vidu ai怎么删除已发布的社区资产

三、社区从建设型讨论转为信仰型防御，这是我个人最重要的指标。你会看到社区从技术讨论、产品反馈、用户案例，变成发得驱逐、无脑喊单、批评者被视为敌人，你不懂成为万能回复。 一旦社区变成宗教组织，项目已经从技术资产变成情绪资产。情绪资产的结局通常只有两种， 狂热泡沫或静默消亡。两种都不适合长期持有。四、核心指标无法验证，只有故事指标。优秀项目会公开真实指标 t o t v l 收入开发者活跃度、 github 提交用户留存失败项目只剩下 x 粉丝数、 discord 成员数、宣传合作 n f t 销量合作公告 可验证数据消失蓄势，数据膨胀使退出信号。五、你开始再看一眼，而不是冷静决策。这是最残酷的指标。你自己当你发现自己明明判断失败，但还想再等等。 明明有更好机会，但不想承认损失，不断刷新链上数据，希望出现奇迹，用未来趋势为当下错误辩护。这说明你的决策系统已经被沉没成本接管。在这个阶段，项目是否成功已经不重要， 重要的是你已经丧失客观判断能力。我通常会设置一个规则，一旦我意识到自己在情绪，持仓，立即减仓或清仓。不管市场是否反弹，为什么，退出比进入更重要。 进入决定收益上限，退出决定生存概率。大多数人在牛市赚的钱是在熊市因为不退出而吐回去的。市场不奖励聪明市场奖励可复利存活者。 一个残酷但真实的投资真相，你不需要十个百倍项目，你需要的是少犯致命错误，在失败项目上尽早离场，把资金释放到新周期，退出是资本效率的核心。写在最后， 判断是对自己负责，投资不是预测未来，而是不断更新对现实的判断。当现实与趋势背离，当数据与信仰冲突，当理性与情绪对抗，你唯一该忠诚的是判断本身。

教你做不良资产的那个人，自己掏过多少钱，你问过吗？我见过最离谱的，有个博主天天讲法拍房，怎么简陋，粉丝几十万，有人去查了一下，他自己名下一套法拍都没买过，讲的全是从别人那听来。 这个问题能干掉市面上百分之八十的老师。我们去年在南京操盘了一个两千万的社区商业项目，不是指导别人做，是自己的钱在里面。有个做了十五年餐饮的合伙人跟我们一起干，他负责商业定位，我们负责资产处置和融资，首年租金一百万，成熟后年租金三百万，可融两千八百万，赚了一起分，亏了一起扛， 你在网上学的那些人，有几个敢跟你一条船？三月十四号，周六南京，我们办一场不良资产实战营，一天一夜九百九十九块，周五晚上还有一场晚宴，提前到的可以参加。你不用听我吹来，看我真实投了什么，赚了多少，亏了多少，数字全部摊开！关注老吴，分享更多干货！

大家好，我是木尼，最近群机器人很流行，想必很多人都见过吧，鬼邪木南魁也亲自丛林搭建了一个，感谢我的主人给了我生命。明朝群聊中常见的机器人主要有图中所述的四个层次， 那 pia 接入 qq 协议，然后使用 number 或阿斯特 boss 搭配语言模型和各种插件。二、由相关的功能依赖早幼核心，现在的小维 xw 语音 id 则提供了明朝相关的功能。我觉得莫宁说的对， 一般情况下会把这些积木放在云服务器上，搭建这个框架不仅能当爱游群的玩具，功能繁多，也许能承担许多生产力工作。我也继续像在摸索期的萌新喵喵。有很多人不太理解 qq 群 bot 的 结构层次， 首先我们要感谢服务器主要维护者的贡献， boss 主人把自己的机器人对接小维服务器，机器人被投送到各个群为用户提供服务。慕宁也在营业，喵一向提及的大部分插件均开言为爱维护。 再次感谢这些人的贡献，喵，就我自己而言，总的成本如下，如果只对接明朝 u i e 服务，那么每月平均习左药，目前粉丝群人数集合约七百人， 木尼还能再招待三四百人。喵，请温柔地使用木尼开机。大头在语言魔形象 感谢六千负资产提供的 api。 如果你也对 bug 感兴趣，抛开语言模型，如果仅系爱，由钱到，我认为大概利息无利可图的语言模型服务也可能比较有风险，因此，还是为爱发电吧。爱你喵，不要惹怒莫宁，喵会禁言你喵！

