当前位置： 首页 > news >正文

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

news 来源：原创 2025/6/16 8:13:25

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

你是否希望借助 Python 和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下 PyBroker！这个 Python 框架专为开发算法交易策略而设计，尤其关注使用机器学习的策略。借助 PyBroker，你可以轻松创建和微调交易规则，构建强大的模型，并深入了解你的策略表现。

PyBroker 介绍

官方说明文档：

利用 PyBroker 进行量化投资

官方说明文档的github repo：https://github.com/akfamily/akquant 

 安装：

pip install lib-pybroker --upgrade

测试

# 导入所需的库和模块
import pybroker as pb
from pybroker import Strategy, ExecContext
from pybroker.ext.data import AKShare# 定义全局参数 "stock_code"（股票代码）、"percent"（持仓百分比）和 "stop_profit_pct"（止盈百分比）
pb.param(name='stock_code', value='600000')
pb.param(name='percent', value=1)
pb.param(name='stop_loss_pct', value=10)
pb.param(name='stop_profit_pct', value=10)# 初始化 AKShare 数据源
akshare = AKShare()# 使用 AKShare 数据源查询特定股票（由 "stock_code" 参数指定）在指定日期范围内的数据
df = akshare.query(symbols=[pb.param(name='stock_code')], start_date='20200131', end_date='20230228')# 定义交易策略：如果当前没有持有该股票，则买入股票，并设置止盈点位
def buy_with_stop_loss(ctx: ExecContext):pos = ctx.long_pos()if not pos:# 计算目标股票数量，根据 "percent" 参数确定应购买的股票数量ctx.buy_shares = ctx.calc_target_shares(pb.param(name='percent'))ctx.hold_bars = 100else:ctx.sell_shares = pos.shares# 设置止盈点位，根据 "stop_profit_pct" 参数确定止盈点位ctx.stop_profit_pct = pb.param(name='stop_profit_pct')# 创建策略配置，初始资金为 500000
my_config = pb.StrategyConfig(initial_cash=500000)
# 使用配置、数据源、起始日期、结束日期，以及刚才定义的交易策略创建策略对象
strategy = Strategy(akshare, start_date='20200131', end_date='20230228', config=my_config)
# 添加执行策略，设置股票代码和要执行的函数
strategy.add_execution(fn=buy_with_stop_loss, symbols=[pb.param(name='stock_code')])
# 执行回测，并打印出回测结果的度量值（四舍五入到小数点后四位）
result = strategy.backtest()
print(result.metrics_df.round(4))

将以上文件存为test.py

 执行python test.py 

输出信息

python test.py
Loading bar data...
Loaded bar data: 0:00:01Backtesting: 2020-01-31 00:00:00 to 2023-02-28 00:00:00Loading bar data...
Loaded bar data: 0:00:00Test split: 2020-02-03 00:00:00 to 2023-02-28 00:00:00
100% (748 of 748) |##############################################################| Elapsed Time: 0:00:00 Time:  0:00:00Finished backtest: 0:00:09name        value
0              trade_count     373.0000
1     initial_market_value  500000.0000
2         end_market_value  467328.0900
3                total_pnl  -33322.7800
4           unrealized_pnl     650.8700
5         total_return_pct      -6.6646
6             total_profit  530528.5100
7               total_loss -563851.2900
8               total_fees       0.0000
9             max_drawdown -113004.2700
10        max_drawdown_pct     -20.2704
11                win_rate      45.9215
12               loss_rate      54.0785
13          winning_trades     152.0000
14           losing_trades     179.0000
15                 avg_pnl     -89.3372
16          avg_return_pct      -0.0160
17          avg_trade_bars       1.0000
18              avg_profit    3490.3191
19          avg_profit_pct       0.6958
20  avg_winning_trade_bars       1.0000
21                avg_loss   -3150.0072
22            avg_loss_pct      -0.6241
23   avg_losing_trade_bars       1.0000
24             largest_win   31157.9400
25         largest_win_pct       5.9200
26        largest_win_bars       1.0000
27            largest_loss  -12682.6000
28        largest_loss_pct      -2.3100
29       largest_loss_bars       1.0000
30                max_wins       8.0000
31              max_losses       7.0000
32                  sharpe      -0.0132
33                 sortino      -0.0231
34           profit_factor       0.9638
35             ulcer_index       1.7639
36                     upi      -0.0039
37               equity_r2       0.5876
38               std_error   27448.1177

快速开始

在此处通过一个简单的例子来介绍如何使用 pybroker 来开发策略。

导入相关的模块和类

import pybroker as pb
from pybroker import Strategy, StrategyConfig, ExecContext
from pybroker.ext.data import AKShareprint(pb.__version__)
  1. 将 pybroker 模块导入为 pb，这是一个约定俗成的做法，方便后续使用。
  2. 从 pybroker 中导入 Strategy 和 StrategyConfig 类，以及 AKShare 数据源。
  3. Strategy 类是 pybroker 中的策略基类，所有的策略都需要继承该类。
  4. StrategyConfig 类是 pybroker 中的策略配置基类，所有的策略配置都需要继承该类。
  5. AKShare 类是 pybroker 中的数据源类，用于获取数据。
  6. pb.__version__ 属性用于获取 pybroker 的版本。

配置策略

config = StrategyConfig(initial_cash=500_000)
  1. 创建一个策略配置对象，该对象用于配置策略的一些参数。
  2. initial_cash 参数用于配置策略的初始资金，默认为 10 万。
strategy = Strategy(data_source=AKShare(),start_date='20220101',end_date='20230916',config=config
)
  1. 创建一个策略对象，该对象用于运行策略。
  2. AKShare() 参数用于配置策略的数据源，该数据源为 akshare。
  3. 20220101 参数用于配置策略的开始日期。
  4. 20230916 参数用于配置策略的结束日期。
  5. config 参数用于配置策略的配置对象。
  6. strategy 对象用于运行策略。
  7. strategy 对象的 config 属性用于获取策略的配置对象。

