Salutations! Mon équipe et moi avons développé un bot de trading en utilisant des techniques d'apprentissage d'ensemble. Depuis son lancement le 3 janvier, il a atteint un rendement supérieur à 9%. Nos backtests et comparaisons de référence démontrent de fortes performances, reflétées dans des ratios Sharpe et Trino favorables. Bien qu'il ne soit pas impeccable (investissez à votre discrétion), et non conçu comme une solution de négociation unique, c'est un projet convaincant. Nous accueillons les commentaires et les contributions.
Pour ceux qui souhaitent utiliser ou contribuer au bot, veuillez visiter le référentiel GitHub:
https://www.php.cn/link/680cdf3f4fbe1106a6b5a135d8a7c9fb
Les performances du bot sont suivies sur notre site Web:
https://www.php.cn/link/04b0fdd6e57a35a2aaa0374e159a7f9f
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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