在线工具-readthedocs
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作者文章归档：course
量化交易平台-竞品分析-QMT
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AI工具集
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量化交易平台-功能地图
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数据获取（data）、 可视化(plot)、 选股(stock)和 量化回测（backtest）四个模块
时间跨度
1日 三日 五日 十日
一周 一月 一季度 半年 一年 3年
盯盘
分钟级别获取已购买股票池中的价格变化，
时时计算收益，
达到收益预期自动通知（语音-邮件-微信），需要卖出操作
交易日历
选股
共有功能
功能：
策略开发与回测、
实时数据获取与分析、
风险管理工具、
交易执行接口、
可视化分析面板，
用户友好的界面
价格走势
成交量
三天的价格变化
解决问题：
如何找到明天能够上涨的股票？
涨停板股票 数据特征
参考产品功能
登录功能
- 密码登录
- 短信登录
-
快捷...
个人量化
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QMT（Quantitative Market Trading）量化是一种使用数学模型和统计分析来指导投资决策的方法。它结合了数据分析、算法交易和风险管理，通常涉及以下几个步骤：
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数据收集：获取历史市场数据、财务报表、经济指标等。
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数据清洗与处理：去除噪声和缺失值，转换数据格式，以便分析。
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策略开发：使用数学模型和算法来识别交易机会，可能包括趋势跟踪、套利、市场中性等策略。
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回测：在历史数据上测试策略的表现，以评估其有效性。
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执行与监控：实施策略并实时监控其表现，根据市场变化进行调整。
QMT量化的优势在于能够处理大量数据，减少情绪干扰，并提供更系统的决策依据。如...
数据分析-
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数据分析是从原始数据中提取有用信息的过程，通常包括数据收集、清洗、处理和可视化。通过这些步骤，分析师可以识别趋势、模式和关系，以支持决策和策略制定
数据分析是对数据进行系统检查、清理、转换和建模的过程，旨在发现有用的信息并支持决策。它在各个领域中都是一个至关重要的过程，使组织能够从原始数据中提取洞察，以指导战略和行动。
数据分析的关键组成部分
1. 数据收集：
第一步是从各种来源收集相关数据，这些来源可能包括数据库、调查或外部数据集。确保所收集数据的质量和完整性对于准确分析至关重要。
2. 数据清理：
这一阶段处理数据中的错误、缺失值和不一致性。清洁的数据对于可靠的结果至关重要，因为不准...
docker-mongo-express
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docker run -d --name mongo-express -p 8081:8081 --link mongo :mongo --env ME_CONFIG_MONGODB_ADMINUSERNAME='root' --env ME_CONFIG_MONGODB_ADMINPASSWORD='123' mongo-express
docker-mongodb
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docker run --name mongo --restart=always -p 27017:27017 \
-v F:/devdata/mongodb/data:/data/db -v F:/devdata/mongodb/backup:/data/backup
-v F:/devdata/mongodb/logs:/data/log -v F:/devdata/mongodb/conf:/data/conf
-d mongodb/mongodb-community-server
数据包分析
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数据包分析是网络安全和故障排查的重要工具。以下是数据包分析的一些关键方面：
- 工具：
- Wireshark：最常用的开源数据包分析工具
- tcpdump：命令行数据包分析工具
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Fiddler：主要用于HTTP/HTTPS流量分析
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协议分析：
- TCP/IP协议栈
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应用层协议（HTTP, DNS, SMTP等）
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关键步骤：
- 捕获：收集网络流量
- 过滤：使用过滤器筛选感兴趣的数据包
- 解码：分析数据包内容
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统计：生成流量统计信息
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安全分析：
- 检测异常流量模式
- 识别潜在的恶意活动
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分析网络攻击的特征
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性能优化：
- 识别网络瓶颈
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分析延迟和丢包情况
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隐私和法律考虑：
...
Halo-开源建站工具
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Halo 是一款强大且易用的开源建站工具，特别适合想要快速搭建博客、内容管理系统（CMS）或者个人网站的用户。它具有灵活的插件机制、丰富的主题模板和简单的操作界面，即便是没有编程经验的用户也能轻松上手。Halo 的一些核心特点包括：
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插件与主题：支持动态加载、卸载插件，并可以通过插件扩展站点功能，如评论系统、搜索功能等。用户还可以从官方和社区提供的插件中选择，如 Umami 分析插件和阿里云 OSS 插件，极大增强了灵活性【30†source】【32†source】。
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主题自定义：通过可视化的主题设置界面，用户可以自由定制网站外观，并支持预览不同设备的显示效果。默认模板名为 "E...