交易情况

当数据在低维空间中线性不可分时，支持向量机利用核函数将输入空间映射到高维特征空间，从而构造出最优分离超平面，将非线性数据在高维空间中分开。

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。

详细探讨了影响oracle索引的各种限制条件及其具体情况。

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。

服务器CPU使用情况查看方法： UNIX系统：sar –u Windows系统：NT性能管理器 CPU资源不足常见原因： SQL语句重解析 低效SQL语句 锁冲突

使用 v$rollstat、sys.dba_rollback_segs 和 v$rollname 查看回滚段信息。 使用 name、waits、gets 和 waits / gets 查询回滚段争用情况。

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