1.博客的含义
2.深入理解Pytorch的源码BatchNorm操作（含部分源码）
3.Chrome 专题 - 使用 Chrome，这些插件不能错过
4.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的源码Python实现（附全部源码）
5.Barra模型因子的构建及应用系列七之Liquidity因子
6.短线擒龙指标公式源码

博客的含义

       â€œåšå®¢â€ï¼ˆBlog或Weblog）一词源于“Web Log（网络日志）”的缩写，是一种十分简易的傻瓜化个人信息发布方式。让任何人都可以像免费电子邮件的注册、写作和发送一样，完成个人网页的创建、发布和更新。如果把论坛（BBS）比喻为开放的广场，那么博客就是你的开放的私人房间。可以充分利用超文本链接、网络互动、动态更新的特点，在你“不停息的网上航行”中，精选并链接全球互联网中最有价值的信息、知识与资源；也可以将你个人工作过程、生活故事、思想历程、闪现的灵感等及时记录和发布，发挥您个人无限的表达力；更可以以文会友，结识和汇聚朋友，进行深度交流沟通。

       ä½•ä¸ºåšå®¢ï¼Ÿå®šä¹‰ä¸Žè§£é‡Š

       â€œåšå®¢â€å½“然是个大家都陌生的名词，因为这个中文名字还是博客中国的王俊秀灵机一动的产物。博客的英文名词就是“Blog或Weblog”（指人时对应于Blogger），又一个典型的网络新事物，你查阅最新的英文词典也不可能查到。该词来源于“Web Log（网络日志）”的缩写，特指一种特别的网络个人出版形式，内容按照时间顺序排列，并且不断更新。

       ä½†æ˜¯ï¼Œæ­£å› ä¸ºç®€å•ï¼Œè¦è§£é‡Šæ¸…楚，反而十分复杂。定义五花八门，一百个人就有一百种观点。至今缺乏严谨的定义，也还没有收入任何主要的词典之中。因此，还是集思广益，让我们先从各个角度来看看这个概念的含义：

       åšå®¢ï¼ˆBlog）最普通的名词解释

       åšå®¢ï¼ˆBlog，weblog的缩略词，由Peter Merholz发明）

       1、 名词，有时为了区分也称博客网站（网页）。指网上写作的一种特定形式和格式。由按时间倒序排列的文档组成的栏目，两侧通常还可以有补充材料，频繁更新，一般大量使用链接。

       ä¸€èˆ¬æœ‰æˆ˜äº‰åšå®¢ï¼ˆWarblog，Matt Welch发明）、日记博客（Journal blog和Diary blog），知识博客（Knowledge Log、Klog、K-Blog）、新闻博客（News blogs）、专家博客（Pundit blog）、技术博客（Tech blog）、群体博客（Group blog）、移动博客（Moblog）、视频博客（Videoblog）、音频博客（Audioblog）、图片博客（Fotolog）、法律博客（Blawg）、文摘博客（Digest blog）

       ç”±æ­¤è¿˜è¡ç”Ÿå‡ºå¤§é‡æ–°è¯æ±‡ï¼Œæ¯”如博客世界（Blogosphere）、博客精英（Blogerati）、博客链接（Blogroll）、法语博客（Froglogs）、语言博客（Linguablog）和小猫博客（Kittyblogger，指写些日常琐碎内容的博客）等。

       2、 动词，在blog上写文章。

       åšå®¢ï¼ˆBlogger）

       åè¯ï¼Œæ‹¥æœ‰blog网站或者在blog上写作的人。

       å¯¹äºŽåšå®¢çš„严谨定义举例

       ã€Šå¸‚场术语》中对Blog这样描述：“一个Blog就是一个网页，它通常是由简短且经常更新的Post所构成；这些张贴的文章都按照年份和日期排列。Blog的内容由个人喜欢。可从有关公司、个人、新闻，或是日记、照片、诗歌、散文，甚至科幻小说的发表或张贴。许多Blogs是个人心中所想之事情的发表，其它也有非个人的Blogs，那是一群人基于某个特定主题或共同利益领域的集体创作。Blog好象对网络传达的实时讯息。撰写这些Weblog或Blog的人就叫做Blogger或Blog writer。”

