交易记录

你要记录货币交易数据？currency_monitor是个不错的选择。它记录了从 3 月 7 日到 3 月 16 日之间，基于sqlite3操作的数据库。数据库结构简单，包含时间戳（timestamp）、基准货币（first_leg）、计价货币（second_leg）、卖出价（ask）、买入价（bid）和交易名称（the exchange name）。这些数据列设计挺清晰，你快速抓住交易的关键。sqlite3的使用也让操作变得更加轻松，存储与查询都不复杂，适合需要快速搭建和小型应用的场景。如果你刚开始接触数据库，currency_monitor的结构和功能能让你学到不少实用知识。嗯，数据清晰、

天下淘网络购物系统基于JSP开发，包含购物车、用户管理、管理员管理和商品信息分类功能，系统通过数据库连接实现功能。

无法解析类型org.springframework.dao.DataAccessException。它是间接引用的异常缺少的包。

介绍高频交易的完整指南。

上海证券交易所的逐笔交易数据中的qty与深圳证券交易所的逐笔交易数据qty有所不同。通过实际测试详细解释了这一差异。

Tradesim 是一款交易模拟器，用于策略回测。它可以帮助你分析股票并进行数据挖掘。需要以下先决条件：Python 2.7、NumPy、SciPy、Pandas、mpl_finance。运行 download_historical_data.sh 下载历史股票数据。然后运行 tradesim.py。

记录 MySQL 作业以供查阅。

这是一份完整的Linux学习笔记，汇集了自己在学习过程中总结的内容。

金融交易项目的策略设计指南，挺实用的一个文档。用的是 Yahoo Finance 上的历史数据，讲清楚了怎么构建、评估一个靠谱的交易策略。对时间区间、收益要求这些细节说得蛮清楚，尤其是样本内外都有要求，还得能稳定跑赢市场，听着是不是就有点挑战？推荐的移动平均线+止损点组合也比较容易上手，适合做扩展实验。 交易策略的构建过程，还考虑了不少实际问题。比如交易成本、滑点、组合规模，这些常被忽略的地方它都有说。这个项目不是纸上谈兵，是真能落地的。对了，数据使用的是长期的历史数据，样本内至少 10 年，样本外也覆盖到 2024 年，有说服力。 如果你现在在做量化投资或者金融方向的课程项目，或者你对股票策

译自官方文档，仅完成部分，后续会逐步更新。