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【文案馆源码】【跑腿模块源码】【es源码解析】自动量化系统源码_自动量化系统源码怎么看

时间:2024-12-26 03:33:28 来源:溯源码是查询

1.量化投资之工具篇:Backtrader从入门到精通(3)Cerebro代码详解
2.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
3.TFlite 源码分析(一) 转换与量化
4.vn.py学习笔记(八)vn.py utility、自动自动BarGenerator、量化量化ArrayManager源码阅读
5.开源大模型GGUF量化(llama.cpp)与本地部署运行(ollama)教程

自动量化系统源码_自动量化系统源码怎么看

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的系统系统工具使用中,Cerebro作为核心控制器,源码源码其代码详解至关重要。自动自动它负责整个系统的量化量化文案馆源码协调和管理,虽然看似复杂,系统系统但实质上是源码源码将任务分发给其他组件如策略、数据源和分析器。自动自动让我们通过源代码解析来逐步揭示其工作原理。量化量化

       首先,系统系统Cerebro的源码源码初始化主要设置公共属性,并接受一系列参数,自动自动这些参数在元类中统一处理,量化量化通过**kwargs传递。系统系统初始化过程中,实际上并未做太多工作,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,跑腿模块源码同时协调策略、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。

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、es源码解析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,巡风源码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。

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。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,拆分源码购买主要功能是通过 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`。

vn.py学习笔记(八)vn.py utility、BarGenerator、ArrayManager源码阅读

       在量化投资的探索中,作者对vn.py产生了浓厚的兴趣,并投身于相关学习。目前,作者主要专注于vn.py在A股市场量化策略的学习,面临的主要技术难点包括获取和维持日线数据、实现自动下单交易、开发全市场选股程序、编写选股策略回测程序,以及运用机器学习进行股票趋势预测。作者计划通过阅读vn.py源码,深入了解其架构机制,并通过分享形式记录学习心得,以便更好地理解vn.py。

       相关github仓库地址:github.com/PanAndy/quan...

       如有收获,请关注公众号以支持作者。同时,作者也收集了一些量化投资和技术相关的视频及书籍资源,欢迎关注公众号亚里随笔获取。

       本文将重点探讨vn.py/trader/utility.py中的内容,主要包括工具函数、BarGenerator和ArrayManager。工具函数部分相对容易理解,主要是对通用功能进行封装。BarGenerator是K线合成器,负责根据实时tick数据合成1分钟K线,并进一步合成n分钟K线。ArrayManager是指标计算辅助类,负责维护一定量的历史数据,以供计算sma、ema、atr等常见指标。BarGenerator和ArrayManager是本次学习的重点。

       工具函数部分主要提供合约代码转换、路径读取、json文件读写、数值位数设置、日志等功能,主要是对基本功能进行封装,没有复杂的算法。

       BarGenerator类用于从tick数据中生成1分钟bar数据,也可以用于从1分钟的bar数据中合成x分钟或x小时的bar。BarGenerator的主要函数包括update_tick、update_bar、update_bar_minute_window、update_bar_hour_window、on_hour_bar和generate。

       ArrayManager是一个时间序列容器,用于按时间序列缓存bar数据,提供技术指标的计算。ArrayManager提供的函数分为四类:init函数、update_bar、@property函数和技术指标函数。

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。

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