sandisk优盘量化工具,支持8G量化下载 [问题点数:0分]

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sandisk优盘量化工具支持8G量化
<em>sandisk</em><em>优盘</em><em>量化</em><em>工具</em>,<em>支持</em>8G<em>量化</em>,已经测试,好用,请按照说明操作
最新sandisk量产工具全套软件(可量产8G或16G优盘)!
使用说明: 一 .<em>下载</em>附件的软件Universal_Customizer.放在同一个文件夹下. 二.解压<em>下载</em>的附件到Universal_Customizer目录下. 三.准备一个要写入U盘和CDROM中的文件. 1. 可以将一个ISO文件直接替换到BIN目录下的U3CUSTOM.iso 2.也可以自动生成一个ISO文件. 将你需要的文件放到U3CUSTOM目录.然后运行ISOCreate.cmd 会自动在BIN目录下生成一个U3CUSTOM.ISO 四.运行Universal_Customizer.exe开始写入.按提示操作即可. 五.拨出U盘再插上去即可看到效果. 六.如果是可启动的,可以重启在BIOS中将USB-CDROM设为第一启动.如果没有问题的话就可以看到效果了. 七.写入的速度可能有点慢要有耐心.中途不可拨出U盘. 六.完成了,祝您好运! 完成后就可以看到一个CDROM驱动器,里面的内容就是U3CUSTOM.ISO的内容. 重新以上步骤就可以将CDROM的动器的内容替换成你所需要的内容了. 一个USB-CDRW就这样做成了. 附文件清单: LPInstaller.exe U3Uninstall.exe Universal_Customizer.exe
万能U盘量化工具
万能U盘<em>量化</em><em>工具</em>
金士顿U盘量化工具
1.能改写其相对应的主控芯片内的数据的<em>工具</em> 2.从应用角度来讲` 量产<em>工具</em>能将U盘分区, 可以分为 移动盘+移动盘 移动盘+本地盘 本地盘+移动盘 本地盘+本地盘 usb光驱+移动盘 usb光驱+本地盘 这些组合 部分量产<em>工具</em>功能应该还有根多 改写容量 , 改写生产厂商信息, pid/vid等等等等 3.量产<em>工具</em>,顾名思义应该是:<em>优盘</em>主控芯片厂商提供的能批量将<em>优盘</em>进行格式化<em>工具</em>软件,其功能是根据不同的需要各有特点。 4.不是所有的U盘都可以使用通用的<em>工具</em>比如UFormat将u盘格式化成USB-ZIP(或其他模式)。。、 有的U盘必须使用其主控芯片的量产<em>工具</em>才可以格式化成USB-ZIP和其他的。 如果可以使用通用的<em>工具</em>格式化的U盘。。他的主控芯片的量产<em>工具</em>和通用<em>工具</em>的区别在于功能的专业化,比如可是设置U盘上的指示灯闪烁频率等。。 还有量产<em>工具</em>一般可以进行低格 。。用于修复一些无法使用的U盘
优盘格式化(量化工具
<em>优盘</em>出现问题,无法格式化,需要对其进行出场恢复设置,此资源针对<em>优盘</em>的格式化恢复很有作用,直接<em>量化</em><em>优盘</em>
SANDISK 量产工具全套程序 (可量产8G以上)
1.插入u盘,运行u盘格式化<em>工具</em>launchpadremoval,按照说明一路点击“下一步”,即可卸载掉u3自带的系统,并完全格式化u3; 2.将你想要运行的光盘镜像文件(iso文件)重命名为U3CUSTOM.iso,并复制到Universal_Customizer_1.4.0.2目录下的bin文件夹下; 3.运行Universal_Customizer_1.4.0.2目录Universal_Customizer.exe文件,按照默认一路点击“next”,便可成功量产u3;
SanDisk cruzer micro 8G U盘初级格式化工具
在用U盘做系统启动盘成功或失败后,导致U盘容量变小问题,如果想还原原来的容量可用此<em>工具</em>,不过只能用于SanDisk cruzer micro 8G U盘或8G U3 U盘,至于4G量产成8G本人没试过,经验不足的朋友请慎用。
闪迪修复工具
RescuePRO_Deluxe闪迪<em>优盘</em>专用修复<em>工具</em>官方正式版,实用<em>工具</em>。
台电U盘量产教程(内附量产工具
台电量产教程(内附量产<em>工具</em>) 包括联盛UT161,UT165中文版,PNY<em>量化</em><em>工具</em>,ChipGenius1.7简体中文版 先用ChipGenius1.7简体中文版检测U盘芯片,然后使用对应的量产<em>工具</em>,另PNY<em>量化</em><em>工具</em>适用于UT165芯片。 笔者有一个二代1G精灵,曾经因为误用量产<em>工具</em>而不能使用,后来发现是UT161芯片,重新使用量产<em>工具</em>就可修复。 一个三代2G晶彩(台电加密U盘),用ut165量产100%成功。 一个三代4G晶彩(台电杀毒加密大师),用ut165量产失败,经过多方查找,打开ut165底层,经多次实验,成功修复。 建议适用pny<em>量化</em><em>工具</em>来进行量产。 里面有两个教程,如果没有特殊需要,实现usb-cdrom就可以了。
飚王U盘 量产工具 官网正品 SSK U盘用户工具
飚王U盘 量产<em>工具</em> 官网正品 SSK U盘用户<em>工具</em>。 可以量产所有飚王U盘(不包括假的)。 本人用飚王U3-SFD042-8GB(慧荣)测试过,成功量产DVD-ROM,而且是量产<em>工具</em>里面最简单、最方便、最快捷的<em>工具</em>。
sandiskU盘驱动补丁