好，今天给大家介绍一款可能是最好用的量化回测框架 backtrade 啊，可以实现多资产多策略啊，或者是多周期的这样一个策略，回测关键还是开边的。 在发展到今天，我们知道其实线上的话其实有很多非常成熟的这种 开源平台，里面包含了框架社区啊，啊，像是 vpi， 或者是很多这个什么局框啊等等等等，非常多的这种平台，但是有的时候我们可能出于这样那样的原因，还是希望说本地部署一个属于自己的这个会测的一个工具， 对吧？那么呃，可能，呃知名度比较高的这个 back trader 啊， back test 和 supply。 那 back back test 呢？这个东西很多年前以前用过啊，我印象中是 非常简单好用的啊，但是可能功能上不是很完善。然后 zpi 呢？可能如果你在国外的话，可能会用的比较多，然后它支持实盘会比较强。然后 bacterid 呢？我认为它的一个优点很多，对吧？多资产多策略啊，甚至可以多周期，然后关键还是开源的， 对吧？然后还会很稳定啊，其实稳定性这一点很关键，然后对于主流的一些库都有一个不错的支持。然后你要说 backtrade 的缺点呢啊，其实也有两个，一个是对于实拍的支持比较弱，对，他可能支持部分的国外的平台啊，国内是没有的。 然后呃第二个呢，如果你的回测的数据量比较庞大呃，比如说股票大几千支股票做一些呃频率稍微高一点的这种，这种策略的回测可能就会比较吃力了 啊，但是我们期货不管这么多，对吧？一共几十个品种啊，所以无所谓，不影响。好，那么我们接下来开始一个正式的介绍，然后里面会有些小技巧，可能小坑，但会给大家特别注意一下，应该说能够帮你审审很长时间啊，因为有些问题我确实也搞了很久。 那么首先这是官方文档啊，你有功夫最好是这个一个都看一下，然后他的一个速栏，这 quick guide 里面是大致介绍了整个流程。好吧，你有时间可以每每个都看一下，只不过他你们可能有些语法比较老，对吧？可能影响你的阅读效率啊，但是，呃，这个 有功夫的都看一遍，肯定是比较好的。那么当然在我们这边给你简单介绍一下一些简单的不太复杂的一些策略啊，能够让你实现一个快速的上手啊，是没问题的。好吧， 所以我们直接开始，那么其实对于一个量化回测框架来讲，其实比较重要的是他的数据和策略的 编写，对吧？最核心的肯定是策略这边写，那我们待会会重点介绍。我们先介绍一下整个大致流程啊，首先你要去这个导入一些库啊，都是常规库，只不过这里要特别提一下这个 constrats 啊，一定要一定要用这个，但对于你结果的一个展示非常重要。 好吧，那个这这这个点呢，我待会会讲，为什么非常重要？因为我之前踩了一个坑。好，那么他的整个流程先看一下，对吧？其实他的一个核心就是他的一个 server 啊，这个西域里面的一个大脑，对吧？你要先定义一个这个 server， 然后去把数据喂给他， 那么数据的话会有一定的格式啊，我待会再讲。他为什么说之前说的一个资产呢？比如说他，你这里只要可以 他二对他三都可以，然后取名这个，这个铁矿啊，可以多资产一起搞。那么如果说你是股票的话，对吧？ 这可能是这个几千个也都可以，当然你写法上要注意一下，但我这个是笨办法。你，然后这里策略也是一样，对吧？你，你这个策略是一个类啊，你 plus 定义好之后啊，可以有多个的策略可以同时加载啊，啊，都是没问题的。那么最后 一个分析器啊，一个结果的分析， analyzer， analyzer 的话，这里啊，这个是内置的。