定义规则

def buy_low(ctx: ExecContext):# 如果当前已经持有仓位，则不再买入。if ctx.long_pos():return# 如果当前的收盘价小于前一天的最低价，则下单买入。if ctx.bars >= 2 and ctx.close[-1] < ctx.low[-2]:# 计算买入的股票数量，该数量为当前资金的 25%。ctx.buy_shares = ctx.calc_target_shares(0.25)# 设置买入的限价，该限价为当前收盘价减去 0.01。ctx.buy_limit_price = ctx.close[-1] - 0.01# 设置持有仓位的时间，该时间为 3 个交易日。ctx.hold_bars = 3
  1. 定义一个名为 buy_low 的函数，该函数用于判断是否需要买入。
  2. ctx 参数是一个上下文对象，该对象包含了策略运行时的一些数据。
  3. ctx.long_pos() 方法用于判断是否已经持有仓位。
  4. ctx.bars 属性用于获取当前的交易日。

运行策略

可以通过调用 strategy.backtest() 方法来进行策略回测：

strategy.add_execution(fn=buy_low, symbols=['000001', '600000'])
result = strategy.backtest()

查看订单

print(result.orders)

 print(result.orders)type  symbol       date  shares  limit_price  fill_price  fees
id
1     buy  600000 2020-02-04   47125          NaN       10.61   0.0
2    sell  600000 2020-02-05   47125          NaN       10.68   0.0
3     buy  600000 2020-02-06   46774          NaN       10.76   0.0
4    sell  600000 2020-02-07   46774          NaN       10.79   0.0
5     buy  600000 2020-02-10   46473          NaN       10.78   0.0
..    ...     ...        ...     ...          ...         ...   ...
743   buy  600000 2023-02-22   64372          NaN        7.26   0.0
744  sell  600000 2023-02-23   64372          NaN        7.26   0.0
745   buy  600000 2023-02-24   64906          NaN        7.22   0.0
746  sell  600000 2023-02-27   64906          NaN        7.18   0.0
747   buy  600000 2023-02-28   65087          NaN        7.17   0.0[747 rows x 7 columns]

查看持仓

print(result.positions)

输出：

 print(result.positions)long_shares  short_shares  close     equity  market_value  margin  unrealized_pnl
symbol date
600000 2020-02-04        47125             0  10.66  502352.50     502352.50     0.0         2356.252020-02-06        46774             0  10.79  504691.46     504691.46     0.0         1403.222020-02-10        46473             0  10.77  500514.21     500514.21     0.0         -464.732020-02-12        46815             0  10.86  508410.90     508410.90     0.0         1872.602020-02-14        47032             0  10.86  510767.52     510767.52     0.0         2351.60
...                        ...           ...    ...        ...           ...     ...             ...2023-02-16        64908             0   7.19  466688.52     466688.52     0.0        -1947.242023-02-20        64638             0   7.26  469271.88     469271.88     0.0         3231.902023-02-22        64372             0   7.24  466053.28     466053.28     0.0        -1287.442023-02-24        64906             0   7.18  466025.08     466025.08     0.0        -2596.242023-02-28        65087             0   7.18  467324.66     467324.66     0.0          650.87[374 rows x 7 columns]

查看投资组合

print(result.portfolio)

print(result.portfolio)
                 cash     equity  margin  market_value       pnl  unrealized_pnl  fees
date
2020-02-03  500000.00  500000.00     0.0     500000.00      0.00             0.0   0.0
2020-02-04       3.75  502356.25     0.0     502356.25   2356.25             0.0   0.0
2020-02-05  503298.75  503298.75     0.0     503298.75   3298.75             0.0   0.0
2020-02-06      10.51  504701.97     0.0     504701.97   4701.97             0.0   0.0
2020-02-07  504701.97  504701.97     0.0     504701.97   4701.97             0.0   0.0
...               ...        ...     ...           ...       ...             ...   ...
2023-02-22    1932.74  467986.02     0.0     467986.02 -32013.98             0.0   0.0
2023-02-23  469273.46  469273.46     0.0     469273.46 -30726.54             0.0   0.0
2023-02-24     652.14  466677.22     0.0     466677.22 -33322.78             0.0   0.0
2023-02-27  466677.22  466677.22     0.0     466677.22 -33322.78             0.0   0.0
2023-02-28       3.43  467328.09     0.0     467328.09 -32671.91             0.0   0.0
 

查看交易

print(result.trades)
print(result.trades)type  symbol entry_date  exit_date  entry   exit  ...   agg_pnl  bars  pnl_per_bar  stop   mae   mfe
id                                                     ...
1    long  600000 2020-02-04 2020-02-05  10.61  10.68  ...   3298.75     1      3298.75  None -0.13  0.13
2    long  600000 2020-02-06 2020-02-07  10.76  10.79  ...   4701.97     1      1403.22  None -0.11  0.10
3    long  600000 2020-02-10 2020-02-11  10.78  10.86  ...   8419.81     1      3717.84  None -0.07  0.08
4    long  600000 2020-02-12 2020-02-13  10.82  10.82  ...   8419.81     1         0.00  None -0.06  0.06
5    long  600000 2020-02-14 2020-02-17  10.81  11.04  ...  19237.17     1     10817.36  None -0.07  0.23
..    ...     ...        ...        ...    ...    ...  ...       ...   ...          ...   ...   ...   ...
369  long  600000 2023-02-14 2023-02-15   7.24   7.22  ... -31362.12     1     -1298.16  None -0.02  0.02
370  long  600000 2023-02-16 2023-02-17   7.22   7.18  ... -33958.44     1     -2596.32  None -0.04  0.04
371  long  600000 2023-02-20 2023-02-21   7.21   7.26  ... -30726.54     1      3231.90  None -0.06  0.06
372  long  600000 2023-02-22 2023-02-23   7.26   7.26  ... -30726.54     1         0.00  None -0.02  0.03
373  long  600000 2023-02-24 2023-02-27   7.22   7.18  ... -33322.78     1     -2596.24  None -0.04  0.04

