1.Qlib微软开源的优秀量化学习算法库,复现了很多优秀的算法,避免了自己写的坑。主要参考了机器学习算法部分的实现和部分任务流程的机制设计。2.Airflow非常优秀的个数据工程管道管理平台,可以自由定义任务的DAG, 可以监控任务的整个执行过程,支持模块失败重试,避免了重新运行整个流程。主要使用Airflow进行任务的组织和管理。3.v </div> 1.处于本页时,类one后加上on类,使红线保持显示 10 10,465.00 </td> 10.20% 10.50 </td> 100 1000 1000); 1019.95 </td> 1020 </td> 105.76 </td> 10500 </td> 1057.60 </td> 107 107 </span><span class="xg1"> / 109.98% 11,440.00 </td> 11,530.00 </td> 11-30 13:50 11.00 </td> 11.81% 11.93% 11.97% 110.82% 1109.5 </td> 1109.5149 1140 </td> 1150
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1.Qlib微软开源的优秀量化学习算法库,复现了很多优秀的算法,避免了自己写的坑。主要参考了机器学习算法部分的实现和部分任务流程的机制设计。2.Airflow非常优秀的个数据工程管道管理平台,可以自由定义任务的DAG, 可以监控任务的整个执行过程,支持模块失败重试,避免了重新运行整个流程。主要使用Airflow进行任务的组织和管理。3.v </div> 1.处于本页时,类one后加上on类,使红线保持显示 10 10,465.00 </td> 10.20% 10.50 </td> 100 1000 1000); 1019.95 </td> 1020 </td> 105.76 </td> 10500 </td> 1057.60 </td> 107 107 </span><span class="xg1"> / 109.98% 11,440.00 </td> 11,530.00 </td> 11-30 13:50 11.00 </td> 11.81% 11.93% 11.97% 110.82% 1109.5 </td> 1109.5149 1140 </td> 1150