好吧，你直接去读入好了，跟我们后面的这个 constraints 会有一个结合 啊，然后这里定义你一个初始的一个资金到我们这里先用一百万或者多少都可以，这些都是不重要啊，这些都不重要。然后一个 commission， 你的一个佣金， 对吧？呃，手续费是这个千二啊，或者是你根据自己的实际情况来。对，最后把 resorts 去保存到你这个啊，让让让，他跑就可以了，好吧。然后最后是一个分析器啊，最后一个结果的分析器。好，那么我们最后再讲 好，那么整个流程啊，非常简单，对吧？定义好你的这个策略，这个大脑，然后把数据位给他，把策略 写好。策略以后啊，喂进去，然后再定一些。这个啊，相对来讲没那么重要的，你出出使资金啊，你的这个 broker， 这 commission 啊，对吧？然后就跑就好了，然后把结果存进去 啊，那么我们先演示一遍效果，好吧 好吧，这是一个以这个军线策略为例啊，应该大概就是上坡买啊，上坡买的这样一个策略啊。这个，呃，从它内置的这个 plot 里面呢？其实我们 已经能够得到一些信息了，比如说你的整个资产的一些运行情况，对吧？蓝线是你的现金，然后下面这个值应该是你的一个资资产的一个价值， 好吧？比如说，呃，这个策略是螺纹，对吧？这这个买，买了螺纹之后，你的一部分资产会变成这个，呃，螺纹。 然后第二个是你每笔交易的一个，是啊，盈利还是亏损的一个情况分布。那么第三个是在图 k 线上，或者说图形上，对吧？这个图形你可以设置它是这个 candlesty， 是这个 k 线图还是只是一个线？好吧，那我们这里粗粗看一下，就用线就可以了啊，包括这里你可以细细看一些指标，当然他这个指标有一点需要注意，他是一个外国人思维，对吧？红色是空， 绿色是多啊。然后其实我在设置里面去看文档看了很久，说实话没找到怎么调这个箭头啊，所以我们只能去适应他这个这这这个这这这样一个展示的方式。好吧，那我们接下来有三个重点，一个重点是贼塔，对吧？怎么 把数据喂给他？第二个重点是这个 stretch 的东西可能会讲的稍微多一点点。然后第三个是这个结果演示啊，稍微提两句。那么第一个他对于数据的支持其实是比较丰富的，那有很多种方法都可以导入数据，那么我们习惯上可能是用 pandas data， 对吧？就是你先把这个你的数据导入进来之后做一些处理，然后再喂给他，那么你也可以去，呃，你也可以去这个直接 csv， 可以可以，直接导。 呃，应该是未数据的时候，你看未数据的时候，这里是 btfed pennies data 啊，你可以这个也可以用 csv data 也是可以的啊。当然如果你在国外的，可能是一些养护的数据啊，都可以，它对于新浪数据可能是不支持的 啊，所以我印象中是不支持新浪数据的，但是我们一般其实还是会在本地做数据，对吧？因为无论是 cp， csp， 还是你直接去导到那个 pentas 里面，好吧，这里有个点需要注意的是，对吧？这个是官方文档上写的，你的字段的 命名要符合 backtrade 的要求，就一定是 open o h l a c 格式，对吧？ open 就是 open close to close， 嗨就嗨， low 就 low， volume 就 volume， open interest 就 open interest。 那么这里有两个点需要注意的是，一个是，呃，你的命名不是不能错的，但这个持仓量我印象中是有一横的，我一开始可能把这句语句都删了。对，所以你要 renam 一下，把这个，呃，如果你的格式的名字不对的话，可能会有一些这样的问题啊。 open inters 当中你的持仓量当中是没有一杠的， 没有，下面那个杠是连起来的。那么同时第二点，你的这个，你的这个 index 啊，是要做到是一个时间的日期的啊，所以你要稍微转换一下，不像我们这个，其实输入的时候这个日期，其实 大家看其实是这个这这这个这个这个这个 star 格式的，对吧？