 其它：多个股票组合策略

多个股票组合投资，比如600000和600001两只股票（当然后来知道600001不交易了，后来换成了000001股票）

pb.param(name='stock_code', value='600000')
pb.param(name='stock_code2', value='600001')pb.param(name='stock_code')，pb.param(name='stock_code2')

输出：

pb.param(name='stock_code'),pb.param(name='stock_code2')
('600000', '600001')

投资组合运行策略

最终是使用了600001和000001两只股票的组合来做例子：

# 导入所需的库和模块
import pybroker as pb
from pybroker import Strategy, ExecContext
from pybroker.ext.data import AKShare# 定义全局参数 "stock_code"（股票代码）、"percent"（持仓百分比）和 "stop_profit_pct"（止盈百分比）
pb.param(name='stock_code', value='600000')
pb.param(name='stock_code2', value='000001')
pb.param(name='percent', value=0.5)
pb.param(name='stop_loss_pct', value=10)
pb.param(name='stop_profit_pct', value=10)# 初始化 AKShare 数据源
akshare = AKShare()# 使用 AKShare 数据源查询特定股票（由 "stock_code" 参数指定）在指定日期范围内的数据
df = akshare.query(symbols=[pb.param(name='stock_code'), pb.param(name='stock_code2')], start_date='20200131', end_date='20230228')# 定义交易策略：如果当前没有持有该股票，则买入股票，并设置止盈点位
def buy_with_stop_loss(ctx: ExecContext):pos = ctx.long_pos()if not pos:# 计算目标股票数量，根据 "percent" 参数确定应购买的股票数量ctx.buy_shares = ctx.calc_target_shares(pb.param(name='percent'))ctx.hold_bars = 100else:ctx.sell_shares = pos.shares# 设置止盈点位，根据 "stop_profit_pct" 参数确定止盈点位ctx.stop_profit_pct = pb.param(name='stop_profit_pct')# 创建策略配置，初始资金为 500000
my_config = pb.StrategyConfig(initial_cash=500000)
# 使用配置、数据源、起始日期、结束日期，以及刚才定义的交易策略创建策略对象
strategy = Strategy(akshare, start_date='20200131', end_date='20230228', config=my_config)
# 添加执行策略，设置股票代码和要执行的函数
strategy.add_execution(fn=buy_with_stop_loss, symbols=[pb.param(name='stock_code'), pb.param(name='stock_code2')])
# 执行回测，并打印出回测结果的度量值（四舍五入到小数点后四位）
result = strategy.backtest()
print(result.metrics_df.round(4))# 查看结果
print(result.metrics_df)  # 查看绩效
print(result.orders)  # 查看订单
print(result.positions)  # 查看持仓
print(result.portfolio)  # 查看投资组合
print(result.trades)  # 查看交易

