且具有挑战性的任务。我们提出的方法结合了神经风格转移和生成对抗网络（GAN）来完成此任务。对于此任务，某些现有方法未能获得令人满意的动画效果。现有的方法通常存在一些问题，其中主要的问题主要包括：1）生成的图像没有明显的动画风格纹理； 2）生成的图像丢失了原始图像的内容；3）网络参

原创 下载google drive文件

背景github上一些机器学习模型作者已经训练好了，但是模型文件很大，被作者放到了google drive上，由于网络限制，通常无法下载。一般知道文件ID情况下下载命令gdown --id 1wCzJP1XJNB04vEORZvPjNz6drkXm5AUK否则遇到如下面的异常requests.exceptions.ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='drive.google.com', port=443): Max retries e

原创 获取字符串中地址所属的省级名称

场景输入：崂山区CBD及各大型购物中心希望输出：山东省准备下载省市级数据，可上网爬一下，或是用现成的结果：https://github.com/modood/Administrative-divisions-of-China剩下的是代码实现，本文不使用正则，简单粗暴的实现上述功能。实现本文使用数据：https://github.com/modood/Administrative-divisions-of-China/blob/master/dist/pcas.json# @

原创 逻辑回归——python实例

题外话——芝诺悖论只要乌龟在起点拥有些许领先优势的话，兔子将永远追不上乌龟，甚至可以得到乌龟跟兔子无法抵达终点的悖论。来自——《The Math Book》例如:起点到终点的距离是1，一定时间走了1/2，再过一段时间走了剩下路程的1/2....以此类推，它将无法走到终点。《庄子·天下篇》中也提到：“一尺之棰，日取其半，万世不竭。”言归正传什么是线性可分通常情况下一个分类问题可以分成线性可分和线性不可分两种，下面是它们的图像表示：什么是逻辑回归英文Logistic Regr

原创 因子分析——流程与实现stata

题外话——为质数而生的蝉有些蝉会展现出令人吃惊的特征：它们集体探出土壤的时间通常都跟13和17这样的质数年同步，此时大概会有150万只以上的成蝉在短时间内同时出现在一英亩的土地上。来自-《The Math Book》这样的特征可能带来两个好处：1）根据质数的性质它只能被1和自身整除，那么它大概率会被生命周期是1和探出土壤年份的猎食者捕杀（可能不那么严谨哈），例如如果周期是12年的动物，可能被周期是1,2,3,4,6,12年的天敌捕杀。2）13,17两个质数的最小公倍数是两个数乘积，意味着20

原创 深度学习TensorFlow读书笔记

1、TensorFlowtensor是张量的意思在这里理解成多维数组，flow是流的意思，它表明了张量之间通过计算相互转化的过程。2、计算图TensorFlow是通过计算图来表述计算的编程系统，图中一个节点是一个计算，节点之间的边描述了计算之间的依赖过程。3、计算图的表示和使用import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2], name='a')b = tf.constant([2, 3], name='b')re...

原创 python爬取文库ppt的简单实现

背景：最近在看各种金融相关的文档，觉得还是课件ppt上讲的逻辑清晰，好理解一些，但是各个网站下载很贵，总是在线看又怕找不着了，看着这些ppt就流口水，这就想办法简单的爬下来。实验目标下载百度文库ppt存在问题：1、https连接请求2、页面存在未完全展开情况，即【继续阅读】需要点击3、存在浏览器js渲染，ppt的图片连接渲染后能得到真实的先看成果下载目标：转换结果思想：1、使用selenium调用谷歌浏览器，实现渲染2、模拟点击和敲击回车事件，实现各个页面

原创 python求积分面积的几个方法

示例已知积分公式如下求[0.5，5]上积分，即求下图阴影部分面积根据积分公式求源函数等于：则确切解等与F(5)-F(0.5)=3.9002072872864524当不知道源函数时使用以下方法可以求得积分面积首先定义函数def func(x): return np.cos(np.pi) * np.exp(-x) + 11、通过迭代计算每个步长矩形面积求和 x = np.linspace(0.5, 5, 1000) dx = (5-

原创 基于BS模型与基于二叉树模型的欧式期权定价与希腊字母结果对比

一、行情二、测算结果对比参数标的价格（s）: 3.359行权价（k）: 3.3波动率（v）: 0.2387无风险利率（r）: 0.02到期时间（t）: 29/365新浪财经结果 BS模型结果 二叉树模型结果 { "symbol": "", "name": "", "price": 0.12505356380855237, "cp": 1, "exe_price": 3.3,...

