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Building Trading Bots Using Java [2016]
Building Trading Bots Using JavaEnglish | 6 Jan. 2017 | ISBN: 1484225198 | 300 Pages | PDF | 6.22 MBBuild an automated currency trading bot from scratch with java. In this book, you will learn about the nitty-gritty of automated trading and have a closer look at Java, the Spring Framework, event-Building Trading Bots Using Javahekhar VarshneyGrangesSwitzerlandISBN13(pbk):978-1-4842-2519-6ISBN-13(electronic): 978-1-4842-2520-2DOI10.1007/978-1-4842-2520-2Library of Congress Control Number: 2016961228Copyright o 2016 by Shekhar VarshneyThis work is subject to copyright All rights are reserved by the Publisher, whether the wholeor part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse ofillustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physicalway, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computersoftware, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developedTrademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademarksymbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos,nd images only in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with nointention of infringement of the trademarkThe use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even ifthey are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whetheror notthey are subject to proprietary rightsWhile the advice and information in this book are believed to be true and accurate at thedate of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legalresponsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty,express or implied, with respect to the material contained hereinManaging Director: Welmoed SpahrLead Editor: Steve AnglinEditorial Board: Steve Anglin, Pramila Balan, Laura Berendson, Aaron Black, Louise Corrigan,Jonathan gennick, Robert Hutchinson, Celestin Suresh John, Nikhil KarkalJames Markham, Susan McDermott, Matthew Moodie, Natalie Pao, Gwenan SpearingCoordinating Editor: Mark PowersCopy Editor: Kezia EndsleyCompositor: SPi GlobalIndexer: SPi GlobaArtist: SPi GlobalDistributed to the book trade worldwide by Springer Science+ Business Media New York,233 Spring Street, 6th Floor, New York, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax(201)348-4505e-mailorders-ny@springer-sbm.comorvisitwww.springeronline.com.ApressMedia,Llcisa California LlC and the sole member(owner) is Springer Science Business Media FinanceInc(SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporationForinformationontranslationspleasee-mailrights@apress.comorvisitwww.apress.comApress and friends of ed books may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotionaluse eBook versions and licenses are also available for most titles For more information referenceourSpecialbUlkSales-ebookLicensingwebpageatwww.apress.com/bulk-salesAny source code or other supplementary materials referenced by the author in this text areavailabletoreadersatwww.apress.com.Fordetailedinformationabouthowtolocateyourbookssourcecodegotowww.apress.com/source-code/.ReaderscanalsoaccesssourcecodeatSpringerlink in the Supplementary Material section for each chapter.Printed on acid-free paperedicated to the angels in my lifemy mother, my wife Preshita, and my two