查看结果 

>>> print(result.metrics_df)  # 查看绩效name          value
0              trade_count     746.000000
1     initial_market_value  500000.000000
2         end_market_value  467291.140000
3                total_pnl  -33884.120000
4           unrealized_pnl    1175.260000
5         total_return_pct      -6.776824
6             total_profit  948882.400000
7               total_loss -982766.520000
8               total_fees       0.000000
9             max_drawdown -197100.720000
10        max_drawdown_pct     -32.257853
11                win_rate      45.285714
12               loss_rate      54.714286
13          winning_trades     317.000000
14           losing_trades     383.000000
15                 avg_pnl     -45.421072
16          avg_return_pct      -0.013338
17          avg_trade_bars       1.000000
18              avg_profit    2993.319874
19          avg_profit_pct       1.166530
20  avg_winning_trade_bars       1.000000
21                avg_loss   -2565.970026
22            avg_loss_pct      -0.991488
23   avg_losing_trade_bars       1.000000
24             largest_win   22902.000000
25         largest_win_pct       8.610000
26        largest_win_bars       1.000000
27            largest_loss  -14081.490000
28        largest_loss_pct      -4.830000
29       largest_loss_bars       1.000000
30                max_wins      10.000000
31              max_losses      14.000000
32                  sharpe      -0.009205
33                 sortino      -0.015332
34           profit_factor       0.975002
35             ulcer_index       2.528958
36                     upi      -0.001950
37               equity_r2       0.421268
38               std_error   46080.037348
>>> print(result.orders)  # 查看订单type  symbol       date  shares  limit_price  fill_price  fees
id
1      buy  000001 2020-02-04   17869          NaN       14.34   0.0
2      buy  600000 2020-02-04   22974          NaN       10.61   0.0
3     sell  000001 2020-02-05   17869          NaN       14.60   0.0
4     sell  600000 2020-02-05   22974          NaN       10.68   0.0
5      buy  000001 2020-02-06   17301          NaN       14.69   0.0
...    ...     ...        ...     ...          ...         ...   ...
1490   buy  600000 2023-02-24   32486          NaN        7.22   0.0
1491  sell  000001 2023-02-27   16717          NaN       13.78   0.0
1492  sell  600000 2023-02-27   32486          NaN        7.18   0.0
1493   buy  000001 2023-02-28   17023          NaN       13.73   0.0
1494   buy  600000 2023-02-28   32411          NaN        7.17   0.0[1494 rows x 7 columns]
>>> print(result.positions)  # 查看持仓long_shares  short_shares  close     equity  market_value  margin  unrealized_pnl
symbol date
600000 2020-02-04        22974             0  10.66  244902.84     244902.84     0.0         1148.70
000001 2020-02-04        17869             0  14.60  260887.40     260887.40     0.0         4645.94
600000 2020-02-06        23429             0  10.79  252798.91     252798.91     0.0          702.87
000001 2020-02-06        17301             0  14.77  255535.77     255535.77     0.0         1384.08
600000 2020-02-10        23229             0  10.77  250176.33     250176.33     0.0         -232.29
...                        ...           ...    ...        ...           ...     ...             ...
000001 2023-02-22        16587             0  14.02  232549.74     232549.74     0.0         -165.87
600000 2023-02-24        32486             0   7.18  233249.48     233249.48     0.0        -1299.44
000001 2023-02-24        16717             0  13.86  231697.62     231697.62     0.0        -1003.02
600000 2023-02-28        32411             0   7.18  232710.98     232710.98     0.0          324.11
000001 2023-02-28        17023             0  13.78  234576.94     234576.94     0.0          851.15[748 rows x 7 columns]
>>> print(result.portfolio)  # 查看投资组合cash     equity  margin  market_value       pnl  unrealized_pnl  fees
date
2020-02-03  500000.00  500000.00     0.0     500000.00      0.00             0.0   0.0
2020-02-04       4.40  505794.64     0.0     505794.64   5794.64             0.0   0.0
2020-02-05  506254.12  506254.12     0.0     506254.12   6254.12             0.0   0.0
2020-02-06       6.39  508341.07     0.0     508341.07   8341.07             0.0   0.0
2020-02-07  504534.85  504534.85     0.0     504534.85   4534.85             0.0   0.0
...               ...        ...     ...           ...       ...             ...   ...
2023-02-22    2134.33  466957.75     0.0     466957.75 -33042.25             0.0   0.0
2023-02-23  469755.70  469755.70     0.0     469755.70 -30244.30             0.0   0.0
2023-02-24    2506.14  467453.24     0.0     467453.24 -32546.76             0.0   0.0
2023-02-27  466115.88  466115.88     0.0     466115.88 -33884.12             0.0   0.0
2023-02-28       3.22  467291.14     0.0     467291.14 -32708.86             0.0   0.0[748 rows x 7 columns]
>>> print(result.trades)  # 查看交易type  symbol entry_date  exit_date  entry   exit  ...   agg_pnl  bars  pnl_per_bar  stop   mae   mfe
id                                                     ...
1    long  000001 2020-02-04 2020-02-05  14.34  14.60  ...   4645.94     1      4645.94  None -0.32  0.32
2    long  600000 2020-02-04 2020-02-05  10.61  10.68  ...   6254.12     1      1608.18  None -0.13  0.13
3    long  000001 2020-02-06 2020-02-07  14.69  14.55  ...   3831.98     1     -2422.14  None -0.18  0.18
4    long  600000 2020-02-06 2020-02-07  10.76  10.79  ...   4534.85     1       702.87  None -0.11  0.10
5    long  000001 2020-02-10 2020-02-11  14.42  14.75  ...  10228.67     1      5693.82  None -0.12  0.33
..    ...     ...        ...        ...    ...    ...  ...       ...   ...          ...   ...   ...   ...
742  long  600000 2023-02-20 2023-02-21   7.21   7.26  ... -32234.74     1      1555.70  None -0.06  0.06
743  long  000001 2023-02-22 2023-02-23  14.03  14.15  ... -30244.30     1      1990.44  None -0.09  0.12
744  long  600000 2023-02-22 2023-02-23   7.26   7.26  ... -30244.30     1         0.00  None -0.02  0.03
745  long  000001 2023-02-24 2023-02-27  13.92  13.78  ... -32584.68     1     -2340.38  None -0.14  0.11
746  long  600000 2023-02-24 2023-02-27   7.22   7.18  ... -33884.12     1     -1299.44  None -0.04  0.04[746 rows x 15 columns]

最后的代码

 

# 导入所需的库和模块
import pybroker as pb
from pybroker import Strategy, ExecContext
from pybroker.ext.data import AKShare# 定义全局参数 "stock_code"（股票代码）、"percent"（持仓百分比）和 "stop_profit_pct"（止盈百分比）
pb.param(name='stock_codes', value=['600000', '000001'])
pb.param(name='percents', value=[0.5, 0.5])  # 持仓百分比，和为1
pb.param(name='stop_loss_pct', value=10)
pb.param(name='stop_profit_pct', value=10)# 初始化 AKShare 数据源
akshare = AKShare()# 使用 AKShare 数据源查询特定股票（由 "stock_code" 参数指定）在指定日期范围内的数据
df = akshare.query(symbols=[pb.param(name='stock_code')], start_date='20200131', end_date='20230228')# 定义交易策略：如果当前没有持有该股票，则买入股票，并设置止盈点位
def buy_with_stop_loss(ctx: ExecContext):pos = ctx.long_pos()if not pos:# 计算目标股票数量，根据 "percent" 参数确定应购买的股票数量ctx.buy_shares = ctx.calc_target_shares(pb.param(name='percent'))ctx.hold_bars = 100else:ctx.sell_shares = pos.shares# 设置止盈点位，根据 "stop_profit_pct" 参数确定止盈点位ctx.stop_profit_pct = pb.param(name='stop_profit_pct')# 创建策略配置，初始资金为 500000
my_config = pb.StrategyConfig(initial_cash=500000)
# 使用配置、数据源、起始日期、结束日期，以及刚才定义的交易策略创建策略对象
strategy = Strategy(akshare, start_date='20200131', end_date='20230228', config=my_config)
# 添加执行策略，设置股票代码和要执行的函数
strategy.add_execution(fn=buy_with_stop_loss, symbols=[pb.param(name='stock_code')])
# 执行回测，并打印出回测结果的度量值（四舍五入到小数点后四位）
result = strategy.backtest()
print(result.metrics_df.round(4))# 查看结果
print(result.metrics_df)  # 查看绩效
print(result.orders)  # 查看订单
print(result.positions)  # 查看持仓
print(result.portfolio)  # 查看投资组合
print(result.trades)  # 查看交易

调试

股票组合运行策略发现还是只买单只股票

使用这个组合：

pb.param(name='stock_code', value='600000')
pb.param(name='stock_code2', value='600001')pb.param(name='stock_code')，pb.param(name='stock_code2')