原创 量化策略系统（1）定价、行情实现

一、指数行情行情数据基于：https://github.com/knotgd/option_data接口实现二、期权行情展示数据同样来自上述接口三、期权定价四、组合计算五、计算公式最终项目准备开源，看看能做到什么程度吧。。。。。...

原创 根据当前行情，计算历史上与当前最相似的行情python实现

一、获取历史行情数据使用tushare库进行数据获取http://tushare.org/trading.html#id2import tushare as tsts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线数据 open high close low volume p_change ma5 \date2012-01-11 6.880 7.380 7.060 6.880 14

原创 基于Bootstrap+Flask框架的demo

一、什么是Bootstrap二、什么是Flask三、为什么整合开发四、整合示例4.1 目录结构4.2 views整合蓝图4.3 bootstrap继承4.4 run

原创 基于cython提升python运算性能

问题假设一个计算密集型任务，计算的函数是形如：计算N遍，N很大，那么在python中有多种实现方式最简单的两种方式：1、基于numpy库import numpy as npdef original_complex_calc(x, y): z = np.sqrt(x) * np.log(y) * np.power(x, y) return z2、基于math库import mathdef original_complex_calc_math(x, y):

原创 梯度下降算法原理python实现，更易理解

梯度下降要找到某个函数的最小值，就是沿着该函数的梯度的负方向寻找。若寻找某函数最大值，则沿着梯度方向找。那么梯度下降数学表示：：步长或叫学习率，：是函数关于w的导数梯度上升数学表示：上述某函数可以理解成最小二乘问题（线性回归和非线性）的损失函数，均方误差损失表示为：对于凸函数可以使用最小二乘法求解最优点，过程是求关于w的导数，使导数等于0即可对于梯度下降法则需要迭代N次，每次将wi带入上式中求得wi值下的导数，然后求得wi+1的值看图理解上图是梯度下降

原创 LPR定价合适，还是固定利率合适，python帮你算一算

LPR利率贷款市场报价利率（LPR）由各报价行于每月20日（遇节假日顺延），以0.05个百分点为步长，向全国银行间同业拆借中心提交报价，全国银行间同业拆借中心按去掉最高和最低报价后算术平均，向0.05%的整数倍就近取整计算得出LPR，于当日9时30分公布，公众可在全国银行间同业拆借中心和中国人民银行网站查询。目前，LPR包括1年期和5年期以上两个品种。LPR浮动利率示例如果您目前的个人房贷利率是在5年期贷款基准利率上打9折，那么按照目前5年期贷款基准利率计算，您的实际执行利率水平为4.41%（=

原创 python爬取期权行情数据

想要弄点数据要求高的可以找收费的数据服务商，例如wind，东方财富，后者便宜点，tushare也提供了期权行情数据，但是门槛是有积分限制，其他的地方只能爬取了。做期权策略分析没有数据怎么行，没钱就写一个吧。数据源新浪财经：https://stock.finance.sina.com.cn/option/quotes.html主要涉及的接口当前交易的期权合约月份http://stock.finance.sina.com.cn/futures/api/openapi.php/StockO

原创 西瓜书总结-决策树

原创 python手写线性回归

线性模型概念：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数形式：可解释性：性能度量常用性能度量均方误差：最小二乘法基于均方误差最小化进行模型求解的方法求解w和b使均方误差最小化的过程称为线性回归模型的最小二乘参数估计（parameter eatimation）基于最小二乘法求解一元线性回归对w求导对b求导令导数等于0，解w和b，python实现示例数据中国平安和沪深300指数的日收益率数据，使用中国平安收益率作为特征收入，沪深30