       ã€Šç½‘络翻译家》对博客（Blogger）的概念解释为：

       ç½‘络出版（Web Publishing）、发表和张贴（Post——这个字当名词用时就是指张贴的文章）文章是个急速成长的网络活动，现在甚至出现了一个用来指称这种网络出版和发表文章的专有名词——Weblog，或Blog。一个Blog就是一个网页，它通常是由简短且经常更新的Post所构成；这些张贴的文章都按照年份和日期排列。Blog的内容和目的有很大的不同，从对其他网站的超级链接和评论，有关公司、个人、构想的新闻到日记、照片、诗歌、散文，甚至科幻小说的发表或张贴都有。许多Blogs是个人心中所想之事情的发表，其它Blogs则是一群人基于某个特定主题或共同利益领域的集体创作。Blog好象对网络传达的实时讯息。撰写这些Weblog或Blog的人就叫做Blogger或Blog writer。在网络上发表Blog的构想使于年，但到了年才真正开始流行。起初，Bloggers将其每天浏览网站的心得和意见记录下来，并予以公开，来给其它人参考和遵循。但随着Blogging快速扩张，它的目的与最初已相去甚远。目前网络上数以千计的 Bloggers发表和张贴Blog的目的有很大的差异。不过，由于沟通方式比电子邮件、讨论群组更简单和容易，Blog已成为家庭、公司、部门和团队之间越来越盛行的沟通工具，因为它也逐渐被应用在企业内部网络（Intranet）。目前有很多网站可以让网友设立帐号及发表Blogs。

       å„类人士对博客的不同理解和定义

       æ›´å¤šå…³äºŽåšå®¢çš„形象比喻和定义：

       u 博客概念主要体现在三个方面：频繁更新（Frequency）、简洁明了（Brevity）和个性化（Personality）（Evan Williams）

       u 博客是每周7天，每天时运转的言论网站，这种网站以其率真、野性、无保留、富于思想而奇怪的方式提供无拘无束的言论。（佩姬?努南的解释）

       u 博客是互联网上最新的发展潮流，是继E-mail、BBS、ICQ（IM）之后，出现的第四种网络交流方式。

       u 博客是用带着索引的文字进行对话的咖啡屋。（Rebecca Blood著《博客手册》（The Weblog Handbook））

       u 博客就是一个人未经编辑的声音（The unedited voice of a person）（戴夫·温纳（Dave Winer））

       u 博客（Weblog）是这样一个按照时间顺序摆列的集合，集合中的元素是被公开发布，并能够通过互联网被访问到的独立的思想泡泡（thought bubbles），博客中的每条内容是博客们当时在想什幺的思想快照。（James Snell）

       u 博客之于知识，就像Napster之于音乐，Linux之于软件（博客中国）

       u 博客代表着“新闻媒体3.0”：旧媒体（old media）→→新媒体（new media）→→自媒体（we media）（Dan Gillmor）

       u 博客是媒体的开放源代码运动

       u 博客是内容的开放源代码运动

       u 博客——知识经济2.0（姜奇平）

       u 博客是一个“快捷易用的知识管理系统”（Dylan Tweney）

       u 博客是“个人主页2.0”（博客中国）

       è¿˜æœ‰åšå®¢ä»¬çš„七嘴八舌，也很有启发：

       u 博客是新型的“协同媒体”

       u 博客是“不停息的网上旅程”

       u 博客是“个人网上出版物（社区）”

       u 博客是“网络中的信息雷达系统”

       u 博客是“人工搜索引擎”，是“专家过滤器”

       u 博客是“自组织网络生态”

       u 博客是“草根记者”……

       u 博客是网络时代的个人“读者文摘”

       u 博客是以超级链接为武器的网络日记

       u 博客是信息时代的麦哲伦（博客中国）

       u 博客是信息奶牛，吃的是“信息草”，挤出来的是“信息奶”。

       u 博客代表着新的生活方式和新的工作方式，更代表着新的学习方式。通过博客，让自己学到很多，让别人学到更多。

       u 一些人为摘录的新闻吧

       u 因为把信息进行了分类和筛选发布，所以很“有用”

       u 通常用来广播信息

       u 一种学习工具

       u 简单到傻瓜也会建立

       u 最个人化的电子日记 ...

