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文件 笔和线段的一种划分.py,只需要把k线high，low数据输入，就能自动实现笔，线段，中枢，买卖点，走势类型的划分了。可以把sh.csv 作为输入文件。个人简历见.pdf。时间的力量。有人说择时很困难，有人说选股很容易，有人说统计套利需要的IT配套设施很重要。还有人说系统有不可测原理。众说纷纭。分布式的系统，当你的影响可以被忽略，你才能实现，Jiang主席所谓之，闷声发大财。第一周，大盘跌了1%，挣钱了一万，挣了5%。 #股票 #股市 #缠论 https://v.kuaishou.com/bFEl6M Copy this message and open 【Kwai】to view!
-StockTrading
基于Django实现的股票交易管理系统
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自动化运维平台：CMDB、CD、DevOps、资产管理、任务编排、持续交付、系统监控、运维管理、配置管理
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Algo trading using Directional Change.
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All candlestick patterns indicator (所有技术形态指标) in TradingView
Auto-GPT
An experimental open-source attempt to make GPT-4 fully autonomous.
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List of awesome resources for machine learning-based algorithmic trading
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文件 笔和线段的一种划分.py,只需要把k线high，low数据输入，就能自动实现笔，线段，中枢，买卖点，走势类型的划分了。可以把sh.csv 作为输入文件。个人简历见.pdf。时间的力量。有人说择时很困难，有人说选股很容易，有人说统计套利需要的IT配套设施很重要。还有人说系统有不可测原理。众说纷纭。分布式的系统，当你的影响可以被忽略，你才能实现，Jiang主席所谓之，闷声发大财。第一周，大盘跌了1%，挣钱了一万，挣了5%。 #股票 #股市 #缠论 https://v.kuaishou.com/bFEl6M Copy this message and open 【Kwai】to view!
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缠论实现：K线合并、识别分型、计算笔、计算线段、计算中枢、识别买卖点
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基于缠中说禅所讲缠论理论，以便量化分析市场行情的工具
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基于TradingView本地SDK的可视化前后端代码，适用于缠论量化研究，和其他的基于几何交易的量化研究。 缠论量化 摩尔缠论 缠论可视化 TradingView TV-SDK
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Python 实现“缠中说禅”的形态学中的笔、段、中枢。
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The easy-to-use and developer-friendly enterprise CMS powered by Django
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使用Django生成PDF文档显示在网页上
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A data center asset management software.
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Data-Centric FinGPT. Open-source for open finance! Revolutionize 🔥 We'll soon release the trained model.
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PolarDB-X is a cloud native distributed SQL Database designed for high concurrency, massive storage, complex querying scenarios.
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A Python framework for creating reproducible, maintainable and modular data science code.
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Open Source Billing a super simple way to create and send invoices and receive payments online.
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qstock由“Python金融量化”公众号开发，试图打造成个人量化投研分析包，目前包括数据获取（data）、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测（策略backtest）模块。 qstock将为用户提供简洁的数据接口和规整化后的金融市场数据。可视化模块为用户提供基于web的交互图形的简单接口； 选股模块提供了同花顺的选股数据和自定义选股，包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等； 回测模块为大家提供向量化（基于pandas）和基于事件驱动的基本框架和模型。 关注“Python金融量化“微信公众号，获取更多应用信息。
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📈 如何用深度强化学习自动炒股
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stock，股票系统。使用python进行开发。
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In this noteboook I will create a complete process for predicting stock price movements. Follow along and we will achieve some pretty good results. For that purpose we will use a Generative Adversarial Network (GAN) with LSTM, a type of Recurrent Neural Network, as generator, and a Convolutional Neural Network, CNN, as a discriminator. We us
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