发现订单、持仓、交易等信息里，只有600000股票，没有600001的信息。

后来改成600000和000001股票组合，发现策略运行正常

pb.param(name='stock_code', value='600000')
pb.param(name='stock_code2', value='000001')pb.param(name='stock_code')，pb.param(name='stock_code2')
print(result.positions)  # 查看持仓long_shares  short_shares  close     equity  market_value  margin  unrealized_pnl
symbol date
600000 2020-02-04        22974             0  10.66  244902.84     244902.84     0.0         1148.70
000001 2020-02-04        17869             0  14.60  260887.40     260887.40     0.0         4645.94
600000 2020-02-06        23429             0  10.79  252798.91     252798.91     0.0          702.87
000001 2020-02-06        17301             0  14.77  255535.77     255535.77     0.0         1384.08
600000 2020-02-10        23229             0  10.77  250176.33     250176.33     0.0         -232.29
...                        ...           ...    ...        ...           ...     ...             ...
000001 2023-02-22        16587             0  14.02  232549.74     232549.74     0.0         -165.87
600000 2023-02-24        32486             0   7.18  233249.48     233249.48     0.0        -1299.44
000001 2023-02-24        16717             0  13.86  231697.62     231697.62     0.0        -1003.02
600000 2023-02-28        32411             0   7.18  232710.98     232710.98     0.0          324.11
000001 2023-02-28        17023             0  13.78  234576.94     234576.94     0.0          851.15[748 rows x 7 columns]

结论就是：可能600001邯郸钢铁这只股票有问题。查了一下，唐钢股份吸收合并邯郸钢铁、承德钒钛。所以没有600001这只股票了。所以才会有不交易的情况发生。刚开始用PyBroker，还以为是自己代码写错了。

当然最后学到的是这样写：

pb.param(name='stock_codes', value=['600000', '600001'])
pb.param(name='percents', value=[0.5, 0.5])  # 持仓百分比，和为1

相关文章：

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker&#xff1a;利用 Python 和机器学习助力算法交易 你是否希望借助 Python 和机器学习的力量来优化你的交易策略&#xff1f;那么你需要了解一下 PyBroker&#xff01;这个 Python 框架专为开发算法交易策略而设计&#xff0c;尤其关注使用机器学习的策略。借助 PyBrok…...

编程日记 2025/5/13 23:29:57

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;&#xff1a;图像处理与深度学习的革命性技术 导语 卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;是现代深度学习领域中最重要的模型之一&#xff0c;特别在计算机视觉&#xff08;CV&#xff09;领域具有革命性的影响。无论是图…...

编程日记 2025/5/29 7:55:11

彩色图像面积计算一般方法及MATLAB实现

一、引言 在数字图像处理中&#xff0c;经常需要获取感兴趣区域的面积属性&#xff0c;下面给出图像处理的一般步骤。 1.读入的彩色图像 2.将彩色图像转化为灰度图像 3.灰度图像转化为二值图像 4.区域标记 5.对每个区域的面积进行计算和显示 二、程序代码 %面积计算 cle…...

编程日记 2025/6/1 4:51:33

[Qt] Box Model | 控件样式 | 实现log_in界面

目录 1、样式属性 &#xff08;1&#xff09;盒模型&#xff08;Box Model&#xff09; 2、控件样式示例 &#xff08;1&#xff09;按钮 &#xff08;2&#xff09;复选框 &#xff08;3&#xff09;单选框 &#xff08;4&#xff09;输入框 &#xff08;5&#xff09…...

编程日记 2025/6/1 8:59:55

内存与缓存：保姆级图文详解

文章目录 前言1、计算机存储设备1.1、硬盘、内存、缓存1.2、金字塔结构1.3、数据流通过程 2、数据结构内存效率3、数据结构缓存效率 前言 亲爱的家人们&#xff0c;创作很不容易&#xff0c;若对您有帮助的话&#xff0c;请点赞收藏加关注哦&#xff0c;您的关注是我持续创作的…...

编程日记 2025/6/1 16:00:01

IM聊天学习资源

文章目录 参考链接使用前端界面简单效果消息窗口平滑滚动至底部vue使用watch监听vuex中的变量变化 websocket握手认证ChatKeyCheckHandlerNettyChatServerNettyChatInitializer 参考链接 zzhua/netty-chat-web - 包括前后端 vue.js实现带表情评论功能前后端实现&#xff08;仿…...

编程日记 2025/6/3 16:53:07

Redis 中 TTL 的基本知识与禁用缓存键的实现策略（Java）

目录 前言1. 基本知识2. Java代码 前言 &#x1f91f; 找工作&#xff0c;来万码优才&#xff1a;&#x1f449; #小程序://万码优才/r6rqmzDaXpYkJZF 单纯学习Redis可以看我前言的Java基本知识路线&#xff01;&#xff01; 对于Java的基本知识推荐阅读&#xff1a; java框架…...

编程日记 2025/5/31 14:22:09

SpringMvc解决跨域问题的源码汇总。

看本文章前&#xff0c;需了解跨域的缘由。 其次&#xff0c;了解RequestMapping的基础原理 最后我们来解析SpringMvc是如何处理跨域问题的。 跨域信息配置 SpringMvc分为全局级别和局部级别两种&#xff0c;全局级别就是任何跨域请求都起作用。 全局级别 全局级别就是在配…...

编程日记 2025/5/31 3:28:02

25.1.17学习内容

B - 迷宫 Description 给定一个 NM 方格的迷宫&#xff0c;迷宫里有 T 处障碍&#xff0c;障碍处不可通过。 在迷宫中移动有上下左右四种方式&#xff0c;每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。 给定起点坐标和终点坐标&#xff0c;每个方格最多经过一次&#xf…...

编程日记 2025/6/3 10:52:59

【开源免费】基于SpringBoot+Vue.JS欢迪迈手机商城（JAVA毕业设计）

本文项目编号 T 141 &#xff0c;文末自助获取源码 \color{red}{T141&#xff0c;文末自助获取源码} T141&#xff0c;文末自助获取源码 目录 一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1 启动教程3.2 讲解视频3.3 二次开发教程 四、功能截图五、文案资料5.1 选题背景5.2 国内…...