       u 一种与小群体进行经常性沟通的形式

       u 不就是一个HTML编辑器吗？

       u web 出来就有了，不是新东西

       u 迅速/便捷地出版

       u 经常更新甚至包括亵渎语言的发泄地，自言自语的场所

       u 可能是下一代印刷杂志的发展方向，保持随时更新

       u 一种好工具!

       u 只不过是作者个人描述自己生活和日常事件的短评，当然还包括一些有趣的发现和到其他网站的推荐链接

       u 未来的网上随笔

       u 将发展并变成一个强大的、极便宜的电子学习（e-Learning） 工具

       u 有人把它形容为网络上的雷达系统

       u 女孩子的私人好朋友

       â€œåšå®¢ä¸­å›½â€å¯¹åšå®¢å†…涵的基本定义和理解

       åšå®¢æ˜¯ä¸€ç§â€œé›¶è¿›å…¥å£åž’”的网上个人出版方式，“零进入壁垒”主要是满足“四零”条件（零编辑、零技术、零成本、零形式）。

       åšå®¢æ¦‚念一般包含了三个要素（当然，也不需要局限这些定义）：

       l 网页主体内容由不断更新的、个人性的众多“帖子”组成；

       l 它们按时间顺序排列的，而且是倒序方式，也就是最新的放在最上面，最旧的在最下面；

       l 内容可以是各种主题、各种外观布局和各种写作风格，但是文章内容以“超链接”作为重要的表达方式。

       åšå®¢çš„三大主要作用为：

       l 个人自由表达和出版；

       l 知识过滤与积累；

       l 深度交流沟通的网络新方式。

       ä½†æ˜¯ï¼Œè¦çœŸæ­£äº†è§£ä»€ä¹ˆæ˜¯åšå®¢ï¼Œæœ€ä½³çš„方式就是自己马上去实践一下，实践出真知。如果你现在对博客还很陌生，我建议直接去找一个博客托管网站。先开一个自己的博客帐号。反正比注册邮件更简单，也不用花费一分钱，觉得没劲也就随手扔掉得了。

       åšå®¢æ¦‚念必须澄清的误解

       åšå®¢ä¸ç­‰äºŽä¸ªäººæ—¥è®°ï¼›åšå®¢ä¸ç­‰äºŽä¸ªäººç½‘站。但博客可以是个人媒体、个人网络导航和个人搜索引擎。

       å› ä¸ºï¼ŒBlog一词来源于“网络日志（Web Log）”，而不是“网络日记（Web Diary）”。两者的侧重点完全不同。

       æ—¥è®°ï¼ˆDiary）：指个人把每日发生的事、经历和观察的东西写下的记录。个人性、私密性，主要为自己而写。

       æ—¥å¿—（Log）：航海记录，对船速、船程以及船上发生的所有对航海有意义的事件的记载。非个人、公开性。主要为别人而写。

       å› æ­¤ï¼Œåšå®¢æ˜¯ä¸ªäººæ€§å’Œå…¬å…±æ€§çš„结合体，其精髓不是主要表达个人思想，不是主要记录个人日常经历；而是以个人的视角，以整个互联网为视野，精选和记录自己互联网上看到的精彩内容，为他人提供帮助，使其具有更高的共享价值。

       åšå®¢ç²¾ç¥žçš„核心并不是自娱自乐，甚至不是个人表达自由，相反，是体现一种利他的共享精神。为他人提供帮助。个人日记和个人网站主要表现的还是“小我”，而博客表现的是“大我”。也许形式上很接近，但内在有着本质的差异。因此，所有优秀博客网站中，真正表达作者个人的内容非常有限，最多只是点缀，而不像个人网站那样是核心！