<em>sandisk</em>U盘驱动补丁,分32位与64位系统两个系统补丁
量化投资以Python为工具 高清完整PDF版
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ssk优盘量产工具
ssk红色的小<em>优盘</em>的量产<em>工具</em>,慧荣主控3257aa的专用量产<em>工具</em>k0106,请先确认主控型号,设置密码是320或两个空格。
量化投资:以Python为工具高清完整.pdf版
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量化投资以Python为工具(高清完整版带目录)
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量化投资,以Python为工具(代码及数据)
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《<em>量化</em>投资以Python为<em>工具</em>》pdf<em>下载</em>请到文末!nnnn电磁辐射可以穿过真空,也可以穿过许多物质。例如,我们知道光能够穿过透明的玻璃。 电磁辐射与机械传送的能量并没有紧密的联系,例如声音和热量只能通过物质传播。(红外线与热量经 常被混淆,因为两者总是相伴出现。)太阳光无需通过任何光纤线缆就能够到达遥远的地球表面。n与肉眼能够感知到的光线相比,现代照相机能够感知更大范围的电磁频率(图2.3 )...
量化投资:以matlab为工具
基于matlab的<em>量化</em>投资理论,结合源码、数据带你在金融浪潮中成功!
量化投资__以MATLAB为工具
<em>量化</em>投资__以MATLAB为<em>工具</em>。好书分享,经典力作。好书分享,经典力作。好书分享,经典力作。好书分享,经典力作。
量化投资以Python为工具(附数据及代码文件)
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量化投资:以MATLAB为工具(附源码、数据)
中文版附数据及代码文件 <em>量化</em>投资以matlab为<em>工具</em>完整版 以matlab为<em>工具</em>进行<em>量化</em>投资分析
量化投资:以MATLAB为工具》完整书签目录
本人还有《<em>量化</em>投资:以MATLAB为<em>工具</em>》pdf,带完整书签目录,源代码,欢迎<em>下载</em>; 本人还有《<em>量化</em>投资:以Python为<em>工具</em>》pdf,带完整书签目录,源代码,欢迎<em>下载</em>; 本人还有《<em>量化</em>投资:以R语言为<em>工具</em>》pdf,带完整书签目录,源代码,欢迎<em>下载</em>;
闪迪U盘自带加密软件SanDisk SecureAccess 3.0
任意U盘使用闪迪加密软件
量化投资:以R语言为工具
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量化投资以Python为工具》 高清PDF
《<em>量化</em>投资以Python为<em>工具</em>》 高清PDFnn网盘<em>下载</em>nn提取密码:lhl6nn目录n 第1部分Python入门n 第1章Python简介与安装使用n 1.1Python概述n 1.2Python的安装n 1.2.1<em>下载</em>安装Python执行文件n 1.2.2<em>下载</em>安装Anacondan 1.2.3多种Python版本并存n 1.3Python的简单使用n 1.4...
量化投资以python为工具 数据及代码
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量化投资:以Python为工具》课后习题答案的pdf及代码及所用的csv都在这里了
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量化投资__以MATLAB为工具_李洋-郑志勇
<em>量化</em>投资__以MATLAB为<em>工具</em>_李洋-郑志勇.pdf 带目录,高清扫描版
利用MATLAB快速掌握量化投资的实现手段,PDF高清电子版
MATLAB实现<em>量化</em>投资的PDF教程,书中详细介绍了数据挖掘技术和实践的算例
量化工具介绍
做<em>量化</em>要有必要的<em>工具</em>。下面简单介绍一下我用的<em>工具</em>:rnrnrnrnrnrn(一) 软件推荐:pythonrnrn      常用的<em>量化</em>软件有python、matlab、java、C++。从开发难度而言python和matlab都比较容易,java和C++麻烦一些。从运行速度而言,C++、java要快于matlab和python。不过对于大部分人而言,尤其是初学者,开发占用的时间远大于运行时间。如果
量化投资的好书—量化投资_Python为工具
关于<em>量化</em>投资和python的好书籍,极力推荐! 内容包括<em>量化</em>投资所需要的统计知识,如回归分析、时间序列分析等
量化投资:以Python为工具》课后习题答案(2-1)
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Intel Caffe int8 推理校准工具
Intel int8 校准的代码源自 Ristretto,虽然没有 8-bit Inference with TensorRT 和 [MXNET-133] Model Quantization with Calibration 中使用 KL散度(Kullback-Leibler Divergence) 的功能高级,但仍可作为 Caffe 用户的福音。待 Tencent/ncnn rn int8 成熟...