daughters Mihika and anyaLast but not the least, my college professor, Dr. Rajat Moona,who sowed the seeds of computer programming in my dnaContents at a glanceAbout the authorChapter 1: Introduction to Trading Bota.Chapter 2: Account Management27Chapter 3: Tradeable Instruments47Chapter 4: Event Streaming: Market Data EventsChapter 5: Historic Instrument Market Data aeEERaar75Chapter 6: Placing Orders and trades97Chapter 7: Event Streaming: Trade/Order/Account Events159Chapter 8: Integration with Twitter aamna■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■175Chapter 9: Implementing Strategies.am.203Chapter 10: Heartbeating ammmmmmmmmmmn 219Chapter 11: E-Mail Notifications ammmmatmmammmmmmmnmamman 231Chapter 12: Configuration, Deployment, and Running the Bot 243Chapter 13: Unit Testing■■■■■■■■■■■■口■■■■■■■■■■■■■■■■■■■口■■■■■■■■■■■■■■■■■■口■■■■■263Index…277ContentsAbout the author,i币Chapter 1: Introduction to Trading Bot m mmmemmIRD■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■What Is a Trading Bot?Why do We need a trading bot?...3The capabilities of the Trading BotDesign goalsCode organization and software Stack Used .OANDA REST API as Reference Implementation.m....ammann. 8Opening an oanda practice Account80 ANDA JS0 N Keys…………Constructor Dependencies for OANDA Implementations15Event-Driven architectureG0 ogle eventBus…18Provider helper Interface20Trading Config class.........mmonann......mtnonnn.......tnn 22Obtaining the Source Code.aaeeaaaee... 24Try It Yourself section..aaaaaa.. 24Chapter 2: Account Managementa27Account provider interface31A Concrete Implementation for AccountDataProvider32Encapsulating Everything Behind a Generic AccountlnfoService37Try It yourself43VIlCONTENTSChapter 3: Tradeable Instruments47InstrumentA Concrete Implementation for InstrumentDataProvider52Encapsulating Everything Behind a Generic Instrumentservice56Try It yourself58Chapter 4: Event Streaming: Market Data Events mmmmmmmmmm. 61Streaming Market Data Interface.A Concrete Implementation for MarketData StreamingService .m..63Downstream Market data event disseminationMarketEventcallback……69Try It Yourself,…70Chapter 5: Historic Instrument Market Data mmmmmmmm 75How to read a candlestick75Enum Defining the Candlestick Granularity76Define pojo to hold candlestick information77Historical Data Provider Interface79A Concrete Implementation for HistoricMarketDataProvidern81Discussion An Alternate Database Implementation85Candlesticks for Moving Average Calculations....88MovingAverage calculation Service89Try lt YourselfChapter 6: Placing Orders and Trades■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■97Order pojo definition98Order Management provider Interface101A Concrete Implementation for Order ManagementProvider,103A Simple orderInfoService,115CONTENTSValidating Orders Before Execution: PreOrderValidationService... 