量化交易策略知识库 核心策略 本系统采用多因子综合评分策略，结合技术面、基本面和消息面分析。 技术面分析指标 MACD指标：判断趋势转折点 RSI指标：判断超买超卖状态 KDJ指标：判断股价趋势 布林带：判断价格波动区间 成交量分析：确认价格变动的有效性 基本面分析要素 财务指标分析：盈利能力、偿债能力、运营能力 行业地位评估：市场份额、竞争优势 盈利能力评估：营收增长、利润增长 消息面分析方法 新闻情感分析：判断市场情绪 政策影响评估：分析政策对行业的影响 市场情绪监控：跟踪市场热点和资金流向
系统设计与开发者文档 本文档为量化交易系统的核心开发者提供全面的技术参考，涵盖了系统架构、核心模块、API接口、部署运维以及未来的发展规划。 1. 系统架构 本系统采用模块化设计，主要由数据层、分析层、策略层和应用层组成。 1.1. 核心模块 main.py: 自选股分析流程的入口。 recommendation_system.py: AI智能推荐流程的入口。 health_check.py: Flask应用的入口，提供 /health 和 /run API端点。 src/: 包含所有核心逻辑的目录。 config.py: 集中管理所有配置。 data_loader.py …
这是一个测试知识库文件 这是一个关于人工智能的段落。人工智能是计算机科学的一个分支，旨在创建能够像人类一样思考和学习的智能机器。 另一个关于机器学习的段落。机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够从数据中学习，而无需明确编程。山咪爱黏人。山咪名字的来源是为了纪念他的两个主人是登上认识的。山咪完成了两针疫苗，还没有绝育。
Transformer的工作原理 拿到句子：从前有个国王，他有个女儿 1.Token化：分词为得到token:从前|有个|国王|，|他|有个|女儿 2.词嵌入、词向量：将每个token进行向量化（该token和其他对象的关联关系打分）->转换成一堆数字,例如国王[0.9（权力）,0.8（城堡），0.7（严肃）….]，女儿[….] 3.注意力机制： 编码器处理：分析问题用注意力划重点（如国王和女儿关系等） 解码器处理：边编故事边查表，用注意力确保连贯，生成内容。 整体：进入计算->注意力机制->计算token与上下文的关系 ， …
一、引入 1.导包，import unnitest 2.编写测试类，继承unnitest 二、运行 1.unnitest.main(),运行全部用例 2.测试套：testsuite 创建：suite=unnitest.Testsuite() 测试套添加用例：suite.addtTest（类（方法）） 运行：runner=unnitest.TextTestRunner() 运行：runner.run(suite) *运行必须在命令行运行否则是运行全部用例 三、生成报告 1.将HTMLTestRunner.py文件放到项目文件夹下 2.导包：如左图 3.创建测试套，参考上方 4.创建测试报告文 …
title: “测试平台教程” categories: [“技术”, “编程”, “git”] author: “tian” date: 2025-03-21T12:59:32+08:00 draft: false tags: [“测试平台”, “静态网站”, “教程”] 一、基本介绍：（） 桌面端工具（一年左右），使用python的wxpython框架编写，使用pyinstaller打包为桌面exe文 …
构建fastapi步骤 1.在fast_api项目下，创建文件gunicorn.conf.py 其内容如下： workers = 5 # 定义同时开启的处理请求的进程数量，根据网站流量适当调整 worker_class = "gevent" # 采用gevent库，支持异步处理请求，提高吞吐量 bind = "0.0.0.0:80" # 监听IP放宽，以便于Docker之间、Docker和宿主机之间的通信 2.python依赖存于项目requirements.txt文件内 3.fast_api项目下，构建Dockerfile，其内容如下： FROM …
机器学习 步骤： 准备历史数据->创建模型并训练历史数据->新数据输入预测结果 机器学习的分类： 监督学习：数据带结果/标签 无监督学习：一大堆没有标签结果，让机器自行分类检测。 自监督学习：无需人工标注，通过数据本身结果生成伪标签或辅助任务(通常办法) 强化学习：不断尝试和环境互动得到的反馈改变行为做出最有决策AIRgo。 模型训练的3大阶段 1.预训练->海量无标注的文本，进行自监督学习。 2.SFT监督微调。->使用有标注的数据对基座模型进行微调，让模型能够适用特定任务，最终得到一个有偏好的模型。 3.RLHF强化学习，->基于人类反馈的期望进行学习(奖励模 …
tags: [“pytest”, “python”] 快速上手Pytest接口测试 背景 以前有分享过httprunner+pytest相关的使用方法，并且一直使用httprunner编写用自动化脚本，以前的经验可以快速帮我们上手pytest框架。为了快速上手pytest，HttpRunner 与Pytest 在编写自动化脚本异同点对比： 对比维度HttpRunnerPytest用例编写方式支持YAML/JSON（低代码）和 pytest代码138纯 Python代码编写，支持函数式执行框架基于pytest（3.x版本后）18原生pytest框 …