原创 西瓜书总结—线性模型

原创 策略风险评价指标

年化收益率（Annualized Returns）：表示投资期限为一年的预期收益率。基准年化收益率（Benchmark Returns）：表示参考标准年化收益率。贝塔（Beta）：表示投资的系统性风险，反映了策略对大盘变化的敏感性。例如，一个策略的Beta为1.3，则大盘涨1%的时候，策略可能涨1.3%，反之亦然；如果一个策略的Beta为-1.3，说明大盘涨1%的时候，策略可能跌1.3%，反之亦然。阿尔法（Alpha）：投资中面临着系统性风险（即Beta）和非

原创 量化研究的流程

一、获取数据公司财务数据公司新闻数据公司关联数据，以及产业上下游、主营业务、所属行业主题等数据基本行情数据高频数据、股票Level-1数据、股票Level-2数据、期货Level-1数据二、数据分析挖掘传统分析方法新兴大数据、机器学习、数据挖掘方法三、构建信号在构建信号前进行数据处理、标准化、去极值、中性化基础信号的研究、分组回测、ic、ir、衰减、行业分布将基础信号合成复杂信号四、构建策略策略模板，兼容不同标的的策略，使用于股票...

转载 量化交易策略干货收集

===========================量化交易策略===========================价值投资成长股内在价值投资：http://www.joinquant.com/post/541三一投资管理公司价值选股法：http://www.joinquant.com/post/556低估价值选股策略：http://www.joinquant.com/post/586引起广泛讨论的小市值小市值&低股价：http:/...

原创 NumPy的基本使用

什么是NumPyNumPy是高性能的科学计算和数据分析基础包导入import numpy as np多维数组ndarray创建一维数组data = [1, 2, 3, 4]arr = np.array(data)print(arr)[1 2 3 4]创建多维数组data = [1, 2, 3, 4]data1 = [data, data]arr = np.array(data1)print(arr)[[1 2 3 4][1 2 3 4]]快速初

原创 西瓜书总结—模型评估与选择

原创 公式图片识别转换工具

常用的在线公式生成器很多例如：https://latex.91maths.com/等等而Mathpix Snipping Tool可以将公式图片生成各种的文本形式真的好用下载地址：https://mathpix.com/软件运行结果如下：识别结果可以输出多种形式...

原创 西瓜书总结—绪论

用了两周时间翻完了西瓜书，里面公式的推导实在需要一些功底，只能一边总结一边啃。

原创 矩阵演算及python实现

矩阵相加矩阵A，矩阵B，A和B是同型矩阵，即两个矩阵的行相同，列也相同。矩阵的加法满足下列运算律(A，B，C都是同型矩阵)交换律：A+B=B+A结合律：(A+B)+C = A+(B+C)python实现import numpy as npa = np.mat([[1, 12, 3], [3, 4, 3]])b = np.mat([[2, 4, 5], [7, 1, 0]])c = a + bprint(c)输出[[ 3 16 8][10 5 3]]矩阵

原创 Redis常用命令列表及使用（持续更新）

Redis简介redis是一个速度非常快的非关系型数据库（non-relationaldatabase），它可以存储键与5种不同类型的值之间映射，可以储存子内存的数据持久化到硬盘，可以使用复制特性扩展读能力，使用分片来扩展写能力。 结构类型 结构存储值 结构的读写能力 STRING 可以使字符串，整数或者是浮点数 可以对整个字符串或者字符串的一部分执行操作；对整数和浮点数执行自增或者自.

原创 现代投资组合理论python实现

什么是现代资产组合理论 现代资产组合理论（Modern Portfolio Theory，简称MPT），由马柯维茨提出，也有人将其称为现代证券投资组合理论、证券组合理论或投资分散理论。是将概率论和线性代数的方法应用于证券投资组合的研究，探讨了不同类别的、运动方向各异的证券之间的内在相关性，并于1959年出版了《证券组合选择》一书，详细论述了证券组合的基本原理，从而为现代西方证券投资理论奠定...

原创 修复异常org.elasticsearch.cluster.block.ClusterBlockException: blocked by: [SERVICE_UNAVAILABLE/1/

elasticsearch服务中断后重启，无法启动报异常如下：org.elasticsearch.cluster.block.ClusterBlockException: blocked by: [SERVICE_UNAVAILABLE/1/state not recovered / initialized]解决问题的官方API：https://www.elastic.co/guide...