PyConChina2022-深圳-python分析alpha vaults策略-代少飞Python分析alpha vaults策略 主讲人: 代少飞 – 量化开发 个人简介 主要从事量化开发相关工作 有开发过数字货币交易所 PyconChina2019深圳场有分享(b站有相关视频) 目前从事web3相关工作 免责声明 纯技术交流,不提供任何投资建议 如有侵权,请联系本人,第一时间处理 一、策略介绍 二、部署开发 三、使用说明 四、策略回测 大纲 策略介绍 资金量有一定规模,进出中心化交易所,比较费力 资金量有一定规模,进出中心化交易所,比较费力 第一个上线的 Uniswap v3 LP 策略 Uniswap v3 在 2021 年 5 月 5 日发布后两天,Charm 部署了其第三款 产品:Uniswap v3 LP 操作策略——Alpha Vault,并且已经被证明是非常 成功的产品:利润比 v2 的 LP 高两倍以上! 部署开发 Brownie Brownie is a Python-based Ethereum, inspired by web3.js code https://github.com/charmfinance/alpha-vaults-contracts.git 使用说明 策略回测 结果值 值越大,命中率越高 Alpha Valuts 3.865960084033544 0xae540be685696ea465b12bbdf9e5f44603bb9ab2 7.5367485358894050 码力 | 18 页 | 2.12 MB | 1 年前3
1_丁来强_开源AIOps数据中台搭建与Python的作用公司培训与⼈人员参与促进发展 外部数据集成与⾃自动化 • ⼯工单系统 • CMDB(资产管理理) • Run Book⾃自动化 • 告警 • 应⽤用编排 3 开源⽅方案选择与Python作⽤用 特定场景下特定的平台搭建选择及策略略以及Python的作⽤用 • ⽇日志类数据⽅方案 • 指标类时序数据⽅方案 • 其他OLAP选择 • AI增强⽅方案 数据源与监控 Beats + Elasticsearch + Logstash + Kibana • 接⼊入层还会搭配Kafka • 重要企业级组件都在商业组件X-Pack中 • 安全、ML、SQL、监控、告警、Transform等 • 提供⼀一个开源免费的APM⽅方案 Kafka + EBLK 引⼊队列,解决丢数据问题 部署、维护复杂度较为复杂 Elasticsearch核⼼能⼒ • 简单,易易扩展,功能集丰富,⽣生态活跃 对海海量量⽇日志进⾏行行模式聚类(例例如从65万条⽇日志,聚类出50条⽇日志模式) 阿⾥里里云⽇日志服务 Sumologic Splunk 消除告警疲劳 • 传统阈值⽅方式的告警并不不能解决问题: • 阈值难以合理理,或会⾮非常复杂 • 有效阈值维护成本较⾼高 • 过滤后的告警数量量依然较多 • 使⽤用基于统计的动态阈值 • 使⽤用模式识别正常⾏行行为与异常⾏行行为。 AI增强 - 异常值(0 码力 | 48 页 | 17.54 MB | 1 年前3
8 安翔 Python助力物联网项目开发 终端通信:网关通过LoRa模块与终端设备通信,包括数据监听、接收、 缓存、解析和发送。 • 后端通信:网关通过WIFI、有线、移动网络等方式,采用MQTT、 HTTP协议与服务器端进行通信。 • 手机告警:网关收到终端的告警信息后通过2G模组拨打安防人员的电 话,并发送短信。 • 数据存储:存储所有终端设备的状态信息和配置参数。 • 文件备份:定期将本地数据库传输到服务器端进行备份,以防网关设 备损坏而造成数据丢失。 数据可视化:将终端采集的传感器数据使用直观的图表显示出来。 • 文件管理:存储所有设备的状态信息,设备损坏时能够无缝还原。能够定期删除时 间过长的数据库文件。 • 用户管理:管理用户的个人信息。 • 策略制定:例如定义土壤湿度与浇水量之间的关系,实现远程自动浇水。 • 消息推送:主动推送消息给终端和用户。 • 设备管理:显示终端、网关设备运行状态(是否在线以及离线时间),设备硬件状 态(剩余电量、CPU温度等)。0 码力 | 22 页 | 5.00 MB | 1 年前3
03 小罗 python与devops = { "output":['groupid','name'] } ret = self.zb.hostgroup.get(**data) return ret Zabbix api 开发的机柜告警平台 在Docker环境下的发布系统 在Docker环境下的发布系统 https://github.com/xiaoluoge11/jenkins_demo 由Jenkinsfile确定操作流程0 码力 | 22 页 | 1.64 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.1.0 Python版10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 10.5 重识搜索算法 . . . . 1 分治算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 12.3 构建二叉树问题 . . . 轮的重复后,就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一”,旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo0 码力 | 364 页 | 18.42 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0 Python版10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 10.5 重识搜索算法 . . . . 1 分治算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 12.3 构建二叉树问题 . . . ,通常在进行 3~5 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一”,旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo0 码力 | 362 页 | 17.54 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b5 Python版10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 10.5 重识搜索算法 . . . . 1 分治算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 12.3 构建二叉树问题 . . . 照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目,通常在进行 3‑5 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富知识体 系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 如图 0‑7 所示,本书内容主要涵盖“第一阶段”,旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo0 码力 | 361 页 | 30.64 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Python 版10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 10.5 重识搜索算法 . . . . 1 分治算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 12.3 构建二叉树问题 . . . 轮的重复后,就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一”,旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www0 码力 | 364 页 | 18.43 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.0.0b4 Python版2. 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 10.3. 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 10.4. 重识搜索算法 . . . 分治算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219 12.2. 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 12.3. 构建二叉树问题 . . . 照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目,通常在进行 3‑5 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富知识体 系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 作为一本入门教程,本书内容主要涵盖“第一阶段”,旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 Figure 0‑7.0 码力 | 329 页 | 27.34 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Python 版10.3 二分搜尋邊界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 10.4 雜湊最佳化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 10.5 重識搜尋演算法 . . . . 1 分治演算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 12.2 分治搜尋策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 12.3 構建二元樹問題 . . . 輪的重複後,就能將其牢記在心。推薦的題單和刷題計劃請見此 GitHub 倉庫。 3. 階段三:搭建知識體系。在學習方面,我們可以閱讀演算法專欄文章、解題框架和演算法教材,以不斷 豐富知識體系。在刷題方面,可以嘗試採用進階刷題策略,如按專題分類、一題多解、一解多題等,相 關的刷題心得可以在各個社群找到。 如圖 0‑8 所示,本書內容主要涵蓋“階段一”,旨在幫助你更高效地展開階段二和階段三的學習。 第 0 章 前言 www0 码力 | 364 页 | 18.74 MB | 10 月前3
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