自己做量化交易软件(1)通通量化分析环境安装使用
自己做<em>量化</em>交易软件(1)nnnn免费<em>量化</em>分析环境安装使用nn(独狼荷蒲 QQ:2775205) nn一、安装pythonnAnaconda包含有超过720个关于科学,数据,工程和数据分析的Python和R包,如果不想在电脑里安装过多的包,你可以使用miniconda,它包含了conda,它的依赖包以及Python包。n安装过程中,或许需要暂时关闭杀毒软件。 安装地址如下:nhttps://...
【手把手AI项目】十、利用量化工具caffe-int8-convert-tools实现caffemodel量化(double32->int8)
前言rn相关网页rnhttps://github.com/Tencent/ncnn/wiki/quantized-int8-inferencernhttps://github.com/BUG1989/caffe-int8-convert-toolsrn一般都是先prune再<em>量化</em>rn<em>下载</em>rn git clone https://github.com/BUG1989/caffe-int8-convert-tool...
量化投资以Python为工具(蔡立耑 )》.pdf+代码
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sandisk量产工具(全)
<em>sandisk</em>量产<em>工具</em>,适合<em>8g</em>以上<em>优盘</em>量产 简单实用,修复容量限制bug
使用tensorflow自带的工具进行直接8bit量化
首先可以使用docker安装一个最新的cpu版本的tensorflowdocker pull tensorflow/tensorflow:latest1.  bazel安装见博客。2. 在github上<em>下载</em>tensorflow-master的源代码并unzip    cd tensorflow-master3.编译<em>工具</em>  由于新版的tensorflow代码有了变化,旧版的tensorflow以前的...
tensorflow的量化教程(1)
前段时间利用tensorflow的<em>量化</em><em>工具</em>做了<em>量化</em>训练,精度损失很小,有时甚至比浮点模型精度更好一点,确实强大。利用tflite框架在3536上相比浮点模型有了2X左右的速度提升,现在做一个总结记录。nnhttps://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/quantize,nn这是tensorflow的<em>量化</em>...
量化投资以Python为工具
《<em>量化</em>投资:以Python为<em>工具</em>》主要讲解<em>量化</em>投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战。《<em>量化</em>投资:以Python为<em>工具</em>》一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论、投资组合与<em>量化</em>选股,第4 部分是时间序列简介与配对交易,第5 部分是技术指标与<em>量化</em>投资。《<em>量化</em>投资:以Python为<em>工具</em>》首先对Python 编程语言进行介绍,通过学习,读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法,并灵活运用Python 解决实际金融问题;其次,向读者介绍<em>量化</em>投资的理论知识,主要讲解<em>量化</em>投资所需的数量基础和类型等方面;最后讲述如何在Python 语言中构建<em>量化</em>投资策略。 目录 第1 部分Python 入门 1 第1 章Python 简介与安装使用 2 第2 章Python 代码的编写与执行 14 第3 章Python 对象类型初探 23 第4 章Python 集成开发环境:Spyder 介绍 36 第5 章Python 运算符与使用 44 第6 章Python 常用语句 55 第7 章函数 66 第8 章面向对象75 第9 章Python 标准库与数据操作 82 第10 章常用第三方库:Numpy 库与多维数组 111 第11 章常用第三方库:Pandas 与数据处理 120 第12 章常用第三方库:Matplotlib 库与数据可视化 149 第2 部分统计学基础 180 第13 章描述性统计 181 第14 章随机变量简介 190 第15 章推断统计 208 第16 章方差分析 221 第17 章回归分析 231 第3 部分金融理论、投资组合与<em>量化</em>选股246 第18 章资产收益率和风险 247 第19 章投资组合理论及其拓展 276 第20 章资本资产定价模型(CAPM) 298 第21 章Fama-French 三因子模型 308 第4 部分时间序列简介与配对交易 317 第22 章时间序列基本概念 318 第23 章时间序列的基本性质 326 第24 章时间序列预测 345 第25 章GARCH 模型 364 第26 章配对交易策略 372 第5 部分技术指标与<em>量化</em>投资399 第27 章K 线图 400 第28 章动量交易策略 416 第29 章RSI 相对强弱指标 429 第30 章均线系统策略 446 第31 章通道突破策略 473 第32 章随机指标交易策略 489 第33 章量价关系分析 509 第34 章OBV 指标交易策略 524
股票量化交易初探
最近学习了一下基于Python的股市<em>量化</em>交易文章,于是自己也动手做了一点分析,现跟大家一起分享,不当之处还请批评指正。首先说一下开发环境:系统:win10/win7Python版本:3.6Python开发环境:Annaconda 集成的 Jupyter Notebook使用的包:Pandas、Numpy、Tushare、Matplotlib等上面这些东西的安装和更新就不说,大家自行摆渡。接下来说说...
