JQuantLib是一个完全用Java开发的定量金融工具箱。

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简介：
财务软件源码JQuantLib，基于Java开发，是一个免费且开放的、全面的量化金融框架。该框架完全采用Java语言编写，并为“量化分析师”以及Java应用程序开发人员提供了广泛的数学和统计工具，这些工具能够用于对股票、期权、期货、掉期以及其他各类金融工具进行精确估值。JQuantLib的目标是完全重构已有的QuantLib库，以满足Java开发人员所需的功能。该框架致力于实现快速、准确、强类型校验、文档完善以及用户友好的特性。JQuantLib在设计上尽可能地模仿QuantLib公开的API，从而为那些希望利用Java进行金融应用程序开发的开发者和组织提供一个简便的迁移途径，同时始终坚持高性能和低延迟的设计原则。关于更多详细信息，可以参考不耐烦的快速指南，该指南可在类Unix控制台上运行。具体操作包括使用`demonumber9(EquityOptions)`脚本在JQuantLib环境中执行测试用例：首先通过Git克隆GitHub仓库：`gitclonehttp://github.com/frgomes/jquantlib`；然后进入JQuantLib目录：`cd jquantlib`；接着执行构建过程： `./sbt clean samples/run`。

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客服

JQuantLib：基于100% Java的财务软件源码及定量金融库

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JQuantLib是一款完全用Java编写的开源金融软件库，提供丰富的量化金融工具和算法，适用于金融建模与分析。 JQuantLib 是一个免费且开源的量化金融框架，完全使用 Java 语言编写而成。它专为“量化分析师”及 Java 应用程序开发人员设计，提供了多种数学与统计工具以支持对股票、期权、期货、掉期以及其他金融工具的价值评估工作。该库基于 C++ 版本的 QuantLib，并致力于全面重写，以便向 Java 开发者提供他们期望的功能。JQuantLib 的目标是实现快速性、准确性、强类型特性以及详尽且友好的文档说明。同时，它尽可能模仿了 QuantLib 公开 API，为希望用 Java 编写的金融应用程序的开发者和组织提供了平滑过渡路径，并承诺保持高性能与低延迟。用户可以通过类 Unix 控制台执行以下命令来快速入门： ``` # 从 Github 分支克隆 JQuantLib git clone http://github.com/frgomes/jquantlib # 运行示例程序（如第9个示范项目，即 EquityOptions） cd jquantlib ./sbt clean samples/run ```

Financial ToolBox_ Matlab金融工具箱

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Matlab金融工具箱( Financial Toolbox)提供一系列函数和应用，用于金融数据分析、模型建立与估值。它支持广泛的金融计算任务，包括时间序列分析、风险管理及投资组合优化等，是金融机构和技术分析师的重要工具。以下是关于MATLAB金融工具箱应用的介绍：本段落将探讨如何使用MATLAB金融工具箱进行各种金融分析与建模工作。通过该工具箱提供的功能，用户可以执行风险管理和投资组合优化、设计交易策略以及对市场数据进行深度分析等任务。首先，我们将详细介绍如何利用内置函数来计算不同类型的财务指标和比率，并对其进行可视化展示；接着介绍如何应用蒙特卡洛模拟方法来进行复杂的金融建模。此外，还将讨论使用该工具箱开发自定义算法的步骤与技巧。最后，本段落会分享一些实际案例研究以说明MATLAB金融工具箱在解决现实世界问题中的强大功能。希望这些内容能够帮助读者更好地理解和掌握如何利用这一强大的软件平台来提高自己在金融市场分析领域的工作效率和竞争力。

金融：这里汇集了我过去一年里研究和完善的全部定量金融算法！

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本专栏聚焦于量化金融领域，收录了作者在过去一年中深入研究与精心优化的所有定量金融算法，旨在为读者提供前沿且实用的投资分析工具。金融工作的最新进展：查找股票：此文件夹包含多种算法，这些算法能够筛选出具有潜力的股票数据，并将其分类为值得购买的类别。其中一些算法包括扩展市场计算器、股票筛选器、分析师推荐解析器以及寻找高手等。机器学习：该文件夹内含几种利用Scikit-Learn和TensorFlow库进行预测与分析的机器学习算法，它们可以用于预测股价、对股票进行分类及开发交易机器人等目的。投资组合_策略：此目录提供了特定市场部门的投资组合数据，还包含有投资组合优化算法以及经过回测验证的交易策略（如移动平均线和RSI振荡指标）。许多这些算法使用了Pandas, Matplotlib 和 NumPy库来实现其功能。股票分析：该文件夹包含了多个程序，它们通过深入挖掘股票数据以寻找隐藏模式及统计显著性值。同样地，很多此类算法也采用了Pandas, Matplotlib 和 NumPy等工具进行数据分析和可视化处理。股票数据：此部分包含了一些程序，旨在获取、整理并提供高质量的股票市场信息供进一步研究使用。

