<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

zw版足彩大数据&报价 ::zw增强版足彩大数据,文件名后缀是'.dat' ::文件格式是标准文本格式,逗号分隔 ::zw增强版,在标准版赔率基础上,增加了倒数.比率两组归一化数据 ::zw版2010-2015年,近6万场足彩实盘数据,包含:官方数据,欧平,立博.bet365,澳门.伟德.SNAI.威廉等欧赔.亚赔数据包: ::zw版足彩大数据索引文件,目前是免费提供的, ps:: 有时间 再整理一套股票版本的大数据包 股票数据,目前我只有9x年开盘到2012的  2012以后的要重新采集,12

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =

[文件说明] $mx1,是单日数据:$mx9,是日数据和 入选率:2%, 准确度:40% 盈利率:120%左右 目前在测试稳定性 5月1日-6月14日,实盘数据 $mx9,15061409x150614,$100,151%,44.79%(43/96),#,x,44%,43,96,$,152%,100,29184,@x2,$319,277.22%(499/180),k9,47.62%(10/21) 单关盈利率v:150%,准确率:44.79%(43/96) 2x1盈利率v:277.22%(499/

4月上旬,在blog<大数据和高频量化交易 >,我们曾经说过: 实战测试,数据越多,反而会影响精度.目前个人数据分析的一个重点,就是"小"数据.老子<道德经·第六十三章>有云:天下大事,必做于细.    我在一个blog上面也找到了数学支持,龙格现象,http://zh.wikipedia.org/wiki/龙格现象    ::维度越多,可供单一维度的数据量就也少,反而会影响分析结果. 才两个月,今天在csdn,zw的"小数据"理论,也碰到黑

本文首发于InfoQ公众号头条. 四年一度的世界杯又来了,作为没什么时间看球的码农,跟大家一样,靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣, 然而总是买错球队,面对各种赔率也不知道怎么买才划算,足彩是不是碰大运的?如何提高自己的预测水平,成为预言帝,升职加薪赢取白富美走上人生巅峰? 本文采用机器学习方法,试图通过特定指标进行训练,对世界杯剩下的比赛胜负平做预测,并判断足彩给出的赔率是否值得买,以赢得博弈游戏的胜利.选取的数据量较少,仅提供一种思路,以下为我的程序的预测结果: 引言 本文主要写给跟我一样对机

足彩投注 题目概述 题目背景 了解足球彩票的人可能知道,足球彩票中有一种游戏叫做"胜负彩",意为猜比赛的胜负.下面是一些与胜负彩有关的术语 注 :每一组有效组合数据. 投 注:彩民以现金购买足球彩票的行为. 单式投注:彩民对于所有球队的比赛成绩均只选择一种预测结果的投注方式.投注的数量(注数)为1. 复式投注:彩民对于某些场次的比赛成绩选择两种以上的预测结果的投注方式.投注的数量为复式投注的组合数.例如,某彩民对一场比赛预测了两个结果(例如,胜平), 另一场比赛预测了三个结果(胜负平)

你不知道的事比你知道的事更有意义,因为生活中发生了许多微小的事情,尽管出现的概率非常小,但是却以某一种巨大的力量影响我们的生活.但是由于思维习惯的问题,导致我们看问题的方式使得我们不能很快地把握事物的本质.<黑天鹅>或许稍微能让我们打开一下思维的大门. 数到3 "科学家认为,寻找自身缺点使他们变成象棋高手,而不是练习下棋把他们变成怀疑主义者.同样,投机家乔治·索罗斯在进行金融读博时会不断寻找证明他最初看法错误的事例.这大概是真正的自信:冷眼看世界而不需要找理由满足自我膨胀的欲望.&q

原(http://www.cnblogs.com/zisou/p/cocos2d-xZhuanpan.html) 博彩大转盘,转盘抽奖的小系统,这是一个很有意思的游戏模块,游戏中增加这样一些趣味的小模块,我会附上源码: 会增进玩家的粘性,每天都想来抽两把试试手气: 我做的这个是个矩形风格的转盘,不是那种圆形的转盘,但是原理是相差不多的: 首先准备一些素材,如:奖品,转盘格子背景,开始按钮等等.... 接下来,我想把这个转盘系统单独做在一个class文件夹中,以后可插拔的方便接入任何游戏,建了一个