116Putting It All Together in an OrderExecution Service .mmmm... 121Trade pojo definition124Trade Management provider Interface127A Concrete Implementation for TradeManagementProvider129Encapsulating Read Operations Behind TradelnfoService.....m. 136Try It yourself144Chapter 7: Event Streaming: Trade/order/Account Events m 159Streaming Event Interface161A Concrete Implementation for Events StreamingService162Try It Yourself171Chapter 8: Integration with Twitter■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■175Creating a Twitter Application175Spring Social180Using and Configuring Spring Social180Harvesting FX Tweets181Tweetharvester Interface wmmm. 185XTWeethandler Interface,,,………AbstractFxtweethandler base class186User-Specific TweetHandlersTry lt Yourself.Chapter 9: Implementing Strategies.aa203Copy Twitter Strategy204Fade the Move Strategy210Try It Yourself214CONTENTSChapter 10: Heartbeating ammammmmmmmmmmmmmmm 219HeartBeatPayload. ..m......m. 219Streaming the Heartbeat Interface220A Concrete Implementation for HeartBeatstreamingService221HeartBeatcallback Interface223DefaultheartBeatservice223Try It Yourself226Chapter 11: E-Mail notifications n231Notification Design.EmailPayLoad poJoEmailContentgenerator interface……232Sample Implementations.EventEmailNotifier service mm...m. 235Try It Yourself.237Chapter 12: Configuration, Deployment, and running the bot m 243Configuring the Trading Bot243Core Beans configuration244Twitter-Related Beans Configuration.....................247Provider Beans Configuration248Strategies configuration…254Services Configuration254Building the Bot...,,,,,…,,……256Running the bot.....,,……259CONTENTSChapter 13: Unit Testinga263Using Mockito as a Mocking Framework.Mocking Http iNteraction..............m....................e........................ 264Mocking Streams.The versatile verify Mockit0…....,.,,…271Mocking Twitter Interaction .EclEmma Code Coverage Tool for Eclipse ide.nDDDDDDDDDm274Index■■■■■■■■■■■■■■■■■■■口En277
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Hough变换源代码与教程
Hough变换是一种提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状边缘的有效方法，目前已经在军事和民用领域将会得到广泛的应用，如：图像处理、信号检测、雷达目标跟踪、被动跟踪、多传感器多目标跟踪等。但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真
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最新wireshark中文使用教程.zip
【实例简介】Wireshark用户手册
介绍Wireshark安装、界面、基本操作
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基于MATLAB的异步电动机仿真
建立异步电机的matlab仿真，帮助学习电机的基本模型、坐标变换等，是电机过程状态监测的必备步骤。
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动态贝叶斯网络
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN），是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络，因为DBN在任意时间点T，变量的值可以从内在的回归量和直接先验值（time T-1）计算。DBN是BN（Baysian Network）的扩展，BN也称作概率网络（Probabilistic Network）或信念网络（Belief Network）。前言不确定性理论在人工智能机器学习、自动控制领域已经得到越来越广泛的应用。本书以当前国际上不确定性研究领域的核心工具—动态贝叶斯网络为线索,进行了动态网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计、非平稳系统动态网络变结构学习模型设计、基于概率模型进化算法的动态贝叶斯网络结构寻优算法的研究。推理算法以隐变量作为划分依据,讨论了离散、连续、混合模型的推理算法,并进行了算法复杂度及应用领域的讨论;结构学习研究首先从度量体制人手,讨论了动态网络度量体制的可分解性,提出了平稳及非平稳系统网络结构学习模型,以及基于贪婪算法思想的遗传算法寻优思想;最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、战场态势感知、动态数据挖掘、自主控制领域,并通过大量仿真检验。本书的研究工作得到了西安工业大学专着甚金及国家自然科学基金重大研究计划(90205019)的资助。本书全面系统地介绍了动态贝叶斯网络的相关理论,重点介绍了动态网络的经典应用和国内外的新发展。全书共分9章。第1章概述了动态贝叶斯网络的产生与发展、基本操作及表达。第2章和第3章为本书的理论基础部分,首先从静态网络已经取得的理论成果及研究内容人手,由浅入深引出动态贝叶斯网络的基本概念及研究方向,确定本书将要解决的主要问题:DBN推理问题和连续变量的DBN结构学习问题。第4章在第3章基础上,详细讨论了三类动态贝叶斯网络的推理即隐变量离散、隐变量连续、隐变量混合DBN推理;隐马尔科夫模型是所有离散动态网络的基础,故首先介绍其表达及推理,由此派生出其他离散动态网络,并讨论了奶何将复杂离散网络转化为简单HMM的方法,通过算法复杂度实验分析,明确了离散动态网络的相应属性,得出了相应结论,为合理选择DBN推理算法提供依据;在推理中,若系统参数未知或为时变系统,必然涉及参数学习,故在讨论三类网络的推理中亦涉及参数学习问题。