这个仓库名为 awesome-deep-trading，主要收集了将人工智能、深度学习、机器学习和神经网络应用于算法交易领域的代码、论文和资源。以下是对该仓库的详细介绍：
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仓库内容主要分为三个部分：论文（Papers）、代码仓库（Repositories）和资源（Resources）。
包含了多个子类别，涵盖了不同技术和应用场景的相关研究： - Meta Analyses & System...
上交所集合竞价规则：
1、集合竞价时间
早盘集合竞价：9:15-9:20投资者可以申报，也可以撤单，9:20-9: 25之间是不可以撤单的。
尾盘集合竞价：14:57-15:00之间，投资者可以申报，但不可以撤销申报。
好的，我们来深入解析量化交易中事件驱动架构的核心组件。这种架构因其高效、解耦、可扩展性强，非常适合处理金融市场瞬息万变的数据流和交易决策。
核心思想： 系统的行为由事件（如行情更新、订单状态变化、定时信号、新闻发布等）触发，组件之间通过事件传递信息，而不是直接调用。
核心组件解析：
事件源：
量化交易系统作为金融科技的核心应用，对实时性、稳定性和准确性有着极高要求。在瞬息万变的金融市场中，交易系统需要能够快速响应市场变化、执行交易决策，并保证系统的持续稳定运行。事件驱动架构 (Event-Driven Architecture, EDA) 作为一种高效的软件设计范式，已成为现代量化交易系统的主流架构模式。
事件驱动架构是一种设计范式，其中程序的流程由事件（如用户操作、传感器输出或消息传递）决定。在交易场景中，事件可以包括市场数据更新、交易执行、策略参数变化等。其核心原则是实时响应这些事件，基于最新信息...
以下是常见的时间序列预测模型的分类梳理，以Markdown表格形式呈现：
| 类别 | 模型名称 | 核心描述 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 传统统计模型 | AR (自回归模型) | 用历史值的线性组合预测未来值 | 平稳序列，短期预测 |
| MA (移动平均模型) | 用历史白噪声的线性组合预测未来 | 平稳序列，噪声处理 | |
| ARMA | AR与MA的组合模型 | 平稳时间序列 | |
| ARIMA | 加入差分处理的ARMA扩展 | 非平稳序列（需差分平稳化） | |
| SARIMA | 加入季节性差分的ARIMA | 具有季节性的非平稳序列 | |
| ETS (指数平滑) | 加权平均历史观测值（含趋势/季节分量） | 趋势和季节性... |
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