你要把它改成这个呃时间格式的啊，是要稍微注意一下，完成了这一步，让你的你的数据完成到这一步，展示出来是这个样子，那基本上就 ok 了啊，你可以在呃，你可以直接把数据位给他来，已经没问题了，就不会报错了。那就期货的六个关键数据， h， o， l， c 和这个 volume 和这个 open interest。 那么需要注意的是，如果你要有一些自定义的一些 一些这个这个大做做量化的情况下说这个 feature 或者是 variable， 对吧？或者我们简单讲，你要自定义的一列，比如说 a 列，你要等于一好了，对吧？那么这些自定义的 这个 feature 你要去导入的话啊，需要去做一个小小的改变，他这个支持也是比较好的，你只要自先自定一个这个呃类，比如说我这里叫 it feature， 然后去继承这个他的一个 pandas data 的一个 这个这个这个类就可以了啊，你你的这个行名字，对吧？比如说这个我这里上面是 a， 那么你这里要就要写 a， 好吧？然后这个 powermes 你在第几列一定要写清楚，那比如说我这里是一二三四五六七，到第七列，这里用的是那个 index 的缩影，好吧？ 然后注意这里一定要有逗号啊，这里一定要有逗号，没有逗号会报错。好，完成了这个时候你去在下一步之前给大家展示位数据那一步啊，直接用你这个克拉斯就好了，因为他继承了这个 pandas data 的，好吧？这样的话，你的自己的一个自定义的 feature 或者是 arrival 都可以读到这个这个 backtrade 里面， 好吧，这是一个呃小技巧啊，之前其实我也有一段时间没没没搞明白，怎么去把你自定义的一些这个需求给搞进去，好吧，这是第一个点。 好，接下来我们开始一个策略的一个部分，那策略部分里面，你的策略里面肯定会有这样那个参数，对吧？他的策略写法啊，这个也非常简单，直接把策略的名字和参数具体数字写进就可以了，还是别忘了 千万别忘了这个逗号啊，没有回报错，那么如果你要多个参数的话，就继续往下写好了啊，这个括号里面继续往下写啊，只是别忘了最后一个逗号，那么他对于参数调优的支持也是比较好的，对吧？如果你有很多的 呃这个参数，比如说你均线要在五到三十之间找一个最优的，那么他也会有一个自己的写法啊，不用你这个非常麻烦的去去去去再去做循环了。所以这里我们就先找一个这个以实物为例啊，给大家做个例子。 然后第一步是要初始化，其实理解这个框架非常简单。为为为什么说他比较好的地方呢？就是他非常的符合的我们的直觉，你只要理解他里面有一个 line 的概念， 他一个烂是什么呢？一个烂其实就是一个，但从数据的角度上其实他就是一列，但就像这个，我们这里这个 date， 对吧？就是一列。然后你的这个新增的自自定义的一个 feature， 这个 a 就是一个 line 啊，每一个 line 就是一个列啊，就是字如其意啊，就就名字是字如啊。这个， 呃。一如其名。好吧。啊理解了这个，那我们看他你要自定一个 self 点呃，假如初始化，初始化的时候你的一个这个收收盘架到 self 点 self 就是我们这个类嘛，点 datas， datas 零啊，就是我们未进去的一个数据点 close 啊，写法也和其实 pandas 差不多。 对啊，这些其实都是也是官方文档里有的。然后你的一些，呃需要用到的一些东西啊，这个 order 啊， 哦的你的买入卖家，其实这这些也不是太关键，对吧？有些你用到的话你可能要出手换下，不用到也就不用了。然后关于指标的话，这里他做的非常好的，是支持的这个功能非常多。对，首先他支持贴力，贴力的话里面有很多非常常用的一些技术指标，你可以直接用。 