源码

原文策略源码如下： #小盘次新股策略 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱 set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 #

1. 注册及查找事件 1.1 EventBus初始化 getDefault： 通过单例模式获取实例，同时里面采用Builder模式构造部分初始化参数，方便定制部分配置信息 //Builder模式,在EventBusBuilder里面完成一些默认的初始化操作 private static final EventBusBuilder DEFAULT_BUILDER = new EventBusBuilder(); public static EventBus getDefault() { //通过DCL单例模式创建EventBus实例 } public EventBus() { this(DEFAULT_BUILDER); } EventBus(EventBusBuilder builder) { //通过EventBusBuilder完成的初始化构造 } 1.2 EventBus注册 register：根据订阅者类信息，查询对应的订阅方法信息，遍历注册订阅方法 public void register(Object subscriber) { //根据订阅者的类名信息查询订阅方法 Class<?> subscriberClass = subscriber.getClass(); List<SubscriberMethod> subscriberMethods =

前言 ASP.NET Core 后我们的配置变得更加轻量级了，在ASP.NET Core中，配置模型得到了显著的扩展和增强，应用程序配置可以存储在多环境变量配置中，appsettings.json用户机密等 并可以通过应用程序中的相同界面轻松访问，除此之外，ASP.NET中的新配置系统允许使用Options的强类型设置。 强类型Options 在ASP.NET Core中没有AppSettings["Key"]默认方法，那么推荐的是创建强类型的配置类，去绑定配置项。 public class MyOptions { public string Name { get; set; } public string Url { get; set; } } 然后我们在appsettings.json中添加如下内容： { "MyOptions": { "Name": "TestName", "Url": "TestUrl" } } 配置绑定到类 ConfigureServices方法进行配置以绑定到类 public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { services.Configure<MyOptions>(Configuration.GetSection("MyOptions")); services

原文策略源码如下： #个股止损策略 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱 set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 # 选股频率

原文策略源码如下： #多因子选股改进型 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱 set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 #

原文策略源码如下： #HS300–随机森林拐点识别 import math import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series import pickle import time import datetime import jqdata import talib as tb import sklearn from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier,GradientBoostingClassifier,RandomForestRegressor,RandomForestClassifier from sklearn import cross_validation, metrics,svm,preprocessing from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.grid_search

▌proxy_intercept_errors 当上游服务器响应头回来后，可以根据响应状态码的值进行拦截错误处理，与error_page 指令相互结合。用在访问上游服务器出现错误的情况下。 服务部署情况 一、主服务（nginx:80) ， /usr/local/nginx/sbin/nginx 二、上游服务(nginx:8012)， /usr/local/nginx_8012/nginx 上游服务器文件说明 404.html 和 404_default.html 内容： 04.html：上游服务器提供的特定404页面内容，当nginx:80访问上游服务器资源不存在（返回404），要求显示的内容页面。 404_default.html：上游服务器默认404页面。 50x.html：上游服务器提供的特定50x页面内容，当nginx:80访问上游服务器出现50x错误（包含500, 502, 503和504），要求显示的内容页面。 50x_default.html：上游服务器提供的处理50x的默认页面 注意： 404.html 和 50x.html 是给 nginx:80配置中使用的 404_default.html 和 50x_default.html是给 nginx:8012配置中使用的 nginx:80服务中关于404和50x的配置 nginx:8012服务中关于404和50x的配置

原文策略源码如下： #趋势跟踪策略 导入函数库 import jqdata import talib import pandas as pd import numpy as np import datetime from datetime import timedelta import math from numpy import nan 初始化函数，设定基准等等 def initialize(context): # 设定沪深300作为基准 set_benchmark(‘000001.XSHG’) # 开启动态复权模式(真实价格) set_option(‘use_real_price’, True) # 输出内容到日志 log.info() log.info(‘初始函数开始运行且全局只运行一次’) # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log # log.set_level(‘order’, ‘error’) g.num_stock = 10 g.index = ‘000001.XSHG’ g.index2 = ‘000300.XSHG’#沪深300 g.index8 = ‘399006.XSHE’#创业板指数 # g.index2 = ‘000016.XSHG’#上证50 # g.index8 = ‘399333.XSHE’#中小板R g.risk_ratio

原文策略源码如下： #潜力股选股策略 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱 set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 #

Niushop 商城系统可以算目前最顶级得商城系统了tp内核 扩展性就不用说了,功能方面秒杀其他系统 更新速度也快,最近他们把小程序内核框架都改了 ,改成uni-app 好处就是在此框架下可以生成任意适合平台小程序如微信,抖音 , 系统即全方面支持以下主流小程序:微信小程序、抖音小程序，辅助小程序有:支付宝小程序和QQ小程序，引流小程序有:百度小程序，我们的下一步将会考虑优先做好抖音小程序和微信.成为NIUshop 旗舰版用户得我感觉很荣幸,有需要二次开发需要源码得也可以找我QQ:1814755629 最近官方打算把多商户版重新用tp6.0 内核全新打造,厉害! 目前多商户版为2.11因为内核缘故官方一直在搁浅 集中精力打造但商户版,现在但商户版趋于稳定,小程序UNI内核也已经打造,开始集中精力打造多商户版 喜欢开源系统技术交流得可以加我QQ:1814755629 共同打造好商城资源 来源： CSDN 作者： 产品经理人 链接： https://blog.csdn.net/mx800com/article/details/103487252