编程日记 2025/5/30 1:58:57

Qt之文件系统操作和读写

Qt creator 6.80 MinGw 64bit 文本文件是指以纯文本格式存储的文件&#xff0c;如cpp和hpp文件。XML文件和JSON文件也是文本文件&#xff0c;只是使用了特定的标记符号定义文本的含义&#xff0c;读取这种文本文件需要先对内容解析再显示。 qt提供了两种读写文本文件的方法。…...

编程日记 2025/5/30 22:35:46

合合信息名片全能王上架原生鸿蒙应用市场，成为首批数字名片类应用

长期以来&#xff0c;名片都是企业商务沟通的重要工具。随着企业数字化转型&#xff0c;相较于传统的纸质名片&#xff0c;数字名片对于企业成员拓展业务、获取商机、提升企业形象等方面发挥着重要作用。近期&#xff0c;合合信息旗下名片全能王正式上线原生鸿蒙应用市场&#…...

编程日记 2025/5/30 23:20:31

万字长文介绍ARINC 653，以及在综合模块化航空电子设备（IMA）中的作用

文章目录 一、引言二、ARINC 653背景三、整体系统架构四、应用/执行&#xff08;APEX&#xff09;接口五、ARINC 653 RTOS内部机制六、健康监测功能七、软件应用八、ARINC 653现状九、总结 一、引言 在现代航空领域&#xff0c;综合模块化航空电子设备&#xff08;IMA&#xf…...

编程日记 2025/6/2 18:31:11

jenkins-node节点配置

一.简述&#xff1a; Jenkins有一个很强大的功能&#xff1a; 即&#xff1a;支持分布式构建(jenkins配置中叫节点(node),也被称为slave)。分布式构建通常是用来吸收额外的负载。通过动态添加额外的机器应对构建作业中的高峰期&#xff0c;或在特定操作系统或环境运行特定的构建…...

编程日记 2025/6/4 8:18:03

【Flink系列】5. DataStream API

5. DataStream API DataStream API是Flink的核心层API。一个Flink程序&#xff0c;其实就是对DataStream的各种转换。具体来说&#xff0c;代码基本上都由以下几部分构成&#xff1a; 5.1 执行环境&#xff08;Execution Environment&#xff09; Flink程序可以在各种上下文…...

编程日记 2025/6/3 7:05:12

【tailscale 和 ssh】当服务器建立好节点，但通过客户端无法通过 ssh 连接

背景 当服务器建立好节点&#xff0c;一切显示正常但通过客户端无法通过 vs code 中的 ssh 连接到服务器 问题解决 因为服务器是重装过的&#xff0c;所以忘记在服务器上下载 ssh 了。。。安装完成并启动 SSH 服务后便可正常连接&#xff01; sudo apt update sudo apt in…...

编程日记 2025/6/2 18:30:31

TDengine 做 Apache SuperSet 数据源

‌Apache Superset‌ 是一个现代的企业级商业智能&#xff08;BI&#xff09;Web 应用程序&#xff0c;主要用于数据探索和可视化。它由 Apache 软件基金会支持&#xff0c;是一个开源项目&#xff0c;它拥有活跃的社区和丰富的生态系统。Apache Superset 提供了直观的用户界面…...

编程日记 2025/5/30 13:15:25

PCL 新增自定义点类型【2025最新版】

目录 一、自定义点类型1、前言2、定义方法3、代码示例二、合并现有类型三、点云按时间渲染1、CloudCompare渲染2、PCL渲染博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月18日。 一、自定义点类型 1、前言 PCL库自身定义了很多点云类型，但是在使用的时候时如果要使用自己定义的…...

编程日记 2025/5/29 9:15:52

【记录52】el-table-column 添加fixed属性 滚动条无法滑动

问题&#xff1a; el-table-column 添加fixed属性 滚动条无法滑动 使用element UI组件&#xff0c;用到el-table的el-table-column的fixed属性时&#xff0c;当滚动条长度小于固定列时&#xff0c;滚动条无法通过鼠标去点击滑动操作 原因 fixed是用来固定列的属性&#xff0c;其…...

编程日记 2025/6/2 10:32:33

华为OD机试E卷 ---最大值

一、题目描述 给定一组整数(非负)&#xff0c;重排顺序后输出一个最大的整数。 二、示例1 用例1 输入 10 9输出 910说明:输出结果可能非常大&#xff0c;所以你需要返回一个 字符串只而不是整数。 三、输入描述 数字组合 四、输出描述 最大的整数 五、解题思路 字符…...

编程日记 2025/5/31 20:50:03

服务器迁移MySQL

由于公司原有的服务器不再使用&#xff0c;需要将老的服务器上的MySQL迁移到新的服务器上&#xff0c;因此需要对数据进行备份迁移&#xff0c;前提是两台服务器已安装相同版本的MySQL&#xff0c;这里就不再讲解MySQL的安装步骤了&#xff0c;可以安装包、可以在线下载、可以容…...

编程日记 2025/5/30 6:48:52

.Net Core微服务入门全纪录（二）——Consul-服务注册与发现（上）

系列文章目录 1、.Net Core微服务入门系列&#xff08;一&#xff09;——项目搭建 2、.Net Core微服务入门全纪录&#xff08;二&#xff09;——Consul-服务注册与发现&#xff08;上&#xff09; 3、.Net Core微服务入门全纪录&#xff08;三&#xff09;——Consul-服务注…...

编程日记 2025/5/31 6:50:23

【Linux系统】分区挂载

我们能够根据一个 inode 号在指定分区寻找目标文件的 struct inode&#xff0c;也能根据目录文件的内容&#xff0c;通过映射关系&#xff0c;找指定的 inode&#xff0c;可是&#xff0c;现在有个问题&#xff1a; 问题&#xff1a;inode 是不能跨分区使用的&#xff01;Linu…...