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<em>量化</em>投资:以Python为<em>工具</em>》[1] 一书作者蔡立耑,电子工业出版社2017年2月出版 《<em>量化</em>投资:以Python为<em>工具</em>》主要讲解<em>量化</em>投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战。《<em>量化</em>投资:以Python为<em>工具</em>》一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论、投资组合与<em>量化</em>选股,第4 部分是时间序列简介与配对交易,第5 部分是技术指标与<em>量化</em>投资。《<em>量化</em>投资:以Python为<em>工具</em>》首先对Python 编程语言进行介绍,通过学习,读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法,并灵活运用Python 解决实际金融问题;其次,向读者介绍<em>量化</em>投资的理论知识,主要讲解<em>量化</em>投资所需的数量基础和类型等方面;最后讲述如何在Python 语言中构建<em>量化</em>投资策略。 第1部分Python 入门 1 第1章Python 简介与安装使用 2 1.1 Python 概述 2 1.2 Python 的安装 3 1.2.1 <em>下载</em>安装Python 执行文件 3 1.2.2 <em>下载</em>安装Anaconda 4 1.2.3 多种Python 版本并存 6 1.3 Python 的简单使用 7 1.4 交互对话环境IPython 8 1.4.1 IPython 的安装 8 1.4.2 IPython 的使用 9 1.4.3 IPython 功能介绍 10 第2章Python 代码的编写与执行 14 2.1 创建Python 脚本文件 15 2.1.1 记事本 15 2.1.2 Python 默认的IDLE 环境 15 2.1.3 专门的程序编辑器 15 2.2 执行.py 文件 17 2.2.1 IDLE 环境自动执行 17 2.2.2 在控制台cmd 中执行 18 2.2.3 在Annaconda Prompt 中执行 19 2.3 Python 编程小技巧 20 2.3.1 Python 行 20 2.3.2 Python 缩进 21 第3章Python 对象类型初探 23 3.1 Python 对象 23 3.2 变量命名规则 24 3.3 数值类型 25 3.3.1 整数 25 3.3.2 浮点数 26 3.3.3 布尔类型 26 3.3.4 复数 27 3.4 字符串 28 3.5 列表 29 3.6 可变与不可变 30 3.7 元组 32 3.8 字典 33 3.9 集合 33 第4章Python 集成开发环境:Spyder 介绍 36 4.1 代码编辑器 37 4.2 代码执行Console 39 4.3 变量查看与编辑 40 4.4 当前工作路径与文件管理 41 4.5 帮助文档与在线帮助 42 4.6 其他功能 43 第5章Python 运算符与使用 44 5.1 常用运算符 44 5.1.1 算术运算符 45 5.1.2 赋值运算符 46 5.1.3 比较运算符 47 5.1.4 逻辑运算符 48 5.1.5 身份运算符 49 5.1.6 成员运算符 51 5.1.7 运算符的优先级 52 5.2 具有运算功能的内置函数 52 第6章Python 常用语句 55 6.1 赋值语句 55 6.1.1 赋值含义与简单赋值 55 6.1.2 多重赋值 57 6.1.3 多元赋值 58 6.1.4 增强赋值 58 6.2 条件语句 59 6.3 循环语句 60 6.3.1 for 循环 60 6.3.2 while 循环 61 6.3.3 嵌套循环 62 6.3.4 break、continue 等语句 62 第7章函数 66 7.1 函数的定义与调用 66 7.2 函数的参数 68 7.3 匿名函数 71 7.4 作用域 72 第8章面向对象75 8.1 类 75 8.2 封装 77 8.3 继承(Inheritance) 79 第9章Python 标准库与数据操作 82 9.1 模块、包和库 82 9.1.1 模块 82 9.1.2 包 84 9.1.3 库 85 9.2 Python 标准库介绍 85 9.3 Python 内置数据类型与操作 91 9.3.1 序列类型数据操作 91 9.3.1.1 list 类型与操作 91 9.3.1.2 tuple 类型与操作 95 9.3.1.3 range 类型与操作 97 9.3.1.4 字符串操作 98 9.3.2 字典类型操作 103 9.3.3 集合操作 106 第10章常用第三方库:Numpy 库与多维数组 111 10.1 NumPy 库 111 10.2 创建数组 111 10.3 数组元素索引与切片 115 10.4 数组运算 118 第11章常用第三方库:Pandas 与数据处理 120 11.1 Series 类型数据 120 11.1.1 Series 对象的创建 120 11.1.2 Series 对象的元素提取与切片 122 11.1.2.1 调用方法提取元素 122 11.1.2.2 利用位置或标签提取元素与切片 123 11.1.3 时间序列 124 11.2 DataFrame 类型数据 128 11.2.1 创建DataFrame 对象 128 11.2.2 查看DataFrame 对象 130 11.2.3 DataFrame 对象的索引与切片 131 