好吧，写法也其实也适合这个类似的啊，非常简单，把数据喂给他就好，只是说有些自定义的一些 feature， 你要喂进去的话，呃，但是贴定本里面其实没有什么自定义的，用不到什么自定义的一些 feature， 对吧？只就是 o h i c 格式，再加上这个成交量和值套，但你要喂的话，对吧？比如说你要去去去 就是这个最高价，对吧？和这个 colours 写法是一样的，对吧？这个是和 panas 写法是一样的，就就稍微改一下就可以了。 那么另外一个是你和自定义的指标对，写法很简单，直接去这个这个官方文档 在 indicate 里面啊，直接复制一下你就知道是怎么搞了。那么这是第一种方法，第二种方法是你自定一些指标，你可以先把它这个呃离散化，然后直接打上标签。呃，比如说我，我比如假设说 随便说有个策略是当收盘价大于四千五的时候，那我去触发一个条件去买或者卖啊，那我就可以直接把这个， 我就可以直接把这个触发器啊这个 feature 离散化之后，对吧？变成一个触发器，然后呃直接标记到我的原始数据里面，对，然后我再把这个 trigger 这一列呃加到 我的鱼，呃，用我刚才所说的一个去自定义 feature 东西加进去， 是吧？然后我读数据的时候包都把它读进去，那么我这里就会有一个 trigger 了，明白了没有？那么 那么接下来我去做一些策略的时候啊，我只要判断这个缺个一等于一，那我就去参与市场， 但或者说我可以定义更多的这个出发器，这个二三也好，对吧？到了之后一旦到这个数值判断等于一， 那我就入场或者离场啊，这这是我比较喜欢的方式啊，因为这样非常的简单清晰，而且可以把这个那些思路是独立在框架之外啊，可能有的时候会比较清晰点，因为所有东西你都写在框架里面的话啊，可能会有些乱， 好吧。那么剩下的这些这个 order 啊什么的，这个这个呃 order 的一些状态啊，如果是回测的话啊，有的时候会用到啊，但是你不用到，你就不用去定义，也就不用管。好吧。那么啊指标 这个讲到这里，然后它这里有一个 self 点 log 啊，就是输出一些屏幕上的一些，呃，输出 啊，这个东西呢，其实啊不太重要，说实话不太重要，但是我印象中他这个官方文档里面花了很大的功夫去 去记录这个，这去做这件事情，包括他这个有很多什么 notify order 的的，就是你的订单出发之后一些反馈，可能，可能你做实盘可能用的比较多，但回测的话其实不讲究这个啊，五大所谓，但是你要知道他的一个 大致的这个逻辑，就是能够帮助你实时的输出一些啊，回测的正在进行的一个情况，比如说开仓了会给你一些信息等等等等啊，这个相对来讲没这么重要。然后 next 也是一个需要注意的地方啊，也是它这个核心的， next 是它的一个 呃，是一个叠带器，但他从会从第一行数据开始慢慢的往下读啊，每一个，呃，每往下一步，对，叠带器每往下进一步就是你读一行的数据，那比如说 这里短，这是我的原始数据，他会从二零一零年一月四号开始读啊，每一个 next 之后，你的一个数据就会变成下一行的数据，或者说下一个时间周期的数据。好吧，那么接下来策略的核心部分， 其实这里有两种写法。 no， 那这里是一个官方的写法，如果没有尺操 再判断啊，完满足了你的一个入场条件，对吧？比如说收盘价大于一个均线栏，那你就买啊，这里 size 也可以自定义的啊，你你，你可以把 筷子变成一个，你的自定一个参数都可以，是吧？自定一个参数，在刚才上面讲的这个 powers 里面都可以去设置。 呃，然后如果有直操，对吧？然后这个下穿了，那我们怎么就把它 close 掉？那么当然这里你用 sale 也是可以的 啊，他这个 close 是指平操啊，不管你这个啊方向，那你也可以直接去，因为你之前是掰的嘛，所以你的 close 一定是 sear 的，对吧？