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Python趋势追踪量化代码

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简介：
本项目致力于通过Python编写自动化交易策略，利用数据分析和机器学习技术追踪市场趋势，实现股票和其他金融资产的量化投资。 Python 量化代码实现包括均线突破、布林带突破、高低点突破以及 R-Breaker 策略，并且涵盖了跨品种套利和跨期套利的策略。

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  • Python趋势追踪量化代码
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    本项目致力于通过Python编写自动化交易策略，利用数据分析和机器学习技术追踪市场趋势，实现股票和其他金融资产的量化投资。 Python 量化代码实现包括均线突破、布林带突破、高低点突破以及 R-Breaker 策略，并且涵盖了跨品种套利和跨期套利的策略。
     
  • Python中的手势识别和追踪
    优质
    本项目利用Python开发的手势识别与追踪系统，结合机器学习算法，实现对多种手势的精准识别及实时跟踪，广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域。 Python手势识别与追踪内容概要：源码包包括了摄像头手势识别与追踪.py 和视频手势识别与追踪.py 两个算法文件，共65行代码，简单易懂且已亲测成功。
     
  • 追踪：含流跟踪方法的Python代码库
    优质
    追踪：含流跟踪方法的Python代码库提供了一系列用于目标跟踪和视频分析的先进算法实现。此项目旨在为计算机视觉研究人员及开发者简化复杂对象跟踪任务，促进高效准确的目标定位与识别研究。包含多种流行跟踪技术及其应用示例，易于集成到现有系统中进行实验或产品开发。 新西兰的电流追踪库包含用于运行潮流跟踪例程的代码，该例程是电力管理局在2015年6月16日发布的传输定价方法（TPM）的一部分，并已更新以能够跟踪历史性的vSPD分支流输出。 潮流跟踪可用于确定传输资产的使用情况，在此示例中被用作市场设计中的传输定价方法。它用于区分由许多人使用的互连资产和仅少数人或共享使用的“深层”连接资产。 请注意，这仍然是一个实时存储库，并且当前测试用例不适用于新的代码库。最新的更新是vSPD_output与master分支合并，正在进行的vSPD测试用例提供了一天的输入文件。 6月16日TPM中使用的结果已在版本0.1标记出来，要查看该版本，请签出标签，并执行命令：git checkout v0.1 当前trace.py的帮助信息显示如下。
     
  • 手势识别、手指检测、手势追踪
    优质
    本项目专注于开发先进的人机交互技术，涵盖手势识别、手指检测及手势追踪等关键领域，旨在实现更自然流畅的用户体验。 压缩包内包含两个记事本段落件：一个记录了获取指尖数目的方法总结，另一个则列出了手势识别相关的外文链接汇总。这些内容都是我在硕士期间研究指尖识别过程中收集整理的资料，大部分来自GitHub上的开源项目。希望这份材料能为正在或计划进行手势识别研究的同学提供一定的参考价值和便利，大家可以自行查看具体内容并借鉴他人研究成果的效果。欢迎下载使用。
     
  • 正则化正交匹配追踪的代码
    优质
    本代码实现了一种改进的正则化正交匹配追踪算法，适用于信号处理和机器学习中的稀疏编码问题。 实现正则化正交匹配追踪算法的代码，即ROMP算法的代码。
     
  • 线极化MATLAB代码-光线追踪器RayTracer
    优质
    这段代码实现了一个基于MATLAB的光线追踪器（RayTracer），专门用于处理线极化的光学现象模拟和分析。 线串的MATLAB代码光线追踪器通过基于表面的几何体传播光线。这些表面由其几何形状和光学特性定义。支持的几何图形包括直线、二次曲面以及环形截面，同时提供平面、圆柱体及球体等简单实现方式。所支持的光学特性涵盖介电界面、漫反射与后向散射器，并且还包括基于Geant4“UNIFIED”模型的统一吸收/反射机制。体积属性如折射率、吸收和瑞利散射在表面上得以体现，即用户需为每个表面两侧定义相应的体积（而不检查几何的一致性）。光线由其传播方向及斯托克斯参数（强度与偏振）来界定，并被追踪直到：光线的强度低于设定阈值；或超过最大散点数。对于不含随机散射机制的情况（例如无瑞利散射和漫反射器），程序可以在具备或不具备蒙特卡洛式概率选择的情况下运行，即在介电界面处可以选择跟踪所有反射与折射光路，或者仅通过骰子投掷决定追踪哪一条光线；而面对漫反射、瑞利散射或其他连续角分布过程时，则只能采用蒙特卡洛模拟方式。
     
  • TSR_趋势面_趋势面解析_
    优质
    简介：本课程深入探讨趋势面分析方法及其应用，涵盖理论基础、模型构建及实际案例解析，帮助学员掌握数据驱动的趋势预测技术。 一次、二次、三次趋势面分析方法，并附有实例数据，可以直接运行使用。
     
  • Arduino PID追踪代码.zip
    优质
    这段资料包含了一个使用Arduino平台编写的PID（比例-积分-微分）控制算法的示例代码。它适用于需要精确控制的应用场景，如自动化机器人和工业控制系统中对象位置或速度的自动调节。此代码包有助于学习者理解和实现基于传感器反馈的闭环控制系统。 这段文字描述了一段Arduino的PID循迹代码，适用于参加工训竞赛或智能小车竞赛。该代码清晰易懂，并且可以在此基础上轻松添加视觉、舵机控制板等硬件以增强功能。
     
  • VSCode代码追踪插件
    优质
    VSCode代码追踪插件是一款专为Visual Studio Code设计的强大工具，它能帮助开发者高效地追踪和管理代码改动，优化开发流程。 使用它可以实现在VSCode编辑器中的代码追踪功能。VSCode是目前比较流行的一款代码编辑器。
     
  • STM32追踪小车代码
    优质
    本项目为一款基于STM32微控制器的追踪小车软件代码，旨在实现自动路径追踪功能。该代码集成了传感器数据采集、信号处理及电机控制等模块，适合初学者研究和学习嵌入式系统开发。 有关STM32（开发板为STM32F407）的各个库文件以及自己编写的数据处理、电机控制等相关代码详情，请参阅发表的文章《基于STM32的自动跟踪小车》。