11.2.4 DataFrame 的操作 135 11.2.5 DataFrame 的运算 139 11.3 数据规整化 142 11.3.1 缺失值的处理 142 11.3.1.1 缺失值的判断 142 11.3.1.2 选出不是缺失值的数据 143 11.3.2 缺失值的填充 143 11.3.3 缺失值的选择删除 145 11.3.4 删除重复数据 146 第12章常用第三方库:Matplotlib 库与数据可视化 149 12.1 Matplotlib 简介 149 12.2 修改图像属性 152 12.2.1 坐标 152 12.2.1.1 更改坐标轴范围 152 12.2.1.2 设定坐标标签与显示角度 153 12.2.2 添加文本 155 12.2.2.1 添加标题 155 12.2.2.2 中文显示问题 157 12.2.2.3 设定坐标轴标签 159 12.2.2.4 增加图形背景grid 160 12.2.2.5 增加图例 161 12.2.3 多种线条属性 162 12.2.3.1 线条的类型 162 12.2.3.2 图形的颜色 163 12.2.3.3 点的形状类型 164 12.2.3.4 线条宽度 166 12.3 常见图形的绘制 167 12.3.1 柱状图(Bar charts) 167 12.3.2 直方图 170 12.3.3 饼图 172 12.3.4 箱线图 172 12.4 Figure、Axes 对象与多图绘制 173 12.4.1 Figure、Axes 对象 174 12.4.2 多图绘制 176 12.4.2.1 多个子图绘制 176 12.4.2.2 一个图中多条曲线绘制 178 第2部分统计学基础 180 第13章描述性统计 181 13.1 数据类型 182 13.2 图表 182 13.2.1 频数分布表 182 13.2.2 直方图 183 13.3 数据的位置 184 13.4 数据的离散度 186 第14章随机变量简介 190 14.1 概率与概率分布 190 14.1.1 离散型随机变量 190 14.1.2 连续型随机变量 192 14.2 期望值与方差 193 14.3 二项分布 194 14.4 正态分布 197 14.5 其他连续分布 199 14.5.1 卡方分布 199 14.5.2 t 分布 199 14.5.3 F 分布 200 14.6 变量的关系 202 14.6.1 联合概率分布 202 14.6.2 变量的独立性 203 14.6.3 变量的相关性 203 14.6.4 上证综指与深证综指的相关性分析 205 第15章推断统计 208 15.1 参数估计 208 15.1.1 点估计 209 15.1.2 区间估计 209 15.2 案例分析 212 15.3 假设检验 213 15.3.1 两类错误 214 15.3.2 显著性水平与p 值 215 15.3.3 确定小概率事件 215 15.4 t 检验 216 15.4.1 单样本t 检验 216 15.4.2 独立样本t 检验 217 15.4.3 配对样本t 统计量的构造 218 第16章方差分析 221 16.1 方差分析之思想 221 16.2 方差分析之原理 222 16.2.1 离差平方和 223 16.2.2 自由度 224 16.2.3 显著性检验 225 16.3 方差分析之Python 实现 226 16.3.1 单因素方差分析 227 16.3.2 多因素方差分析 228 16.3.3 析因方差分析 228 第17章回归分析 231 17.1 一元线性回归模型 231 17.1.1 一元线性回归模型 231 17.1.2 最小平方法 232 17.2 模型拟合度 233 17.3 古典假设条件下^_、^ _ 之统计性质 234 17.4 显著性检验 235 17.5 上证综指与深证成指的回归分析与Python 实践 236 17.5.1 Python 拟合回归函数 236 17.5.2 绘制回归诊断图 238 17.6 多元线性回归模型 240 17.7 多元线性回归案例分析 241 17.7.1 价格水平对GDP 的影响 241 17.7.2 考量自变量共线性因素的新模型 243 第3部分金融理论、投资组合与<em>量化</em>选股246 第18章资产收益率和风险 247 18.1 单期与多期简单收益率 248 18.1.1 单期简单收益率 248 18.1.2 多期简单收益率 249 18.1.3 Python 函数计算简单收益率 252 18.1.4 单期与多期简单收益率的关系 252 18.1.5 年化收益率 254 18.1.6 考虑股利分红的简单收益率 256 18.2 连续复利收益率 259 18.2.1 多期连续复利收益率 260 18.2.2 单期与多期连续复利收益率的关系 262 18.3 绘制收益图 263 18.4 资产风险的来源 264 18.4.1 市场风险 264 18.4.2 利率风险 264 18.4.3 汇率风险 265 18.4.4 流动性风险 265 18.4.5 信用风险 265 18.4.6 通货膨胀风险 266 18.4.7 营运风险 266 18.5 资产风险的测度 266 18.5.1 方差 266 18.5.2 下行风险 268 18.5.3 风险价值 269 18.5.4 期望亏空 271 18.5.5 最大回撤 271 第19章投资组合理论及其拓展 276 19.1 投资组合的收益率与风险 276 19.2 Markowitz 均值-方差模型 280 19.3 Markowitz 模型之Python 实现 285 19.4 Black-Litterman 模型 289 第20章资本资产定价模型(CAPM) 298 20.1 资本资产定价模型的核心思想 298 20.2 