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

开源AIOps数据中台搭建与 Python的作⽤用 丁来强 关于我 • ⼯工作10+年年，熟悉⼤大数据分析、ITOps、SecOps等领域 • 阿⾥里里云⽇日志服务上海海负责⼈人，之前在Splunk上海海 • ⾃自从2015年年，在4届PyCon上，累计分享7+不不同议题 • 云栖⼤大会或社区累计分享13+个⼤大数据系统或Python相关议题 往届视频与PPT ⽇日志服务钉钉群 Operations • 组合⼤大数据 + 机器器学习 + 分析来帮助IT运维： • 发现、预测、修复问题 ⼤大数据 机器器学习 分析 Garner：AIOps对IT运维的改进 ⼤大数据促进平台融合 • 采集各种数据（以下各种⻆角⾊色都关⼼心）： • IT运维⼈人员、开发⼈人员、数据⼯工程师、 • 安全运维、合规审计⼈人员、商务分析师 • Garner预测未来5年年： • AIOps会从功能演变成平台并落地 机器器学习促进ITOps的主要⽅方式 降噪、去重 可视化与统计分析 增强描述性 descriptive 增加预测能⼒力力 proactive capabilities 增强排错 diagnostic 辅助根因分析 root cause analysis ⾃自动模式识别 事件关联 通过关联、知识图谱获 得可能原因 基于模式的预测 AIOps增强分析与⾏行行动能⼒力力，挡住更更多⼯工单 2 ⼯工程难点

Python在金融领域的应用与创新 华能贵诚信托有限公司 金融科技实验室 1.Python舆情监控系统 2.华能信托及个人简介 4.华小智金融科技实验室 3.舆情监控详细代码分析 目录 CHAPTER 1 Python舆情监控系统 舆情监控系统 - 视频简介 HUMANS ARE CREATIVE BEINGS. IF IT IS NOT REAL TEXT, THEY WILL CFA、FRM、AQF 2 华能信托华小智金融科技小组组长 3 《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》作者 公司介绍 Huaneng Guicheng Trust Corporation Ltd. TALK IS CHEAP SHOW ME THE CODE CHAPTER 3 舆情监控详细代码分析 Python舆情监控 4 3 2 6 1 5 百度新闻批量爬取 24小时不间断爬取 24小时不间断爬取 HUANENG GUICHENG TRUST CORPORATION LTD. 我们已经可以进行批量爬取以及通过异常处理来避免程序中断了，那么倘若想24小时不间 断地对每家公司进行实时爬取，就需要通过while True不间断循环，每隔3600秒（1小时） 爬取一次所有公司内容。 while True: companys = ['华能信托','阿里巴巴','万科集团'] for

小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 如果您是「算法大佬」，希望可以得到你的宝贵意见建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有： ‧ 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 hello‑algo.com 7 0.3. 小结 ‧ 本书主要面向算法初学者。对于已经有一定积累的同学，这本书可以帮助你系统回顾算法知识，源代码 可被当作“刷题工具库”来使用。 ‧ 书中内容主要分为复杂度分析、数据结构、算法三部分，覆盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法小白，在初学阶段阅读一本入门书是非常有必要的，可以少走许多弯路。 ‧ 书内的动画和图解往往介绍的是重点和难点知识，在阅读时应该多加关注。

小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 如果您是「算法大佬」，希望可以得到你的宝贵意见建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有： ‧ 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 hello‑algo.com 7 0.3. 小结 ‧ 本书主要面向算法初学者。对于已经有一定积累的同学，这本书可以帮助你系统回顾算法知识，源代码 可被当作“刷题工具库”来使用。 ‧ 书中内容主要分为复杂度分析、数据结构、算法三部分，覆盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法小白，在初学阶段阅读一本入门书是非常有必要的，可以少走许多弯路。 ‧ 书内的动画和图解往往介绍的是重点和难点知识，在阅读时应该多加关注。

安富利电子科技 2019年10月20日，深圳 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， Ø 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 Ø 工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 Ø 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 Ø 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial client Ø 开发环境：Jupyter notebook Ø Host：Zynq 器件 ARM 处理器 （IPython kernel and web server）。开发者可以在嵌入式平台做实时调试， 利用实际的硬件环境。 Ø 常规python程序调试：开发者仍然可以用之前熟悉的环境去调试，host 可以是PC机，先把python 程序的 逻辑调试成功。PYNQ 主要是做了pytho

安富利电子科技 2019年9月21日， 上海 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， Ø 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 Ø 工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 Ø 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 Ø 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 client Ø 开发环境：Jupyter notebook Ø Host：Zynq 器件 ARM 处理器 （IPython kernel and web server）。开发者可以在嵌入式平台做实时调试， 利用实际的硬件环境。 Ø 常规python程序调试：开发者仍然可以用之前熟悉的环境去调试，host 可以是PC机，先把python 程序的 逻辑调试成功。PYNQ 主要是做了pytho

安富利电子科技 2019年10月19日，北京 2 ➢ Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ ➢ 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， ➢ 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 ➢ 工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 ➢ 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 ➢ 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 client ➢ 开发环境：Jupyter notebook ➢ Host：Zynq 器件 ARM 处理器 （IPython kernel and web server）。开发者可以在嵌入式平台做实时调试， 利用实际的硬件环境。 ➢ 常规python程序调试：开发者仍然可以用之前熟悉的环境去调试，host 可以是PC机，先把python 程序的 逻辑调试成功。PYNQ 主要是做了pytho

若您是算法大神，我们期待收到您的宝贵建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容包括： ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度，算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 Figure 0‑7. 算法学习路线 0.3. 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础，本书能帮助您系统回顾算法知识，书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书籍至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书内的动画和图解通常用于介绍重点和难点知识。阅读本书时，应给予这些内容更多关注。 时间效率，即算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率，即算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。掌握评估算法效率的方法则至关重要，因为 只有了解评价标准，我们才能进行算法之间的对比分析，从而指导算法设计与优化过程。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。我们最直接的 方法就是找一台计算

小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的 图 0‑8 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍重点和难点知识。阅读本书时，应给予这些内容更多关注。