1.量化投资之工具篇：Backtrader从入门到精通（3）Cerebro代码详解
2.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的量化量化Python实现（附全部源码）
3.量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
4.TFlite 源码分析(一) 转换与量化
5.tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程（附python源码）
6.文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
量化投资之工具篇：Backtrader从入门到精通（3）Cerebro代码详解
在深入理解backtrader的工具使用中，Cerebro作为核心控制器，软件软件其代码详解至关重要。源码源码它负责整个系统的量化量化协调和管理，虽然看似复杂，软件软件但实质上是源码源码教务管理系统 源码将任务分发给其他组件如策略、数据源和分析器。量化量化让我们通过源代码解析来逐步揭示其工作原理。软件软件
首先，源码源码Cerebro的量化量化初始化主要设置公共属性，并接受一系列参数，软件软件这些参数在元类中统一处理，源码源码通过**kwargs传递。量化量化初始化过程中，软件软件实际上并未做太多工作，源码源码而是为后续操作准备了基础结构。
数据源的添加是通过cerebro.adddata方法，它可以处理普通数据和resample/replay数据，这个过程涉及对数据源的筛选和处理后加入到Cerebro的datas列表中。
策略的添加同样简单，只是将策略类及参数存储在strats容器中，策略会在run时实例化。
Cerebro的run函数是整个流程的驱动器，它根据传入的参数，按照时间驱动数据运行，同时协调策略、分析器和观察者等组件协同工作。run函数的代码复杂，但关键在于它如何管理和调度各个组件。
最后，Cerebro通过plot方法实现可视化输出，其自身并不直接进行绘图，而是调用plotter模块来完成。
总的来说，虽然Cerebro的代码看起来复杂，但实际上它的作用是连接各个组件，提供一个框架让策略和数据处理得以高效执行。理解Cerebro的app漏洞源码工作原理后，后续理解其他部件如data feeds的运作就更为顺畅了。下文我们将转向数据类的解析，进一步探讨数据的管理与驱动机制。
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：
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。
量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
我们之前对vnpy_ctastrategy相关回测源码进行了解析：
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析1-vnpy_ctastrategy-运行回测
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析2-vnpy_ctastrategy-撮合成交
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析3-vnpy_ctastrategy-计算策略统计指标
相关历史数据可以通过各类数据服务的适配器接口（datafeed）下载，目前vn.py支持以下接口：
然而，上述接口需要注册或付费才能获取数据。
为了帮助初学者更好地理解和学习量化交易以及vn.py框架，我开发了基于efinance数据接口的vn.py的datafeed。
开源地址为：github.com/hgy/vnpy...
编译安装：
下载源代码后，解压并在cmd中运行：
dist目录下vnpy_efinance-x.x.x-py3-none-any.whl包
使用：
安装完成后，在vn.py框架的trader目录中的setting.py中进行配置：
注意：此处只需配置datafeed.name，username和password无需配置。
配置完成后，可以通过以下示例进行调用：
同时，这里分享一个efinance数据下载及入库方法：
然而，efinance在获取分钟级别数据方面并不友好。对于需要获取分钟级别数据的初学者来说，我们可以使用天勤免费版的数据接口：
回首凡尘不做仙：量化交易-数据获取-vnpy_tqsdk免费版
TFlite 源码分析(一) 转换与量化
TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架，其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。商家 导航 源码它由两部分构成：模型转换工具和模型推理引擎。
TFLite 的核心组成部分是转换（Converter）和解析（interpreter）。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型，并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理，在端侧设备上进行计算。
转换部分，主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型，如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成，包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。
