交易开拓者通常使用什么编程语言?这种语言如何帮助自动化交易?
交易开拓者通常使用多种编程语言来开发自动化交易系统,其中最受欢迎的包括Python、C++和Java。Python因其简洁明了的语法和强大的库支持,成为了期货交易领域的热门选择。Python的库如Pandas和NumPy提供了强大的数据处理能力,而像Matplotlib这样的库则支持复杂的数据可视化,这些功能对于分析市场数据和制定交易策略至关重要。
David Gewirtz:数据显示最受欢迎的编程语言前三名为Python...
智能手机可以说是最流行的计算机,但Kotlin(Android)、Dart(Android/iOS)和Swift(苹果产品)却是最不流行的语言。这一排名可能与Meta的跨平台移动开发框架ReactNative有关,ReactNative是一种流行的移动开发平台,使用的是更流行的JavaScript和TypeScript语言。虽然这个实验很有启发性,但学习哪种编程...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
AlphaSeq是全球最大的PPI数据集,包含超过7.5亿条测量数据,为研究人员提供了丰富的资源,用于更精确地预测和设计蛋白质。通过这一数据集训练的AlphaBind模型,能够预测具有不同结合特性的蛋白质序列,从而为药物开发和蛋白质设计提供支持。此外,AlphaSeq实验平台还具备高效的大规模数据收集能力,每月可执行数百万次PPI结合亲和...
数学建模都有哪些值得推荐的数据可视化工具?
数据预处理:数据预处理是指对数据进行数据合并,数据清洗,数据变换和数据标准化,数据变换后使得整体数据变得干净整齐,可以直接用于分析建模这一过程的总称。分析与建模:分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息,并得出结论...
纯统计机器学习无法真正解决推理问题 —— 对话复旦大学教授张奇...
《新程序员》:那到了今年,NLP实验室当前的研究重点以及目前分析报告的进展是什么样的?张奇:我们实验室在整个研究领域都有所推进,具体有几个主要的方向。一是模型评测方面,当前模型的评测机制采用选择题来评估模型表现,这并不合理。因为基础语言模型主要是进行下一个词的预测(NextTokenPrediction,NTP),而选择...
打工人不想卷代码?不想加班秃头?数据分析师了解一下
常用的SQL语言包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、MicrosoftSQLServer等(www.e993.com)2024年9月9日。建议从基础的语法开始学习,了解SQL的基本语法和数据类型,并熟悉SELECT、FROM、WHERE、GROUPBY、ORDERBY等常用的关键字和函数。数据处理和清洗工具:对于数据分析师来说,数据清洗的能力是进行任何深入分析的基础。Python的Pandas作为核心工具,用于...
动态数据可视化有哪些工具?
ggplot2是R语言中常用的数据可视化包,通过使用GrammarofGraphics的概念可以创建精美的动态数据可视化。ggplot2提供了丰富的图层和图形元素,用户可以使用这些元素来创建复杂的动态可视化图表。结合R语言的数据处理和分析能力,ggplot2成为了研究人员和数据科学家的常用工具之一。6.HighchartsHighcharts是...
智能分析:ChatGPT+Excel+Python超强组合玩转数据分析
ChatGPT数据分析编程语言和工具的选择Excel数据分析目前可用的编程语言主要有VBA和Python,其中Python又有pandas,xlwings和OpenPyXL等不同的包。Python的这几个包既可以单独完成任务,又可以优化组合,更高效地完成分析任务。经过大量测试,目前可以肯定的是,ChatGPT生成的Python代码的成功率要大于生成的VBA代码的成功率,...
洞见数据 03 期|FMZ 量化 & OKX:普通人如何玩转量化交易?答案都在...
2.学习编程语言:推荐学习Javascript(JS)和Python,只需要掌握基本的使用即可。在编写策略时,边学习边实践,提升会很快。JS编程语言相对简单,FMZ平台上有许多从简单到复杂的开源策略可供参考。Python是数据处理最常用的语言,结合JupyterNotebook进行统计分析非常方便。期间也可以学习一些数据分析,相关的Python书籍和教程非...
Hex:数据行业是否会出现“Figma” 的机会 ?
Hex是一个数据协作平台,核心产品是Notebook,核心价值是协同,支持多编程语言。Hex以数据科学家为核心,向两头延伸至数据工程师、数据分析师、业务分析师、决策管理层等。为了实现“协同”这一核心价值,Hex的前端设计得非常易用,在能支持数据科学家对复杂应用的需求的前提下,又能让更多非技术、非数据背景的用户...