书在这里 不要关注可能性,而要关注结果 不要迷信那些估值和行业发展研究文字,因为所有大家看得到的模型和研究报告都是有关白天鹅的,而你的命运或许实际掌握在黑天鹅那里 你不知道的事比你知道的事有意义 你可以通过最大限度地置身于正面的黑天鹅事件的影响下,来享受黑天鹅现象的好处 我们的世界是由极端.未知和非常不可能发生的事物主导的,而我们却一直把事件花在讨论琐碎的事情上,只关注已知和重复发生的事物 真正的经验主义要尽可能真是地反映现实.诚实 在极端斯坦,个体能够轻易地以不成比例的方式影响整体 错误地把对

博彩大转盘,转盘抽奖的小系统,这是一个很有意思的游戏模块,游戏中增加这样一些趣味的小模块,我会附上源码: 会增进玩家的粘性,每天都想来抽两把试试手气: 我做的这个是个矩形风格的转盘,不是那种圆形的转盘,但是原理是相差不多的: 首先准备一些素材,如:奖品,转盘格子背景,开始按钮等等.... 接下来,我想把这个转盘系统单独做在一个class文件夹中,以后可插拔的方便接入任何游戏,建了一个文件夹ZhuanPanSystem: 说一下大概的制作思路,首先是需要格子,来组成一个矩形矩阵,长和宽根据自己需求

using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp1 { //class bf //{ // /// <summary> // /// 类型名 // /// </summary> // public string

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define path "1E~001.txt" char ** g_QQ;//存放在内存中的qq数据 ;//标识一共多少行 ;//标识有多少数据很长的数据 //读取一共有多少行数据 int read_total_hang() { ; FILE *pf = fopen(

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 核心 正态分布+逻辑回归+Fico建模 数据清洗(正则表达式) 获取外部数据(政府公开信用数据,外购征信数据) 谨慎大数据黑天鹅事件,对历史数据权重处理 信用评分 人数

大数据,why python ps, 2015-12-4 20:47:46 python" title="大数据,why python">http://www.open-open.com/news/view/fbffc4 <机器学习编程语言之争,Python夺魁>,又是一只黑天鹅 -------- 在<zwPython 3.0 初步规划>blog中,我们极大地强化了大数据功能,并作为首个All-in-one大数据分析平台.参见:http://bl

AI,大数据,复杂系统 最精 40本大书单 原创 2017-10-30 Peter 混沌巡洋舰 如果这篇文的题目变成最全书单,那么这篇文会变得又臭又长,这个年代,关于人工智能和大数据的书,没有一万本也有一千本,而这里列出的40本,则是精选过的,不敢说每一本都字字珠玑,但这个书单保证没有一本水书.废话不说,赶快上车,先放思维导图,再一本本的简单说说. 书单分成8部分,其中的数字代表我对这一系列的书的推荐程度. 先说经典书的部分 终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界  这本书的名字,显示着作者试

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

据国外媒体报道,苹果在中国降低iPhone价格的策略已收到明显的效果,自从1月11日正式调整价格以来,iPhone在苏宁电器平台上的销量飙升83%,而天猫上的销量也增长了76%,其中最受欢迎的机型是iPhone8和iPhone XR,如此销量使得整个产业链又充满活力,准备在春节假期之后大干一场,国产智能机的簇拥者则纷纷抱怨消费者见异思迁:此前iPhone天价的时候,大家纷纷高喊支持国产,现在苹果刚刚降价,他们就立即倒戈,这让人想起"郊区大妈哄抢家乐福打折鸡蛋"的情景.受惠于销量飙升,苹

本文略长,阅读大约需要10分钟. 懵懵懂懂的学习了python,然后一发不可收拾的爱上了python大数据分析,慢慢的走进了大数据的学堂,学习如何大数据挖掘,大数据分析,到BI系统建设使用. 大数据的历程都是懵懵懂懂的,一个坑一个脚印自己摸过河,可能很多想法都不是对的,记录下学习的历程,往后余生,咋说也是个念想.不是吗? 一  python的学习经历 现单位是传统公司,没有996,工作业余时间很多,可能为了打发时间,同时不想自己技术out,无意间就强迫自己学习了python,然后发现python

算法霸权 作者在华尔街对冲基金德绍集团担任过金融工程师,后来去银行做过风险分析,再后来去做旅游网站的用户分析.后来辞职专门揭露美国社会生活背后的各种算法的阴暗面. 书中提到的算法的技术缺陷,我归纳为两点:第一个比较致命:不准确.不准确有两种体现,首先是算法先天的问题,比如教师评估算法,针对大规模的学生来评估教学质量是可行的,但是具体到一个教师,每年只教30个学生,如果这30个学生中有一两个极好或极差的,会导致对教师的评估出现很大的波动. 算法不准确的第二种情况是得不到反馈因此没法逐步优化,作者举