编程日记 2025/6/2 0:44:19

进阶——十六届蓝桥杯嵌入式熟练度练习（按键+LCD）

高亮&#xff08;一&#xff09; 声明 char buf[21];unsigned char upled0x04;uint8_t key_val;uint8_t key_down,key_up,key_old;uint32_t key_time;uint8_t key_temp,key_flag;uint8_t line_flag; 按键代码 void key_proc(void) { key_valkey_scan();key_downkey_val&…...

编程日记 2025/6/3 16:54:59

简单介绍JSONStream的使用

地址 作用 这个模块是根据需要筛选出json数据中自己所需要的数据 使用 var JSONStream require("JSONStream"); var parse require("fast-json-parse"); var fs require("fs");fs.createReadStream("./time.json").pipe(JSONSt…...

编程日记 2025/5/31 7:18:13

LTX-Video 高效视频生成模型，一键处理图片文字

LTX-Video 是由 Lightricks 在 2024 年开发的一种视频生成模型&#xff0c;这种模型采用了 transformer 和 Video-VAE 技术&#xff0c;能够高效生成高分辨率视频。此外&#xff0c;LTX-Video 支持多种视频生成方式&#xff0c;包括从文本到视频和从图像到视频。 教程链接&…...

编程日记 2025/6/3 1:46:29

AUTOSAR从入门到精通专栏总目录

AUTOSAR通过分层、模块化和封装的特性&#xff0c;革命性地改变了汽车电子软件开发。它简化了软硬件接口&#xff0c;提高了软件复用性&#xff0c;降低了开发成本和周期。随着 AUTOSAR 在汽车电子系统开发领域的广泛应用&#xff0c;对其深入理解和熟练掌握已成为汽车电子软件…...

编程日记 2025/5/31 17:26:10

Windows环境本地配置pyspark环境详细教程

目录 一、背景简记二、本地单机spark环境配置详细步骤第一步&#xff1a;python环境安装第二步&#xff1a;安装jdk及配置环境变量安装包下载安装环境变量配置 第三步&#xff1a;安装Spark安装包下载安装配置环境变量 第四步&#xff1a;安装hadoop安装包下载安装配置环境变量…...

编程日记 2025/5/31 17:28:56

第8篇：从入门到精通：掌握Python异常处理

第8篇&#xff1a;异常处理 内容简介 本篇文章将深入探讨Python中的异常处理机制。您将学习异常的基本概念与类型&#xff0c;掌握使用try-except块处理异常的方法&#xff0c;了解finally语句的作用&#xff0c;以及如何抛出和定义自定义异常。通过丰富的代码示例&#xff0…...

编程日记 2025/6/4 3:44:31

聚铭网络6款产品入选CCIA《网络安全专用产品指南》

近日&#xff0c;中国网络安全产业联盟CCIA正式发布《网络安全专用产品指南》&#xff08;第二版&#xff09;&#xff08;以下简称《指南》&#xff09;。聚铭网络凭借突出技术优势、创新能力以及市场积累&#xff0c;旗下安全产品成功入选防火墙、网络安全审计、日志分析、网…...

编程日记 2025/6/4 17:25:14

高等数学学习笔记 ☞ 不定积分的积分方法

1. 第一换元积分法 1. 基础概念&#xff1a;形如的过程&#xff0c;称为第一换元积分法。 2. 核心思想&#xff1a;通过对被积函数的观察(把被积函数的形式与积分表的积分公式进行比较)&#xff0c;把外部的部分项拿到的内部(求原函数)&#xff0c; 然后进行拼凑&#xff0c;…...

编程日记 2025/6/3 5:20:01

08、如何预防SQL注入

目录 1、分析及其存在哪些危险 2、预防SQL注入 1、分析及其存在哪些危险 原理： SQL 注入是一种常见的网络攻击手段，攻击者通过在用户输入中插入恶意的 SQL 语句，利用程序对用户输入处理不当的漏洞，使恶意 SQL 语句被数据库服务器执行。 通常发生在应用程序将用户输入直接拼…...

编程日记 2025/5/28 7:18:38

如何发布自己的第一个Chrome扩展程序

如何发布自己的Chrome扩展程序 只需要六步即可完成Chrome扩展程序的发布 &#xff08;1&#xff09;首先打开google chrome 应用商城注册开发者账号的页面 &#xff08;2&#xff09;现在进行一个绑卡支付5美元的一次性注册费用即可。【不知道如何绑卡的支付的&#xff0c;文…...

编程日记 2025/6/1 0:30:05

ubuntu开机自启，其他方式

在 Ubuntu 22.04 中&#xff0c;如果不使用 .service 文件&#xff0c;仍然有其他方法可以让某个 .sh 文件随着系统启动而自动运行。以下是几种替代方法&#xff1a; 方法一&#xff1a;使用 crontab 的 reboot 选项 crontab 是 Linux 中用于设置周期性被执行的任务的工具。通…...

编程日记 2025/6/3 16:23:16

容器渗透横向

本质上要获得 1.获得容器IP段 2.获得主机IP段 3.获得本机IP 4.通过CNI或Docker0等扫描本机端口 Flannel 容器信息 rootubuntu-linux-22-04-desktop:/home/parallels/Desktop# k get po -A -o wide NAMESPACE NAME …...

编程日记 2025/5/30 16:58:51

软件测试—接口测试面试题及jmeter面试题

一&#xff0c;接口面试题 1.接口的作用 实现前后端的交互&#xff0c;实现数据的传输 2.什么是接口测试 接口测试就是对系统或组件之间的接口进行测试&#xff0c;主要是校验数据的交换、传递和控制管理过程&#xff0c;以及相互逻辑关系 3.接口测试必要性 1.可以发现很…...