第5章从静态网络结构度量机制入手,讨论并推导出动态贝叶斯网络结构用于网络结构度量的BIC及BD度量机制;通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引出动态贝叶斯网络结构学习机制,即基于贝叶斯优化(BOA)的动态网络结构寻优算法,BOA算法的关键是根据优良解集学习得到动态贝叶斯网络,以及根据动态贝叶斯网络推理生成新个体,前者更为重要,按照本书提出的基于贪婪箅法思想的遗传算法解决动态网络学习,然后应用动态贝叶斯网络前向模拟完成后一步。第6章在此基础上,刻画了基于BD度量体制的平稳动态系统DBN结构学习模型设计,并通过仿真验证了其有效性针对非平稳随机系统DBN的结构学习模型,提出了一种自适应窗口法用于在线自适应学习变结构DBN结构,仿真结果可行。第7章在第4章DBN推理理论的基础上,从以往UCAⅴ路径规划中使用的方法以及涉及的定义、术语等出发,讨论了静态路径规划、动态路进规划及空间路径规划三方面的基本问题,通过对原始 Voronoi图的改进,提出了平面改进型Voronoi图、空间改进型 Voronoi图的概念,以及平面及空间动态路径重规划区域原则等,为动态路径规划提供有力的整体构型支撑,进而应用前几章理论基础,建立基于DBN的战场环境感知模型,仿真结果均表明了构图及动态决策模型的正确性。第8章在DBN推理及结构学习的理论基础上,将其用于自主优化及动态数据挖掘。将BOA及基于概率模型的遗传算法的静态图形的优化机制进行推广,提出了一种动态优化的新方法,利用DBN作为t到t+1代转移网络,适时改变优化的基本条件,实时确立新的种群及优化的方向,使得自主智能体在无人干预下顺利完成一系列复杂任务成为可能,将变结构DBN结构学习模型设计用于动态数据挖掘,实时确定个因素之间的关系。第9章通过两个典型的应Ⅳ用实例,将DN推理学习理论进行融合,并用于实际模型。附录给出了与DN结构度量相关定理、性质的证明,为读者进一步研究和学习动态贝叶斯网络提供参考。本书是作者近年来潜心学习和研究国内外不确定性算法理论、方法和应用成果的一个总结。在本书的编写过程中,得到了西安电子科技大学焦李成教授和清华大学戴琼海教授及英国BankUniversity陈大庆教授的热心指导和鼓励,新加坡南洋理工大学的王海芸博土后审阅了书稿,并提出了许多宝贵意见,特向他们表示衷心的感谢。由于涉及内容广泛及限于作者的学识水平,书中疏漏和不当之处在所难免,希望读者不吝赐教指正。作者目录第1章图模型与贝叶斯网络1.1图模型简介1.2动态贝叶斯网络鲁+垂香曲1.3动态贝叶斯网络应用研究1.3.1动态时序数据分析与挖掘曾··會世57781.3.2无人机的态势感知与路径规划1.3.3.进化算法与动态贝叶斯网络混合优化…10第2章静态贝叶斯网络…112.1静态贝叶斯置信网络2.2贝叶斯网络的特点与应用范围……………152.3贝叶斯网络的研究内容162.3.1计算复杂性162.3.2网络结构的确定问题2.3.3已知结构的参数确定问题…………182.3.4在给定结构上的概率计算…4福通而看高自曲着看西画192.3.5贝叶斯网络推理算法…………………19第3章动态贝叶斯网络基础283.1从静态网到动态网283.1.1概述283.1.2推导…………………………293.1.3动态贝叶斯网络表达要鲁垂鲁鲁中t曲·曹市壘曾曹吾普·量313.2动态贝叶斯网络的研究内容…………353.2.1动态贝叶斯网络推理……………………363.2.2动态贝叶斯网络学习…………………………39第4章动态贝叶斯网络推理464.1隐变量离散动态网络推理464.1.1模型数学描述…………………464.1.2马尔科夫的研究内容…4.1.3隐马尔科夫推理学习仿真…534.1.4隐马尔科夫其他拓扑形式…………564.1.5一般离散动态网络和隐马尔科夫关系584.2动态贝叶斯网络推理算法性能分析604.2.1动态网络转化隐马尔科夫仿真…614.2.2离散动态网络推理算法比较仿真……634.2.3连续动态网络推理比较仿真………724.3模糊推理与隐马尔科夫结合炮火校射……………754.3.1概述…音曲曹香音音音吾晋自粤吾·自·754.3.2模糊动态网络环境感知框架754.4隐变量连续动态网络推理4.4.1模型数学描述…794.4.2卡尔曼滤波图模型推理·日·曹曹曾鲁····804.5混合隐状态动态贝叶斯网络834.5.1模型数学描述……b音量章申曾要中命要即命·甲看834.5.2混合动态贝叶斯网络推理864.5.3混合动态贝叶斯网络学习89第5章动态贝叶斯网络结构学习算法……915.1动态贝叶斯网络结构度量体制…………915.1.1概述…………915.1.2动态网络的贝叶斯信息度量935.1.3动态贝叶斯网络BD度量965.2动态贝叶斯网络度量分解性能分析省着带鲁曹曹曹鲁鲁鲁虚鲁鲁中·985.3构建动态网络结构寻优算法…1145.3.1基于概率模型的进化算法…1155.3.2基于贝叶斯优化构造动态网络结构算法…1165.3.3学习动态贝叶斯网络……………1185.3.4动态夏叶斯网络推理1275.4基于贝叶斯优化构建动态网络结构算法仿真…128第6章动态贝叶斯网络结构学习模型1346.1平稳系统动态网络结构学习模型设计1346.1.1模型设计1356.1.2仿真试验1386.2变结构动态网络自适应结构学习模型设计…………1446,2,1模糊自适应双尺度1446.2.2动态系统非平稳程度和平稳性的测量1516.3非平稳系统网络结构学习仿真试验153第7章基于动态贝叶斯网络的路径规划1657.1无人机平面静态路径规划…1657.1.1基本概念……………1657.1.2基于相同威胁体的路径规划…1667.1.3不同威胁体下平面路径规划1717.1.4路径细化暨要命要曹吾帝吾辛事壶要面要吾吾曹中垂要晋吾曹事1767.2无人机动态路径规划1787,2.1概述1797.2.2平面动态环境下局部路径构图原则1797.2.3威胁变化下无人机平面路径规划………1827.2.4突发威胁体下无人机平面路径重规划研究1867.3无人机空间路径规划研究………………………1907.3.1空间改进型 Voronoi图………1907.3.2威胁变化下局部路径构图区域原则1957.3.3局部路径选择原则及战场感知模型…197第8章基于动态贝叶斯网络的自主控制…1998.1概述…1998.2快速构建决策网络结构方法…2008.2.1链形决策网络模型的建立………2018.2.2决策网络树形模型结构学习算法…2048.2.3一般决策网络结构学习算法2058.3进化算法与动态网络混合优化……2068.3.1算法基本思想2068.3.2转移网络作用中鲁鲁··章鲁···自··………2108.3.3混合优化自主控制算法描述…2108.3.4混合优化自主控制算法软件实现………211第9章无人机自主控制应用研究2249.1基于混合优化的无人机路径重规划.2249.1.1自主控制过程描述2249.1.2混合优化无人机路径规划仿真…2259.2无人机攻击多目标路径规划………………2379.2.1自主控制过程描述……………2389.2.2初始动态网络图构型2399.2.3无人机自主攻击多随机运动目标仿真240附录贝叶斯网络局部结构度量数学基础250A.1链形模型局部结构度量250A.2树形模型局部结构度量253A.3局部贝叶斯网络度量………………………………257参考文献…………………………………262
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GSL库(64bit)在QT5.50中使用+VS2013编译器，并应用GSL中的大量函数完在多种算法的开发，具体算法因版权问题，从中去除，不影响正常GSL测试使用。在64位win7下，64位的GSL库，QT5.5+vs2013编译器调用。
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