Java金融ERP项目开发

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本项目为基于Java技术的金融企业资源规划（ERP）系统开发，旨在优化金融机构内部管理流程，提升财务、人力资源和供应链等模块的协同效率。在Java金融项目开发过程中，ERP（企业资源规划）系统占据着核心地位。它通过优化企业的业务流程、建立有效的项目与风险管理体系来提高资源利用效率和生产力。 ERP项目的管理需要区分于工业自动控制系统概念，即虽然ERP涉及生产、设备能力及工艺的评估计算等资源调度决策支持功能，但它并不直接等同于自动化控制技术的应用。 OA（办公自动化）系统则侧重通过科技手段提升工作效率，以实现高效的信息采集与处理。其目标在于简化以往繁琐低效的手工操作模式，并为企业的管理与决策提供科学依据。 CRM（客户关系管理）旨在协助销售、市场和服务等部门构建和维护高质量的“一对一”客户及商业伙伴关系。这包括了对客户信息、市场营销策略、销售流程以及客户服务等方面的全面支持，以增强企业间的互动效果。 MIS（管理信息系统）则是一个结合人机交互技术来优化企业管理的信息系统平台，它通过收集并分析企业的各项资源数据为其管理层提供决策依据，从而提高经济效益和管理水平。在Java金融项目开发中，ERP、OA、MIS及CRM等系统的整合与协同作用对于提升企业信息化水平和管理效率至关重要。

OpenCossan：一款用于不确定性和风险量化的开源免费工具箱 - MATLAB开发

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OpenCossan是一款专为MATLAB设计的开源软件工具箱，专注于不确定性分析与风险量化。它提供了一系列先进的方法来处理工程和科学应用中的不确定因素。 OpenCossan 是一个基于 Matlab 的工具箱，用于不确定性量化和管理。该框架包括第三方软件集成（例如 ANSYS）、高效的数值算法（如线性采样）以及支持高性能计算的并行化技术。OpenCossan 的主要功能涵盖：不确定性的量化、基于仿真的可靠性分析、敏感性分析、元建模、随机有限元分析和基于可靠性的优化。

Java JDK是指Java开发工具包（Java Development Kit），它是Java开发的重要组成部分之一。

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Java JDK是用于编写和编译Java程序的关键软件集合，包括了Java运行环境、Java工具及Java基础类库等，为开发者提供了完整的Java应用开发解决方案。 Java JDK是Java开发工具包的简称，它包含了Java开发者所需的各种工具、类库以及JRE（Java Runtime Environment）。使用JDK可以进行Java应用程序的编写、编译与运行等操作。它是学习和从事Java编程工作的重要组成部分之一。

MMSegmentation-Distiller：这是一个基于MMSegmentation的 knowledge distillation 工具箱

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MMSegmentation-Distiller是一款先进的知识蒸馏工具箱，建立在MMSegmentation框架之上，致力于提升模型性能与效率，适用于各类语义分割任务。分段细分该项目基于mmsegmentation（v-0.11.0），所有用法与相同，包括培训、测试等。蒸馏器动物园的安装设置如下：新建conda环境： ``` conda create -n distiller python=3.7 ``` 安装PyTorch 1.3+ 安装mmdetection-distiller ```shell git clone https://github.com/pppppM/mmsegmentation-distiller.git cd mmsegmentation-distiller pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 训练（单GPU）： ```shell python tools/train.py configs/distiller/cwd/cwd_psp_r101-d8_distill_psp_r18_d8_ ```

MATLAB开发——全局优化工具箱

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MATLAB全局优化工具箱提供了一系列函数，用于解决复杂的优化问题，确保找到全局最优解而非局部解，适用于各种工程和科学领域的应用。 Matlab开发-全局优化工具箱以及Ganso库的Matlab接口。