07 2021 档案
摘要：感觉Django ORM不错，如果能独立出来，方便使用于其它的应用（甚至非Web应用），无疑对开发带来很大的便宜。 分析Django项目的结构 DjangoProjectName（Folder) manage.py DjangoProjectName(Folder) __init__.py sett
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摘要：安装 PyInstalle Python 默认并不包含 PyInstaller 模块，因此需要自行安装 PyInstaller 模块。安装 PyInstaller 模块与安装其他 Python 模块一样，使用 pip 命令安装即可。在命令行输入如下命令： pip install pyinstalle
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摘要：PyQt5包括的主要模块 QtCore模块——涵盖了包的核心的非GUI功能，此模块被用于处理程序中涉及的时间、文件、目录、数据类型、文本流、链接、QMimeData、线程或进程等对象。 QtGui模块——涵盖了多种基本图形功能的类，包括但不限于：窗口集、事件处理、2D图形、基本的图像和界面、字体和文
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摘要：安装 http://docs.sqlalchemy.org 1、安装 #进入虚拟环境#执行./python3 -m pip installimport sqlalchemyprint(sqlalchemy.__version__) # 1.1.15我这里使用的版本是1.1.15 创建连接对象 htt
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摘要：instrument——商品，标的，即一切可交易的东西 bar——一根K线 frequency——K线的周期（日线，周线等） ask price ——叫卖价 bid price ——叫买价 position——仓位 open position——开仓 close position——平仓 long
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摘要：统计指标的计算： 在前面分析流程的过程中提到过barfeed中__onBars()方法。 def __onBars(self, dateTime, bars): # 计算统计指标 self.__notifyAnalyzers(lambda s: s.beforeOnBars(self, bars))
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摘要：前面对PyAlgoTrade的流程进行梳理，今天让我们一起看看技术指标的计算的过程。 PyAlgoTrade总技术指标的计算过程大致如下： 其父类为dataseries.SequenceDataSeries当初始化时 def __init__(self, dataSeries, eventWindo
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摘要：前面介绍了PyAlgoTrade几个重要的模块后来了解一下PyAlgoTrade的执行流程，对PyAlgoTrade技术指标以及统计指标在后续的更加详细的介绍。PyAlgoTrade 开大策略的步骤如下： 定义策略并实现onBars方法 class MyStrategy(strategy.Backt
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摘要：PyAlgoTrade 可解释为python算法交易，简称PAT 随着这几年量化的兴起，出现了很多基于python的量化交易平台，但是大所述量化交易平台都是以线上为主，不能进行离线操作，比如国内的 聚宽、优矿、米筐、京东量化等，很少有线下的python量化平台供初学者学习和使用。 在这里对线上和线下
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摘要：dbshell dumpdata sqlmigrate squashmigrations sqlflush sendtestmail migrate makemessages showmigrations inspectdb (templates) >startproject >startapp t
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摘要：JSONField RelatedField ManyToManyField (ForeignObject>ForeignKey>OneToOneField) IntegerField PositiveBigIntegerField PositiveSmallIntegerField Positiv
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