Finology 大数据金融

通过大数据以量化金融

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净买入额

指定日内(超大单、大单、中单或小单)的买入金额-(超大单、大单、中单或小单)的卖出金额
注：算法中根据挂单金额来划分超大单、大单、中单或小单。具体标准如下：
1）挂单额小于4万元，小单；（散户）
2）挂单额4万元到20万元之间，中单；（中户）
3）挂单额20万元至100万元之间，大单；（大户）
4）挂单额大于100万元，超大单。（机构）

指数数据为当天未停牌的成份股净买入额总和。

净主动买入额

主动指主动去成交已经存在的对手单；被动是指挂单等待成交。

主力净流入额

主力买入金额 - 主力卖出金额，其中“主力”指超大单与大单的合计。

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我一般选择在 base 环境中安装 jupyter lab。(不推荐)

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(base) D:\development\python>mamba install jupyterlab

方案一

在 base 环境中，可以安装 nb_conda_kernels，这个是一个与 Conda 集成的 Jupyter 插件，它允许你在 Jupyter 中使用 Conda 环境中的不同内核。

方案二（推荐）

安装ipykernel。

创建一个新的环境，比如 py310，在这个环境里面安装 ipykernel，mamba install ipykernel。然后执行命令 python -m ipykernel install --user --name py310，其中py310是环境的名字。

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mamba activate py310
mamba install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name py310

ipykernel 包是 Jupyter 的一个关键组件，它提供了 IPython 内核，允许 Jupyter 与 IPython 交互式计算环境进行通信。

在jupyter lab页面中刷新，就可以自由选择 python 环境了，如下图所示：

这时会在Start Preferred Kernel里面显示新的环境。

推荐

最佳实践：

创建虚拟环境，在虚拟环境里面安装 jupyter lab，不然会遇到各种各样奇怪的问题。

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Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表，更多第三方源可以前往校园网联合镜像站查看）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用 TUNA 镜像源。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config –set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

注：由于更新过快难以同步，他们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

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channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 python 和 conda，但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。

Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。

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