这是一篇比较早(2001年)的论文，用的是上个世纪（1988–1998）的数据做分析。市场环境已经变了，A股和美股也不一样，只能用于学习思路。 数据源分析 全市场OIB（or...
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《Order imbalance, liquidity, and market returns》摘要 -
盘面分析——挂单撤单操作的一个案例有前辈和我说，实际成交记录的分析意义比较大。未成交的挂单数据没有分析意义，因为可以随便操纵，没有成本。 前辈说的对不对，还是需要实证研究。 逻辑是这样，虽然未实际成交，但挂单...
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orderbook框架解读本篇是以下orderbook处理框架的阅读笔记。 GitHub - abcabhishek/PyLimitOrderBook: Limit Order Book Implem...
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当日股价状态对中期走势的影响说明下分类标注：1：大跌 2.大涨 3.小跌 4.小涨 5.平衡 6.宽幅震荡（先跌后张） 7.宽幅震荡（先涨后跌） 观察周期为20天内的股票走势，使用的数据来自于2016年...
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Anaconda 环境配置详解1.引子-噩梦的开始 事情要从升级了Tensorflow1.12.0(此时最新版)开始说起，为了跑一个github的上程序，将Tensorflow升级了，也是噩梦的开始。不是...
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收录所有华杉老师讲解关于《资治通鉴》的更新文章。
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基于深度学习和OpenCV的目标检测(Python)今天说说使用深度学习进行目标检测的文章，第一部分讲讲Single shot detector（SSD）和MobileNet。这二者相结合，可以用来实现更快速的，实时的目标检测...
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什么样的股票容易成为妖股？定义妖股：短线收益超过50% 2017-2018两年涨幅（最低点到最高点）超过50%的机会共出现772次，覆盖649只个股。仅考虑选股，有17%的概率可以获得50%的涨幅。 ...
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次新股是不是机会更大？问题 次新股筹码更集中，关注度更高，因此形成了单独的“次新股概念”。毕竟，谁不愿意碰上贵州燃气这样的妖股？ 这次分析一下，做次新股，期望吃第二波、第三波涨幅，是不是相对大盘有...