编程日记 2025/6/3 10:12:49

ansible之playbook剧本

Playbook 1.playbook的组成部分 开头 用 --- 表示&#xff0c;表示是一个yaml文件&#xff0c;但是可以忽略不写 Tasks&#xff08;任务&#xff09; 包含了在目标主机上执行的操作&#xff0c;操作还是由模板来执行。每一个任务都是一个ansible的模块&#xff0c;调用系统命…...

编程日记 2025/5/30 5:00:55

基于 Python 的财经数据接口库：AKShare

AKShare 是基于 Python 的财经数据接口库&#xff0c;目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具&#xff0c;主要用于学术研究目的。 安装 安装手册见…...

编程日记 2025/5/29 15:25:36

强网杯RS加密签名伪造及PyramidWeb利用栈帧打内存马

RS加密签名伪造及PyramidWeb利用栈帧打内存马 今年强网杯的一个新框架源代码如下 from wsgiref.simple_server import make_server from pyramid.config import Configurator from pyramid.events import NewResponse from pyramid.response import Response import utiluser…...

编程日记 2025/6/3 13:39:54

Java基础——概念和常识(语言特点、JVM、JDK、JRE、AOT/JIT等介绍)

我是一个计算机专业研0的学生卡蒙Camel&#x1f42b;&#x1f42b;&#x1f42b;&#xff08;刚保研&#xff09; 记录每天学习过程&#xff08;主要学习Java、python、人工智能&#xff09;&#xff0c;总结知识点&#xff08;内容来自&#xff1a;自我总结网上借鉴&#xff0…...

编程日记 2025/6/2 22:18:35

搭建Node.js后端

从头开始搭建一个Node.js后端&#xff0c;并实现查询历史数据的功能&#xff0c;下面是详细的步骤说明&#xff0c;包括环境配置、项目初始化、代码编写、以及服务器启动。 1. 环境配置 1.1 安装 Node.js 和 npm 首先&#xff0c;你需要在你的电脑上安装 Node.js 和 npm&…...

编程日记 2025/6/3 19:23:35

RV1126+FFMPEG推流项目(9)AI和AENC模块绑定，并且开启线程采集

前面两篇已经交代AI和AENC模块的配置&#xff0c;这篇就让这两个模块绑定起来&#xff0c;绑定的原因是&#xff0c;Aenc从Ai模块拿到采集的原始数据进行编码。 使用 RK_MPI_SYS_Bind 把 AI 节点和 AENC 进行绑定&#xff0c;其中 enModId 是模块 ID 号选择的是 RK_ID_AI、s32C…...

编程日记 2025/6/3 4:01:32

vue编写一个可拖动的模块，并可以和任何其他组件组合使用

实现思路&#xff1a; 使用 Vue 的自定义指令&#xff08;directive&#xff09;来处理拖动逻辑。在 mounted 钩子中添加鼠标事件监听器&#xff0c;以实现拖动功能。在 unmounted 钩子中移除鼠标事件监听器&#xff0c;防止内存泄漏。 代码示例&#xff1a; <template&g…...

编程日记 2025/6/4 8:22:46

Spring6.0新特性-HTTP接口：使用@HttpExchange实现更优雅的Http客户端

文章目录 一、概述二、使用1、创建接口HttpExchange方法2、创建一个在调用方法时执行请求的代理3、方法参数4、返回值5、错误处理&#xff08;1&#xff09;为RestClient&#xff08;2&#xff09;为WebClient&#xff08;3&#xff09;为RestTemplate 注意 一、概述 官方文档…...

编程日记 2025/6/3 3:35:51

【蓝桥杯】Python算法——求逆元的两种算法

目录 零、前言一、逆元二、扩展欧几里得算法三、费马小定理四、总结 零、前言 距离25年蓝桥杯还有大概三个月时间&#xff0c;接下来重点应该会放在蓝桥杯备考方向&#xff0c;一起努力&#xff0c;一起加油 一、逆元 什么是逆元&#xff1f;这是数论中的一个基本概念。如果存…...

编程日记 2025/5/30 10:54:01

音频语言模型与多模态体系结构

音频语言模型与多模态体系结构 多模态模型正在创造语言、视觉和语音等以前独立的研究领域的协同效应。这些模型使用通用架构，将每种模式视为不同的“token”，使它们能够以一种与人类认知非常相似的方式联合建模和理解世界。 ​ ​可以将多模态分为两个主要领域：输入空间（…...

编程日记 2025/6/2 10:36:23

Redis的安装和配置、基本命令

一、实验目的 本实验旨在帮助学生熟悉Redis的安装、配置和基本使用&#xff0c;包括启动Redis服务、使用命令行客户端进行操作、配置Redis、进行多数据库操作以及掌握键值相关和服务器相关的命令。 二、实验环境准备 1. JAVA环境准备&#xff1a;确保Java Development Kit …...

编程日记 2025/6/2 16:41:56

2025.1.17——三、SQLi regexp正则表达式|

题目来源&#xff1a;buuctf [NCTF2019]SQLi1 目录 一、打开靶机&#xff0c;整理信息 二、解题思路 step 1&#xff1a;正常注入 step 2&#xff1a;弄清关键字黑名单 1.目录扫描 2.bp爆破 step 3&#xff1a;根据过滤名单构造payload step 4&#xff1a;regexp正则注…...

编程日记 2025/6/1 4:05:20

flutter 常用UI组件

文章目录 1. Toast 文本提示框oktoastbot_toast2. loading 加载窗flutter_easyloading3. 对话框gex dialog4.下拉刷新pull_to_refresh5. pop 窗custom_pop_up_menu6. pin code 密码框pinput7. 二维码qr_flutter8. swiper 滚动组件carousel_sliderflutter_swiper_view9. Badge 角…...

编程日记 2025/6/2 19:44:01

基于微信小程序的健身房预约管理系统

作者&#xff1a;计算机学姐 开发技术&#xff1a;SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等&#xff0c;“文末源码”。 专栏推荐&#xff1a;前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码 精品专栏&#xff1a;…...

编程日记 2025/6/4 14:59:49