作者文章归档:course

高纬度特征工程的分类框架


高维视角下的特征工程分类框架

统计特征

描述性统计

熵、均值、方差、偏度/峰度

时间序列统计

ACF、波动率聚类、协整性

极值统计

VaR、ES

数学变换特征

线性变换

标准化、降维

非线性变换

Box - Cox、分位数变换

信号处理

小波变换、傅里叶分析

领域知识特征

经济理论驱动

Fama - French因子、CAPM

市场实务驱动

隐含波动率曲面、变量分箱

时序与事件特征

滞后/滚动特征

无具体细分内容

季节性分解

无具体细分内容

事件窗口标记

突发事件、政策发布

关系型特征

横截面关系

跨资产相关性

网络结构特征

网络中心性、Granger因果

图嵌入特征

Node2Vec、...

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docker-mongodb-run


docker run --name mongo --restart=always -p 27017:27017  -v E:/SData/mongodb/data:/data/db -v E:/SData/mongodb/backup:/data/backup  -v E:/SData/mongodb/logs:/data/log -v E:/SData/mongodb/conf:/data/conf  -d mongodb/mongodb-community-server:latest

docker run --name mongo --restart=always -p 2701...

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git config pull -命令


这三条 git config 命令用于设置 git pull 操作的合并策略,下面为你详细解释:

1. git config pull.rebase false

此命令会把 git pull 的默认行为设定为合并(merge)模式。当你执行 git pull 时,它会先从远程仓库拉取最新的提交,接着将本地的提交与远程的提交进行合并,从而创建一个新的合并提交。

示例:

git config pull.rebase false

在这个模式下,git pull 相当于依次执行了 git fetchgit merge 这两个命令。这种方式的优点是能清晰记录合并的历史,不过可能会使提交历...

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多开源库股票行情数据的聚合框架-V00


要实现多开源库股票行情数据的聚合框架,可按以下步骤设计,重点解决接口统一、参数转换、数据清洗问题:

一、框架核心设计思路

  1. 定义统一接口标准

• 输入参数标准化: 定义通用参数类(如StockRequest),包含股票代码、时间范围、数据类型(实时/历史)等,通过适配器将不同库的特殊参数(如某些库需要exchange交易所代码)映射到通用参数。

• 输出数据标准化: 定义统一返回类(如StockResponse),包含时间戳、开盘价、收盘价、成交量等字段,屏蔽各库返回格式差异(如JSON结构不同、字段名差异)。

  1. 适配器模式封装各开源库

为每个库(如yfinance、pandas-d...

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股票行情数据聚合框架-V01


以下从架构哲学、工程实践、前沿技术融合三个维度进行超深度解析,涵盖设计原则、性能调优、异常处理、可观测性、云原生适配等全链条技术细节:

一、架构哲学:分层解耦与正交设计

  1. 五层架构的哲学内涵

• 接口层:体现“最小知识原则”,仅暴露必要的标准化接口,隐藏内部实现细节。

• 适配器层:践行“封装变化”原则,将不同数据源的差异性封装在适配器内,外部调用无感知。

• 聚合器层:贯彻“单一职责原则”,专注于多源协调、数据编排,不涉及具体数据解析。

• 数据处理层:遵循“数据管道模式”,将数据清洗、增强抽象为可复用的处理节点,支持动态编排。

• 基础设施层:体现“依赖倒置原则”,通过接口(如Ca...

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