為什么幾乎所有的量化交易都用Python？而且可以使用python有強橫無比的好處呀。第一、數(shù)據(jù)獲取(web爬蟲技術(shù))。二、極為強大的科學計算分析庫可以不通過大規(guī)模行動數(shù)據(jù)統(tǒng)計和處理。三、完善的AI接

為什么幾乎所有的量化交易都用Python？

而且可以使用python有強橫無比的好處呀。第一、數(shù)據(jù)獲取(web爬蟲技術(shù))。二、極為強大的科學計算分析庫可以不通過大規(guī)模行動數(shù)據(jù)統(tǒng)計和處理。三、完善的AI接口，如tensorflow,pytorch,sklearn這些全是當前程序化交易最要的接口。前者都屬于深度學習如:lstm算法架構(gòu)是目前已知對股市預測最有效的算法架構(gòu)之一。后者一類數(shù)據(jù)挖掘以統(tǒng)計學概率其分布為基礎,基于重臨與分類的數(shù)學建模。一句話可以概括就是方便啊。至于項目落地Python不屬于膠水語言對此算出出來的數(shù)據(jù)模型多以json的形式接受粘和。這對前端肯定很不友善的。總之應該是快捷方便。

深度學習是什么意思？

深度學習是近幾年來緊接著信息社會發(fā)展、自學科學發(fā)展及課程改革向飛身向前推進而出現(xiàn)的一種新的學習樣態(tài)和形式。

關(guān)于深度學習的概念回答，目前有多種答案，不少專家學者都不予行政處罰決定了本質(zhì)含義相同到表述略微不同的解釋。

黎加厚教授以為，深度學習是在理解的基礎上，學習者能夠批判地學習新思想和事實，并將它融入虛空原有的認知結(jié)構(gòu)中，也能在眾多思想間接受聯(lián)系，并都能夠?qū)H是知識遷移到到新的情境中，做出決策和解決問題的學習。

郭華教授懷疑，深度學習是在教師的引領下，學生圍繞具備血戰(zhàn)性的學習主題，全身心地積極主動地組織、再體驗順利、完成任務發(fā)展的有心怎么學習過程，并具有批判理解、有機無機整合、去建構(gòu)反思與遷走應用方法的特征。

深度學習更具幾個特質(zhì)。一是洞穿人的心靈深處的學習。二是體驗式學習。三是深刻理解與實踐創(chuàng)新的學習。

深度學習是培養(yǎng)和訓練學生學科素養(yǎng)、創(chuàng)新能力，提高學生學習質(zhì)量效果、進一步促進教學創(chuàng)新的新的學習型態(tài)，也是目前課堂教學改革所追求純粹的目標與境界之一。

pytorch的rpc原理

原理：客戶端的應用想展開一個遠程調(diào)用時，它求實際是調(diào)用客戶端的Stub。它負責將動態(tài)創(chuàng)建的接口、方法和參數(shù)，是從承諾的協(xié)議規(guī)范進行編碼，并通過本地的RPCRuntime接受傳輸，將調(diào)用網(wǎng)絡包正在發(fā)送到服務器。服務器端的RPCRuntime收到消息各位后，送到服務器端的Stub接受解碼，然后調(diào)用服務端的方法，服務端執(zhí)行方法，前往結(jié)果，服務器端的Stub將回結(jié)果編碼后，正在發(fā)送給客戶端，客戶端的RPCRuntime收到結(jié)果，郵箱客戶端的Stub解碼得到結(jié)果，返回給客戶端。

1、對于客戶端而言，這些過程是藍色透明的，那像本地全局函數(shù)一樣的；這對服務端而言，踏實專注于業(yè)務邏輯的處理就可以了。

2、這對Stub層，處理雙方約定好的語法、語義、封裝方法、解封裝。

3、對此RPCRuntime，要注意全面處理高性能的傳輸，在內(nèi)網(wǎng)絡的錯誤和異常。

來看看看RPC框架是如何能可以解決上面5個問題的：1、2、3的問題也可以由Stub層解決的辦法，4的問題也可以由服務去注冊和公告可以解決，5的問題這個可以由RPCRuntime解決。

個人理解Stub層的語法、語義約定現(xiàn)在具體用法的都是協(xié)議文件，流行的有xml、json、protocolbuffers等等，它們各自都帶有自己濃重的封裝解封裝方法，封裝方法解封裝比較多解決的辦法兩個問題：

1、壓解數(shù)據(jù)，減少傳輸數(shù)據(jù)量；

2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中字段的映射關(guān)系；