这个是这个小细节，咱也不太重要，那么需要注意的是这里有一个 小，呃，也不算技巧，可能是我觉我觉得会比较合理的，是，对吧？其实这么写会比较， 呃，不清晰。那么我认为可能比较清晰的一个写法是直接把它变成一个触 发器，会，这样会比较好啊，你先把你的一个条件或者你开仓平仓那个逻辑变成你那个出发器，或者我这里写的再好一点是开仓的开仓的一个 trigger， 然后接下来你只要判断 这个就可以了，明白了吗？这样的话我觉得会写法上会比较清晰，而且看起来也会比较清晰。那么接下来如果你要改你的逻辑，其实你就可以再改你的这个缺格就可以了，那么接下来也是一样的，对吧？如果是你的对应的所一个平仓逻辑 就是小于嘛，那么再去你的这个平操逻辑啊，就平操这样的话，呃，我认为写法上 和读起来，然后改起来都会比较的，这个方便。好，接下来我们跑一遍啊，看一下这个 结果啊，这个，呃，最终的你的资金量就用 server 点 broker 点 get by 六就可以了啊，可以发现啊，出示一百万啊，反正到最后只有七十九万了。那么他这里有一个他自己的一个比较简易的这个结果的图的一个展示啊，你的，呃 呃有有一定的参考价值，那么接下来就是介绍，呃，你要去分析结果的话，呃，其实他官方文档里面写的是这个 p y four 六这个东西，但是我试了很久老是报错好的，然后试了网上各种方法都都不太行，所以大家一 开始讲了我们要去 pro 的这个 constrats， 用 constress 去看的话啊，去分析结果的话，目前看是没有报错的。好吧，我们先把这个主要是这个 returns 读进去啊，写法这里就直接复制就好了，得到我们的 returns 就是这样一个按照时间来看你的这个收益率，好吧，那么用 constraint 之后，它可以非常方便快速的去输出这个结果。 呃，然后 constraint 呢？它的展示应该是，呃信息就相对刚才那个它自己的一个 protot 的东西就比较多了，但是它在下普比的时候，对吧？有个那个 restophire， 你这个需要可能需要自定一下，它里面内置的可能是零，包括 应该累计收益，对吧？你兑出收益，然后一些收益率的一些，呃，情况分布是吧？还有一些这个滚动的什么夏普比呀，什么什么都有好吧，还有每年的一个 这个这个每年的平均收益的一个统计的最好最差的一些情况，相对来讲就比较呃丰富一点，但每年的一些情况，累积情况和单一的情况， 好吧，然后最大回撤等等，好吧，就这个 constraint 支持是比较好的。虽然说图的话，我看了一下那个 p y four 六可能是更加好看啊，但是那个 如果有人知道这个 pianfolio 该怎么该，该该该怎么搞，对吧？也可以跟我们说一下，反正我是呃各种方法，网上说的各种方法都试了，都没试出 pianfolio 的一个方法，所以后面 用的是 constrains， 而且就一句话就生成了，也是非常的简单方便。好，今天我们的这个 backtrad 就介绍到这里啊，一个流程下来，应该是能够把它的一个最核心的东西，还有一些小坑小技巧呃给讲明白了。然后如果说 啊，有想一起讨论交流的，我们也可以这个继续保持联系啊，交流，好吧。

聚社会之力，发公益之光。我是俊姐，今天给大家介绍华强世纪城底商综合体项目，我们通过盘活闲置资产与社区底商，打造一站式基层治理服务阵地。这里有集图书馆、健身房、多功能活动室于一体， 同时也配套了幸福食堂和居家养老服务站，真正的实现了老有所养、幼有所乐、民有所想，既能激活闲置的资源，又完善了社区的配套， 让便民服务就在家门口，用实实在在的决策提升居民幸福感与获得感。完整社区十五分钟生活圈，配套社区闲置资产盘活，关注俊姐！