在导入模型时，`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点，并检查所有算子是否支持，同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式，通常针对 UINT8（范围为 0-）或 INT8（范围为 -~）。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现，确保输入输出节点的最大最小值存在。
输出模型时，根据指定的输出格式（如 TensorFlow 或 TFLite）进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。
量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数，这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数，该函数基于模板类模板实现。
TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法，实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。
tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程（附python源码）
安装平台是一个相对简单的过程，因为tushare、米筐和akshare这些平台不需要使用pip install来安装（米筐除外，DevTools还原源码但不是必需操作）。首先，需要注册账户，尤其是对于学生群体，按照流程申请免费试用资格和一定积分。然后，打开编译器，比如使用anaconda的jupyter。
基本操作中，导入tushare和米筐时，通常使用ts和rq作为别名，这会影响到之后代码的缩写。例如，使用tushare获取数据的方法可以是这样的：
df = pro.monthly(ts_code='.SZ', start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
这里，ts_code是要分析的股票代码，start_date和end_date是查询的开始和结束日期，fields参数指定需要获取的数据。tushare和米筐对数据查询有详细的说明和解释。
数据处理是初学者需要重点关注的部分。使用pandas进行数据的保存和处理，是这篇文章的主要内容。推荐查找pandas的详细教程，可以参考官方英文教程或中文翻译版教程，这些教程提供了丰富的学习资源。
在处理数据时，可以使用pandas进行各种操作，如数据存储、读取、筛选、排序和数据合并。例如，存储数据到csv文件的代码为：
df.to_csv("名字.csv",encoding='utf_8_sig')
从csv文件读取数据的代码为：
pd.read_csv("名字.csv")
在数据处理中，可以筛选特定条件下的数据，如选择大于岁的人的代码为：
above_ = df[df["Age"] > ]
同时，可以对数据进行排序、筛选、重命名、口袋苍穹源码删除列或创建新列等操作。合并数据时，可以使用`pd.concat`或`pd.merge`函数，根据数据的结构和需要合并的特定标识符来实现。
这篇文章的目的是通过提供pandas数据处理的典型案例，帮助读者更好地理解和使用tushare平台。对于在校学生来说，tushare提供的免费试用和积分系统是宝贵的资源。在使用过程中遇到问题，可以在评论区留言或分享项目难题，以便进一步讨论和提供解决方案。
再次感谢tushare对大学生的支持和提供的资源。如果觉得文章内容对您有帮助，欢迎点赞以示支持。让我们在金融量化分析的道路上共同成长。
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码：
此量化交易策略模型源码采用了一系列技术指标和条件，旨在通过自动化方式提升交易决策的效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的实施。
在多头策略方面，代码通过设置多个条件来识别买入时机。若“SKLOW”超过“S”（一个计算得到的价格阈值）且“SKVOL”（成交量）大于零，且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,BARSSK)”（过去某时段最高价），则发出买入指令（BP）。
同样地，空头策略也设置了相应的买入条件。当“BKHIGH”（一个计算得到的高点）超过“B”（基础价格）且“BKVOL”（成交量）大于零，同时满足一定条件，代码会触发卖出指令（SP）。
此外，源码中还包含了自动过滤规则（AUTOFILTER），以及设置特定价格类型（SETSIGPRICETYPE）和价格取值规则（SETOTHERPRICE），以进一步优化交易决策流程。
文华财经软件指标公式赢顺云指标公式启航DK捕猎者智能量化系统指标源码
在技术分析领域，文华财经软件中的指标公式提供了多种量化分析工具，帮助投资者在交易决策中获取优势。以下是一个具体示例，展示了如何构建一个智能量化系统指标源码，以实现自动化交易策略。
这个指标源码首先通过MA（移动平均）函数计算不同周期的移动平均线，包括日、日、日、日和日的移动平均线。这些平均线被视为价格趋势的重要指示器，帮助交易者识别市场方向。MA5、MA、MA、MA、MA和MA分别代表了5日、日、日、日、日和日的简单移动平均线。