CAPM 模型的应用 299 20.3 Python 计算单资产CAPM 实例 301 20.4 CAPM 模型的评价 305 第21章Fama-French 三因子模型 308 21.1 Fama-French 三因子模型的基本思想 308 21.2 三因子模型之Python 实现 310 21.3 三因子模型的评价 315 第4部分时间序列简介与配对交易 317 第22章时间序列基本概念 318 22.1 认识时间序列 318 22.2 Python 中的时间序列数据 320 22.3 选取特定日期的时间序列数据 321 22.4 时间序列数据描述性统计 323 第23章时间序列的基本性质 326 23.1 自相关性 326 23.1.1 自协方差 327 23.1.2 自相关系数 327 23.1.3 偏自相关系数 327 23.1.4 acf( ) 函数与pacf( ) 函数 328 23.1.5 上证综指的收益率指数的自相关性判断 328 23.2 平稳性 331 23.2.1 强平稳 331 23.2.2 弱平稳 332 23.2.3 强平稳与弱平稳的区别 332 23.3 上证综指的平稳性检验 333 23.3.1 观察时间序列图 333 23.3.2 观察序列的自相关图和偏自相关图 333 23.3.3 单位根检验 336 23.4 白噪声 340 23.4.1 白噪声 340 23.4.2 白噪声检验——Ljung-Box 检验 341 23.4.3 上证综合指数的白噪声检验 343 第24章时间序列预测 345 24.1 移动平均预测 345 24.1.1 简单移动平均 345 24.1.2 加权移动平均 346 24.1.3 指数加权移动平均 346 24.2 ARMA 模型预测 347 24.2.1 自回归模型 348 24.2.2 移动平均模型 350 24.3 自回归移动平均模型 350 24.4 ARMA 模型的建模过程 351 24.5 CPI 数据的ARMA 短期预测 351 24.5.1 序列识别 351 24.5.2 模型识别与估计 354 24.5.3 模型诊断 356 24.5.4 运用模型进行预测 359 24.6 股票收益率的平稳时间序列建模 359 第25章GARCH 模型 364 25.1 资产收益率的波动率与ARCH 效应 364 25.2 ARCH 模型和GARCH 模型 365 25.2.1 ARCH 模型 365 25.2.2 GARCH 模型 366 25.3 ARCH 效应检验 368 25.4 GARCH 模型构建 370 第26章配对交易策略 372 26.1 什么是配对交易 372 26.2 配对交易的思想 373 26.3 配对交易的步骤 374 26.3.1 股票对的选择 374 26.3.2 配对交易策略的制定 383 26.4 构建PairTrading 类 387 26.5 Python 实测配对交易交易策略 391 第5部分技术指标与<em>量化</em>投资399 第27章K 线图 400 27.1 K 线图简介 400 27.2 Python 绘制上证综指K 线图 403 27.3 Python 捕捉K 线图的形态 405 27.3.1 Python 捕捉“早晨之星” 406 27.3.2 Python 语言捕捉“乌云盖顶”形态 410 第28章动量交易策略 416 28.1 动量概念介绍 416 28.2 动量效应产生的原因 416 28.3 价格动量的计算公式 417 28.3.1 作差法求动量值 417 28.3.2 做除法求动量值 418 28.4 编写动量函数momentum( ) 420 28.5 万科股票2015 年走势及35 日动量线 420 28.6 动量交易策略的一般思路 423 第29章RSI 相对强弱指标 429 29.1 RSI 基本概念 429 29.2 Python 计算RSI 值 429 29.3 Python 编写rsi( ) 函数 434 29.4 RSI 天数的差异 435 29.5 RSI 指标判断股票超买和超卖状态 436 29.6 RSI 的“黄金交叉”与“死亡交叉” 437 29.7 交通银行股票RSI 指标交易实测 438 29.7.1 RSI 捕捉交通银行股票买卖点 438 29.7.2 RSI 交易策略执行及回测 440 第30章均线系统策略 446 30.1 简单移动平均 446 30.1.1 简单移动平均数 446 30.1.2 简单移动平均函数 448 30.1.3 期数选择 449 30.2 加权移动平均 449 30.2.1 加权移动平均数 449 30.2.2 加权移动平均函数 451 30.3 指数加权移动平均 452 30.3.1 指数加权移动平均数 452 30.3.2 指数加权移动平均函数 454 30.4 创建movingAverage 模组 454 30.5 常用平均方法的比较 455 30.6 中国银行股价数据与均线分析 456 30.7 均线时间跨度 458 30.8 中国银行股票均线系统交易 459 30.8.1 简单移动平均线制定中国银行股票的买卖点 459 30.8.2 双均线交叉捕捉中国银行股票的买卖点 462 30.9 异同移动平均线(MACD) 464 30.9.1 MACD 的求值过程 464 30.9.2 异同均线(MACD)捕捉中国银行股票的买卖点 466 30.10 多种均线指标综合运用模拟实测 468 第31章通道突破策略 473 31.1 通道突破简介 473 31.2 唐奇安通道 473 31.2.1 唐奇安通道刻画 473 31.2.2 Python 捕捉唐奇安通道突破 476 31.3 布林带通道 478 31.4 布林带通道与市场风险 481 31.5 通道突破交易策略的制定 484 31.5.1 