       David Weinberger说：“互联网教给我们这样一个道理：我们既能够成为一个庞大公共群体的一部分，还能够保持我们的个性面孔。但是这又需要我们花更多时间在公共场所生活。在互联网上, 日记的概念已经被外化了：会有公共的日记出现。今后可能的情况是，在真实世界中曾经有的公众和私人自我之间的那条本来明显的界限会逐步被腐蚀掉，一点一滴地。”他认为，未来每一个人都会拥有至少个崇拜者。而博客无疑是构建个人影响力的重要手段。

       å½“然，博客是一种快速演变中的形式，而且是一种真正的草根力量，因此理解博客不必太拘泥于形式

深入理解Pytorch的BatchNorm操作（含部分源码）

       Pytorch中的BatchNorm操作在训练和测试模式下有所不同，特别是源码在涉及dropout时。Batch Normalization（BN）是源码深度学习中的重要技术，通过在神经网络中间层对输入数据进行标准化处理，源码解决协方差偏移问题。源码画斜线指标源码其核心公式包含对每个通道数据的源码均值和方差计算，规范化操作后进行仿射变换以保持模型性能。源码

       在BN中，源码需要关注的源码参数主要包括学习参数gamma和beta，以及动态统计的源码running_mean和running_var。在Pytorch的源码实现中，如nn.BatchNorm2d API，源码关键参数包括trainning（模型是源码否在训练模式）、affine（是源码否启用仿射变换）、track_running_stats（是否跟踪动态统计）和momentum（动态统计更新的权重）。

       训练状态会影响BN层的计算，当模型处于训练状态（trainning=True）时，running_mean和running_var会在每次前向传播（forward()）中更新，而转为测试模式（mode.eval()）则会冻结这些统计值。源码中的_NormBase类和_BatchNorm类定义了这些操作的细节，包括动态统计的管理。

       对于自定义BN，可以重载前向传播函数，改变规范化操作的细节。总的来说，理解Pytorch的网络开发项目源码BatchNorm操作，需关注其在训练和测试模式中的行为，以及与模型训练状态相关的关键参数。

Chrome 专题 - 使用 Chrome，这些插件不能错过

       欢迎探索使用 Chrome 浏览器时的插件世界，为您推荐以下提升效率和体验的强力插件。

       首先是 Earth View from Google Earth，这款插件为新打开的选项卡设置卫星图像背景，提供背景历史记录功能，包括分享、下载卫星图像，美化界面的同时赋予探索欲。

       Momentum 类似于 Earth View，提供随机背景，并添置时钟、美文、提醒事项等功能，使之成为多功能选项卡启动器。

       接着是 Adblock Plus，专为屏蔽广告打造，不仅消除广告干扰，用户可自定义屏蔽内容范围，甚至参与项目源代码编辑，以适应个性化需求。

       Tampermonkey 则为用户提供执行脚本能力，从去广告到网页定制，各种功能一应俱全，python写天气源码兼容各类网站特性。

       推荐 Search By Image、购物党比价、soTab搜索引擎一键切换、以及 自动中文空格插件，增添使用乐趣。

       IE Tab 是专门针对那些依赖IE内核的网站而开发的，可以在Chrome中实现访问。

       为了提高英文学习体验，推荐 单词发现者+划词翻译 组合，动态高亮重要词汇并即时翻译。

       在日常使用中，OneTab插件可以帮助整理标签页，节省内存和电量，使浏览器更高效。

       Free Video Downloader 系列插件可以下载网页中的视频资源，包括 Video Downloader professional、Video DownloadHelper 和 Video Downloader GetThemAll，提供多种选择。

