量化

什么是量化？BERT 模型压缩的秘密武器在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型自问世以来，便如同一颗璀璨的明星，迅速成为研究和应用的焦点。它凭借着强大的语言理解能力和卓越的性能表现，在多个 NLP 任务中取得了领先成绩，为整个领域带来了革命性的变化。

AI学习第二天--大模型压缩（量化、剪枝、蒸馏、低秩分解）目录1. 量化：压缩大象的“脂肪”比喻技术逻辑2. 剪枝：修剪大象的“无效毛发”比喻技术逻辑3. 知识蒸馏：让大象“师从巨象”

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。

【金融量化】Ptrade中如何获取各类回测数据？

【金融量化】Ptrade中的基础交易与高级量化交易策略的下单接口功能：用于按指定数量买卖股票或其他金融产品。参数：返回：返回Order对象的id（字符串类型），如果创建订单成功则返回id，失败则返回None。

【金融量化】Ptrade中交易环境支持的业务类型• 特点：普通股票买卖是最基础的交易形式，投资者通过买入和卖出上市公司的股票来获取收益。 ◦ 流动性高：股票市场交易活跃，买卖方便。 ◦ 收益来源多样：包括股价上涨的资本利得和公司分红。 ◦ 风险较高：股价波动较大，受市场情绪、公司业绩等多种因素影响。 • 适用场景：适合中长期投资、趋势跟踪策略等。

量化投资技术

【量化策略】均值回归策略🚀量化软件开通🚀量化实战教程在金融市场中，价格波动是常态，但长期来看，资产价格往往会围绕其历史平均水平上下波动。均值回归策略正是基于这一现象设计的量化交易策略。该策略认为，当资产价格偏离其历史均值较远时，未来有较高概率会向均值方向回归。因此，通过识别这些偏离机会，可以在价格回归时获得收益。

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深入xtquant：掌握实时行情订阅的艺术🚀量化软件开通🚀量化实战教程在量化交易的世界里，实时行情数据是策略执行的生命线。无论是高频交易还是日内交易，及时获取市场动态都是成功的关键。本文将带你深入了解如何使用xtquant进行实时行情订阅，以及如何高效地处理这些数据。

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【量化科普】Arbitrage，套利🚀量化软件开通🚀量化实战教程在量化交易的世界里，套利（Arbitrage）是一个核心概念。简单来说，套利指的是在不同市场或不同形式中同时买入和卖出相同或相似的金融产品，以从价格差异中获利的行为。这种策略的核心在于利用市场的非效率性，即同一资产在不同市场中的价格不一致时产生的机会。

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【量化科普】Liquidity，流动性🚀量化软件开通🚀量化实战教程在量化交易的世界里，流动性（Liquidity）是一个至关重要的概念。它描述的是资产能够以多快的速度被买入或卖出而不显著影响其价格的能力。简单来说，如果一个市场或资产的流动性高，那么在这个市场中买卖资产就相对容易且成本较低；反之，如果流动性低，则买卖可能会对价格产生较大影响。

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【量化策略】趋势跟踪策略🚀量化软件开通🚀量化实战教程在金融市场中，趋势跟踪策略是一种基于市场趋势进行交易的量化投资方法。该策略的核心思想是“顺势而为”，即认为市场价格会沿着一定的方向持续移动一段时间。通过识别和利用这些趋势，投资者可以在市场上升时买入，在市场下降时卖出或做空，从而获得收益。

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【量化科普】Sharpe Ratio，夏普比率🚀🚀🚀量化软件开通🚀🚀🚀🚀🚀🚀量化实战教程🚀🚀🚀在量化投资领域，夏普比率（Sharpe Ratio）是一个非常重要的绩效评估指标。它由诺贝尔经济学奖得主威廉·F·夏普（William F. Sharpe）于1966年提出，旨在衡量投资组合的风险调整后的回报率。简单来说，夏普比率可以帮助投资者理解每承担一单位风险所获得的超额回报是多少。

【金融量化】解读量化投资回测指标在量化投资中。通过回测，可以了解策略在历史数据上的表现，并通过一系列指标来衡量其优劣。一个优秀的量化策略通常具有以下特点：

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动量突破均值回归策略在量化交易的世界中，动量策略和均值回归策略是两种经典且广泛应用的策略。动量策略基于“强者恒强”的理念，认为过去表现良好的资产在未来一段时间内仍会继续表现良好；而均值回归策略则认为资产价格会围绕其长期均值波动，当价格偏离均值过多时，会倾向于回归均值。本文将介绍一种结合动量突破和均值回归的策略，旨在捕捉市场中的趋势和反转机会。