一般布林带上下通道突破策略 484 31.5.2 特殊布林带通道突破策略 485 第32章随机指标交易策略 489 32.1 什么是随机指标(KDJ) 489 32.2 随机指标的原理 489 32.3 KDJ 指标的计算公式 490 32.3.1 未成熟随机指标RSV 490 32.3.2 K、D 指__________标计算 495 32.3.3 J 指标计算 497 32.3.4 KDJ 指标简要分析 498 32.4 KDJ 指标的交易策略 499 32.5 KDJ 指标交易实测 499 32.5.1 KD 指标交易策略 499 32.5.2 KDJ 指标交易策略 503 32.5.3 K 线、D 线“金叉”与“死叉” 504 第33章量价关系分析 509 33.1 量价关系概述 509 33.2 量价关系分析 509 33.2.1 价涨量增 510 33.2.2 价涨量平 512 33.2.3 价涨量缩 512 33.2.4 价平量增 513 33.2.5 价平量缩 514 33.2.6 价跌量增 514 33.2.7 价跌量平 515 33.2.8 价跌量缩 515 33.3 不同价格段位的成交量 516 33.4 成交量与均线思想结合制定交易策略 518 第34章OBV 指标交易策略 524 34.1 OBV 指标概念 524 34.2 OBV 指标计算方法 524 34.3 OBV 指标的理论依据 527 34.4 OBV 指标的交易策略制定 527 34.5 OBV 指标交易策略的Python 实测 528 34.6 OBV 指标的应用原则 530
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开源ZipLine本身只<em>支持</em>美股,这是本地化了一下。。
量化投资 数据挖掘技术与实践 MATLAB
全书内容分为三篇。第一篇(基础篇)主要介绍数据挖掘与<em>量化</em>投资的关系,以及数据挖掘的概念、实现过程、主要内容、主要<em>工具</em>等内容。第二篇(技术篇)系统介绍了数据挖掘的相关技术及这些技术在<em>量化</em>投资中的应用,主要包括数据的准备、数据的探索、关联规则方法、数据回规方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法、时间序列方法、智能优化方法等内容。第三篇(实践篇)主要介绍数据挖掘技术在<em>量化</em>投资中的综合应用实例,包括统计套利策略的挖掘与优化、配对交易策略的挖掘与实现、数据挖掘在股票程序化交易中的综合应用,以及基于数据挖掘技术的<em>量化</em>交易系统的构建。
Python做量化交易的一些工具,做个标记
开源框架nnPandas - 数据分析包 nZipline - 一个Python的回测框架 nvnpy - 基于python的开源交易平台开发框架 ntushare - 财经数据接口包 neasytrader - 进行自动的程序化股票交易 npyalgotrade - 一个Python的事件驱动回测框架 npyalgotrade-cn - Pyalgotrade-cn在原版pyalgo...
《Python与量化投资》作者王小川10月带你从零基础掌握Python量化投资实战技能
这里写自定义目录标题《Python与<em>量化</em>投资》作者王小川:写作初衷:Python<em>量化</em>投资-从零基础到实战 现场培训课程特色:课程大纲:报名流程:优惠:联系方式:rn《Python与<em>量化</em>投资》作者王小川:rn华创证券研究所金融工程高级分析师,国内知名MATLAB、Python培训专家,MATLABSKY创始人之一,经管之家CDA课程Python金牌讲师。从事<em>量化</em>投资相关的工作,承担了部分高校的统计课程教...
基于tensorflow的模型参数量化
本人参考这篇文章https://fjdu.github.io/machine/learning/2016/07/07/quantize-neural-networks-with-tensorflow.html 进行基于tensorflow的模型参数<em>量化</em>工作,尝试将浮点数参数<em>量化</em>成8位。此处主要介绍实践过程中碰到的坑。nn已有环境:ubuntu 16.04, tensorflow 1.8, CUDA...
量化回测思路与图解
什么是<em>量化</em>回测,简单定义: 用<em>量化</em>策略对过去指定时间段进行模拟交易,从而得到收益以及净值变化情况等统计数据。 <em>量化</em>回测起到为<em>量化</em>策略进入实盘交易提供一定的依据的作用, 只是判断<em>量化</em>策略好坏的第一个门槛。
量化投资 以R语言为工具 高清 带索引书签目录_蔡立耑著
<em>量化</em>投资 以R语言为<em>工具</em> 高清 带索引书签目录_蔡立耑著
量化交易-量化侠策略T03分享版
T03—MTMCRIS策略为<em>量化</em>侠独家开发, 此代码为分享版, 另外有源码注释版以及Multicharts的代码,方便学习和理解(需捐赠获取)
EasyQuant量化平台 兼容 C++语言 TB语言 文华语言 易盛语言 宽语言 含股票程序化
1. 平台特色:1.1 TB语言等宽语言编写的策略可以直接在本平台使用,无需做任何变化;1.2 策略代码直接编译成C++库,运算速度快,不存在代码泄露风险;1.3 策略在本地运行,不经过第三方服务器,直接报单;1.4 <em>支持</em>多账户、多策略、多周期同时交易;1.5 内置风控模块,可以为品种、合约、账户等分别设置不同级别的风控;1.6 策略运行中可以进行手动干预操作;1.7 一套策略可以不作任何修改直接...