       面向喜欢做笔记的用户，Remarkerbe 提供了便捷的注解与收藏功能，并同步至印象笔记，方便查阅。

       书签侧边栏 插件则是用于便捷管理和分类书签，提升网页导航体验。

       以上推荐的xss脚本攻击源码插件涵盖了美化、提高效率、学习资源管理、视频下载等多个维度，无论是学习还是工作，均可助您一臂之力。

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。

       所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标：

       1. 移动平均（Moving Average）

       2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）

       3. 动量（Momentum）

       4. 变化率（Rate of Change）

       5. 均幅指标（Average True Range）

       6. 布林线（Bollinger Bands）

       7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）

       8. 随机振荡器（%K线）

       9. 随机振荡器（%D线）

       . 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）

       . 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）

       . MACD（Moving Average Convergence Divergence）

       . 梅斯线（High-Low Trend Reversal）

       . 涡旋指标（Vortex Indicator）

       . KST振荡器（KST Oscillator）

       . 相对强度指标（Relative Strength Index）

       . 真实强度指标（True Strength Index）

       . 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）

       . 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）

       . 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）

       . 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）

       . 强力指数指标（Force Index）

       . 简易波动指标（Ease of Movement）

       . 顺势指标（Directional Movement Index）

       . 估波指标（Estimation Oscillator）

       . 肯特纳通道（Keltner Channel）

       . 终极指标（Ultimate Oscillator）

       . 唐奇安通道指标（Donchian Channel）

       

参考资料：

乐学偶得系列笔记，开源项目ultrafinance。

       深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

Barra模型因子的构建及应用系列七之Liquidity因子

       在构建Barra模型系列文章的篇章中，我们深入探讨了因子构建及应用，前文已详尽地介绍了Size、Beta、spring源码怎么转换Momentum、Residual Volatility、NonLinear Size及Book-to-Price因子的构建与应用。此系列文章的第七部分，我们将关注于Liquidity因子的构建与应用。

       Liquidity因子在Barra模型中的计算方法包含三个关键子因子：月度换手率、季度换手率与年度换手率，各子因子权重分别为0.、0.、0.3。该因子的换手率通过成交量与流通股本的比率计算，通过T天的加总求得对数形式，具体换手率的计算周期分别为月度天、季度天、年度天。

       通过使用alphalens对Liquidity因子进行分析（年-年3月5日），我们发现：各调仓周期下的alpha收益均为负数，而5天调仓周期下的beta收益为正且最高；Liquidity因子的最大分组与最小分组均贡献负收益，且最大分组的负收益远超最小分组。进一步分析信息系数，IC均值与IC标准差在不同调仓频率下差异不大，平均IC仅为-0.，低于0.的阈值，显示了该因子的选股能力有限。从分组收益图可见，Liquidity因子表现出两端负收益、中间正收益的特征，这表明过高的或过低的换手率均会导致平均收益的下降。

       基于因子分析，Liquidity因子的收益能力不佳，若作为单因子策略应用，预期回测收益同样较差。然而，为了后续对Barra模型个因子进行综合分析，我们依然编写了代码以备后续使用。接下来，我们将深入探讨Liquidity因子的回测分析。

       回测时间设定为年1月1日至年3月5日，采用全A股作为回测品种（剔除ST股、停牌股与一年内的次新股），初始资金设定为万。手续费采用双边万二佣金与单边千一印花税（总计千1.4，即双边万7）作为计算依据，滑点设定为双边千1.，最大持仓数量限制为只股票。

       策略净值曲线显示波动较小，在下跌阶段（年7月-月）具备较强的抗跌能力，在随后的反弹阶段亦展现良好的进攻能力，整体表现较为稳健。然而，从历史回测数据来看，Liquidity因子的收益虽能跑赢大盘指数，但未能创造正收益。年化收益率为-1.%，最大回撤率为-.%，夏普比率-0.，胜率仅.%。总体而言，尽管Liquidity因子在构建与应用中展现出一定的分析价值，其收益表现与预期仍有较大差距。

       总结而言，本期文章详细探讨了Liquidity因子在Barra模型中的构建与回测分析，揭示了其在策略应用中的收益特点与潜在局限性。读者可通过掘金量化社区获取本期策略源码，进一步探索因子在实际投资决策中的应用与优化。