接着，通过RSV（相对强弱指数）计算公式，评估价格变动的相对强弱。RSV=(C-LLV(L,9))/(HHV(H,9)-LLV(L,9))*，其中C代表收盘价，L代表最低价，H代表最高价。RSV值的计算帮助交易者识别市场的超买或超卖状态。
进一步，通过SMA（简单移动平均）计算K、D和J值，形成KDJ指标，K=3*SMA(RSV,3,1)；D=SMA(K,3,1)；J=3*K-2*D。KDJ指标被广泛应用于判断市场趋势和拐点，为交易者提供买入或卖出信号。
最后，通过逻辑判断和条件计算，系统能够自动识别特定的交易信号。例如，当J值穿越一个预先设定的临界值（例如J<），同时满足X和Y的条件时（X=LLV(J,2)=LLV(J,8)且Y=IF(CROSS(J,REF(J+0.,1)) AND X AND J<,,0)），系统可能会触发一个买入或卖出信号，以指示交易者采取相应的行动。
通过这样的智能量化系统指标源码，文华财经软件能够为投资者提供高效、自动化的交易策略，帮助其在市场中获取竞争优势。这种自动化的交易策略不仅节省了人力成本，还能够减少主观判断的偏差，提高交易决策的准确性。
开源大模型GGUF量化(llama.cpp)与本地部署运行(ollama)教程
llama.cpp与ollama是开源项目，旨在解决大型模型在本地部署时遇到的问题。通过llama.cpp，用户可以对模型进行量化，以解决模型在特定电脑配置下无法运行的问题。同时，ollama则提供了一个简单的方法，让量化后的模型在本地更方便地运行。
对于许多用户来说，下载开源大模型后，往往面临不会运行或硬件配置不足无法运行的困扰。本文通过介绍llama.cpp和ollama的使用，提供了一个从量化到本地运行的解决方案。
下面，我们以Llama2开源大模型为例，详细说明如何在本地使用llama.cpp进行量化GGUF模型，并通过ollama进行运行。
在开始前，如果对量化和GGUF等专业术语感到困惑，建议使用文心一言或chatGPT等AI工具进行查询以获取更多信息。
使用ollama进行运行非常简单，只需访问其官网下载安装应用即可。支持众多大模型，操作指令直接使用`ollama run`即可自动下载和运行大模型。
运行指令示例：对于llama2大模型，原本.5G的7b模型在ollama中压缩至3.8G，量化等级为Q4_0。若需导入并运行已量化的GGUF模型，只需创建一个文件并添加FROM指令，指定模型本地文件路径。
在使用ollama进行模型操作时，需注意创建模型、运行模型等步骤。若有疑问，可留言交流。
对于自行下载的模型，要实现量化成GGUF格式，就需要借助于llama.cpp项目。该项目旨在实现LLM推理，支持多种量化级别，如1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，以提高推理速度并减少内存使用。
要使用llama.cpp，首先需克隆源码并创建build目录，然后通过Cmake进行编译。推荐使用Visual Studio 进行编译。编译成功后，可在bin/release目录找到编译好的程序。
接下来，通过llama.cpp项目中的convert.py脚本将模型转换为GGUF格式。对于llama2-b模型，转换后的模型大小从.2G缩减至6.G。
量化模型后，运行时使用llama.cpp编译的main.exe或直接使用ollama进行操作。通过创建文本文件并指定模型，使用ollama run指令即可轻松运行量化后的模型。
本文通过详细示例展示了如何利用llama.cpp和ollama对大模型进行量化并实现本地运行。若需进一步了解或在操作中遇到问题，欢迎在留言区进行交流。
LOC度量指标
LOC度量指标主要用于量化软件代码量。它关注的是源代码行数，能提供一个对代码规模的直观了解。LOC指标常用于软件开发项目的规划、评估以及比较不同程序的大小。
在软件开发过程中，LOC指标被用于衡量代码量，帮助开发者估算完成任务的时间，以及预测程序的维护成本。然而，LOC指标也存在局限性。它不能反映代码的质量或效率，更侧重于代码的物理长度。
对于、Flash等非文本文件，LOC度量指标无法应用。因为它主要针对文本文件，统计文件数量、文本行数和字符数。文件数量提供文件的总体计数，文本行数反映文本内容的长度，而字符数则是所有字符的总数。
例如，对于文本文件的分析，通过LOC度量指标可以得到文件的详细信息，包括文件数量、文本行数和字符数。这有助于理解文本文件的大小和复杂性，对文档的管理以及查找和替换操作提供方便。
比如，对于某个项目，统计得到文件数量为个，文本行数为,行，字符数为,个。这表明项目包含大量文本文件，且每文件平均有行和1,个字符。这样的信息有助于项目团队了解项目规模，制定合理的时间和资源分配。
而“LOC”在中文中的含义是“代码长度”，来源于英文“Length of the code”。它是一个软件开发中的度量指标，主要用于量化源代码的大小。通过统计代码行数，LOC度量指标提供了一个直观的度量单位，便于评估代码规模，指导项目管理。
例如，LOC指标可以用于评估某个软件项目的工作量。在进行软件开发时，项目经理可以利用LOC指标来估算开发时间、预算和资源需求。这有助于在项目规划阶段进行合理的成本和时间估算。
总结而言，LOC度量指标是一个有用的工具，能够提供关于代码量的清晰、直观的度量。通过分析文件数量、文本行数和字符数，可以得到关于项目规模、复杂度和工作量的重要信息。然而，值得注意的是，LOC指标仅关注代码的物理长度，而忽略代码的质量、可读性和维护性。因此，在使用LOC度量指标时，需要结合其他评估指标，以获得更全面的项目理解。