python金融大数据分析+利用python进行数据分析+量化投资以python为工具
python金融大数据分析+利用python进行数据分析+<em>量化</em>投资以python为<em>工具</em>三本书籍有以python为<em>工具</em>对数据分析与<em>量化</em>投资进行学习
Tensorflow中采用的量化方案
Tensorflow中采用的<em>量化</em>方案摘要<em>量化</em>方案3. 实验4. 参考rn摘要rn本文根据google发表在cvpr2018上的<em>量化</em>文章《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》讲解<em>量化</em>过程,该过程同时也是谷歌的Tensorflow Lite中使用的<em>量化</em>方法。...
量化投资:以Python为工具》课后习题,Ipython
课后习题,都在一个文件里,直接就能用,里面用Ipython来运行
python量化投资
<em>量化</em>投资策略与技术修订版.pdf,零起点Python大数据与<em>量化</em>交易.pdf
零起点Python大数据与量化交易完整
零起点Python大数据与<em>量化</em>交易,零起点Python大数据与<em>量化</em>交易,零起点Python大数据与<em>量化</em>交易
打开量化投资的黑箱子 高清pdf
本书简洁易懂,系统的介绍一个<em>量化</em>系统的架构,适合<em>量化</em>入门阅读
量化回测框架设计之交易篇(一)
背景介绍目前回测中报单模式可分为普通限价下单、拆单限价下单(TWAP及VWAP)及智能优化下单(只限定报单量,由算法自动根据当前市场状态优化报单价格),普通限价下单主要用于普通的策略回测,拆单限价下单更多用于策略扩大规模时的容量测试,只能优化下单更多地是与策略本身解耦,单独进行测试,并在实盘中选择是否使用。实际交易中,我们看到的总是当前时间切片之前的盘口行情,以该盘口显示的对手价报单很可能因为网络...
量化交易模型数学原理
<em>量化</em>交易数学模型搭建及原理,如果想把机器学习和<em>量化</em>交易结合起来,是不错的参考资料
量化投资中常用python代码分析(一)
pandas的IO      <em>量化</em>投资逃不过数据处理,数据处理逃不过数据的读取和存储。一般,最常用的交易数据存储格式是csv,但是csv有一个很大的缺点,就是无论如何,存储起来都是一个文本的格式,例如日期‘2018-01-01’,在csv里面是字符串格式存储,每次read_csv的时候,我们如果希望日期以datatime格式存储的时候,都要用pd.to_datetime()函数来转换一下,显得很麻...
量化投资策略-如何实现超额收益alpha
本书的目标是:为读者提供一幅从<em>量化</em>角度绘制出来的市场投资“地图”。为了得到这幅通过实证绘制而成的投资地图,作者详尽地测试了超过1200种投资策略。书中归纳了七个投资维度:盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量以及危险信号,并告诉读者如何有效结合单个投资因子或组件因子,如何构建多因子策略,从而构建更全面的选股模型。最后,作者还介绍了如何将书中提出的策略有效地整合到你的投资过程中,以创造优秀的选股模型,构建自己的<em>量化</em>模型和投资组合,并实现超越市场的收益。本书中概括出的<em>量化</em>方法可以为定性投资者提供一个被证实的设计投资策略的方法,同时也可作为提高投资绩效的准则。
Visual C/C++系统开发典型实例解析1下载
不要分,单兄弟不负任何法律责任,只当做好事了 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/guochandaniu/2319004?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/guochandaniu/2319004?utm_source=bbsseo[/url]
C#版“我的IE浏览器”下载
c#写的IE浏览器,仿IE6~~~开源仅供交流 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jiang371437557/2803700?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jiang371437557/2803700?utm_source=bbsseo[/url]
C#入门经典(第4版)中文版高清PDF【共16个分卷】.part11下载
中文名: C#入门经典(第4版) 原名: Beginning Microsoft Visual C# 2008 作者: (美)沃森(Watson K.) (美)内格尔(Nagel C.) 译者: 齐立波 出版社: 清华大学出版社 目录: 第1部分 C#语言 第1章 C#简介 第2章 编写C#程序 第3章 变量和表达式 第4章 流程控制 第5章 变量的更多内容 第6章 函数 第7章 调试和错误处理 第8章 面向对象编程简介 第9章 定义类 第10章 定义类成员 第11章 集合、比较和转换 第12章 泛型 第13章 其他OOP技术 第14章 C#3.0语言的改进 第2部分 Windows编程 第 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Obj_GetFile/3013070?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Obj_GetFile/3013070?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的