短线擒龙指标公式源码

       短线擒龙指标公式源码：

       python

       SHORT_TERM_TREND = (CLOSE - OPEN) / OPEN

       VOLUME_WEIGHT = VOLUME / AVERAGE_VOLUME()

       MOMENTUM = EMA(CLOSE, 5) - EMA(CLOSE, )

       SHORT_TERM_DRAGON = SHORT_TERM_TREND * VOLUME_WEIGHT * MOMENTUM

       上述公式是一个简化的示例，用于捕捉短期内的强势股票，即“短线擒龙”。

       1. 短期趋势（SHORT_TERM_TREND）：这里使用当日收盘价与开盘价的差值，再除以开盘价，以计算股票的短期趋势。这种方法可以捕捉当日价格的相对变化。正值表示上涨，负值表示下跌。

       2. 成交量权重（VOLUME_WEIGHT）：成交量是评估股票活跃度的关键指标。通过将当日成交量与过去日的平均成交量进行比较，我们可以了解当日成交量的相对大小。如果成交量放大，则意味着有更多的资金参与，可能预示着价格的变动。

       3. 动量（MOMENTUM）：使用5日和日指数移动平均线（EMA）的差值来计算动量。这是一种常见的技术分析方法，用于识别价格的短期和中期趋势。正值表示短期趋势向上，负值表示向下。

       4. 短线擒龙指标（SHORT_TERM_DRAGON）：将上述三个指标相乘，得到短线擒龙指标。这个指标综合考虑了价格趋势、成交量和动量，旨在捕捉短期内具有强劲上涨潜力的股票。当SHORT_TERM_DRAGON指标为正且数值较大时，可能意味着股票在短期内具有上涨潜力。

       请注意，这只是一个简化的示例公式，实际应用中可能需要更多的因素和复杂的计算。此外，任何技术指标都有其局限性，应结合其他分析方法和市场信息进行综合判断。

通达信也可以挑战talib技术分析库了

       TA-Lib，即技术分析库，是一个广泛流传的开源库，支持多种编程语言接口，如C/C++、Java、Perl、Python和% Managed .NET等。

       TA-Lib库包含多种指标，涵盖了股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，例如MACD、RSI、KDJ、动量指标和布林带等。

       TA-Lib可分为个子板块：Overlap Studies（重叠指标）、Momentum Indicators（动量指标）、Volume Indicators（交易量指标）、Cycle Indicators（周期指标）、Price Transform（价格变换）、Volatility Indicators（波动率指标）、Pattern Recognition（模式识别）、Statistic Functions（统计函数）、Math Transform（数学变换）和Math Operators（数学运算）。

       在Python环境下，安装TA-Lib非常简单，只需一行命令即可完成。

       在Python中，使用TA-Lib计算收盘价简单移动平均数SMA的方法如下：

       计算收盘价动量，时间周期为5的方法如下：

       TA-Lib还提供了一种统一的API调用接口，可以直接导入函数或通过名称实例化。

       调用函数的方式与函数API相同。

       TA-Lib支持的指标包括多个技术指标，分为不同的函数分类。

       以下是TA-Lib的全部介绍和使用方法。

       TA-Lib的缺点可能是性能问题。

       我测试了另一款Tulip技术分析库的性能，发现tulip的性能远超TA-Lib。

       关于Tulip如何战胜TA-Lib，原因有以下两点：

       第一点：为了性能，Tulip在程序中广泛采用宏来替代常规函数，这可能导致代码难以理解，改bug复杂等问题。

       第二点：Tulip为了保证接口的普适性，在正式计算之前进行了一系列的施法咏唱，导致代码冗长。

       为了获取tulip的强大性能，设计了通达信适用的tulip技术分析dll，能够调用全部tulip的函数。

       通达信现在也能够享受到高级技术分析库的全部优点了。

       Tulip的源码已经编写通用的DLL，能够在通达信和大智慧中随意调用。

       以上DLL都是可以付费含代码出售的。

       如果想学习DLL的编写方法，有付费的《通达信》编写DLL的教程。