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(著名写手)
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请问基组哪家强？已有1人参与
今天被dalton论坛的恶心到了。
pople的double zeta系列被称作垃圾。
请问木虫的高手们，除了pople以外，同大小的还有什么其他类型的基组可以推荐么？Jensen？Dunning？
另外附上论坛上某人的回复。
Second, all of the 6-31G**++ whatever basis sets are rubbish.&&They were
optimized for atomic SCF energies under the (very strong) constraint of
equal valence s and p exponents and this makes them less flexible even than
valence double-zeta.&&Other than reproducing someone else's calculations
when necessary, there are much better basis sets of similar size available
in Dalton, although diffuse functions must still be added for any chance of
reliable excited-state calculations.
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(著名写手)
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引用回帖:: Originally posted by virtualzx at
如果不做基组外推，最好的是ANO基组。如果做外推，一般用dunning。Pople基组可以用于密度泛函或HF，但不太适合用于波函数方法，不但质量相对较差，而且对高角动量描述不好；例如用电子相关方法和许多pople基组结合使 ... 那个牛人说跟pople同大小的还有其他更好的基组。指的是什么呢。
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【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ 感谢参与，应助指数 +1gmy1990: 金币+3, 谢谢交流
16:23:12keyares: 金币+10, ★★★很有帮助
如果不做基组外推，最好的是ANO基组。如果做外推，一般用dunning。Pople基组可以用于密度泛函或HF，但不太适合用于波函数方法，不但质量相对较差，而且对高角动量描述不好；例如用电子相关方法和许多pople基组结合使用算出来的苯环结构都不是平面的。好处是cheap。大多数计算并不在乎质量，只要凑个数和实验吻合，所以选用便宜的基组。
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那个牛人说跟pople同大小的还有其他更好的基组。指的是什么呢。... 那要看你用什么方法，算什么体系
(著名写手)
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引用回帖:: Originally posted by virtualzx at
那要看你用什么方法，算什么体系
... DFT方法，算有机分子。H C O N几种元素。优化还有光谱计算。
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极致的实盘量化交易体验：一创聚宽量化平台正式上线！
量化交易在国外成熟的证券市场中早已成为主流的交易方式之一，据咨询机构Tabb Group的数据显示，截至2017年12月，美股的交易量中约有27%是由量化对冲基金完成。反观国内，近年来量化基金数量，量化平台及社区和量化交易客户均有大幅增长，并呈现加速上升的态势。相比之下，国内量化交易虽还处在起步晚，规模小的发展阶段，但却有着广阔的未来发展空间。
第一创业证券作为国内创新型上市券商，在量化交易方面走在了同行业者的前列。早在2016年，第一创业证券即倾力打造了专业股票量化分析及交易软件—“一创量化通”，其拥有大数据实时选股，画图下单，策略编程及量化交易等高端特色功能，一经推出便受到了市场客户的广泛好评。今天，第一创业证券在量化交易的路上再下一城，联手国内知名量化平台聚宽打造并推出具有量化策略投研、快速回测、超仿真模拟交易、量化实盘交易等功能的一站式量化平台。
“一创聚宽”量化平台的五大功能
1. 高质量数据（2005年至今完整的Level-2数据，包含完整的停复牌、复权等信息，盘后及时更新）；
2. 快速回测体验（支持每日、分钟两级回测，提供简洁、强大的API，回测结果实时显示、快速响应、数据全面）；
3. 强大的研究平台（提供分钟级数据，采用Docker技术隔离，资源独立、安全性更高、性能更好，同步支持Python2、Python3）；
4. 模拟及及实盘交易（提供准确、实时的沪深A股、ETF交易工具，支持基于tick级的模拟及实盘交易）；
5. 保障策略安全（提供业界较高的安全级别，通过https传输、加密存储、沙箱保护保障用户的策略安全，任何人无法获取您的策略）。
“一创聚宽”量化平台的三大福音
一创聚宽平台的诞生，将至少为三大国内量化群体带来福音。
第一，聚宽量化策略开发者们的福音。首先原聚宽平台的广大量化策略者们将成为最先获益的群体，自此大家将可以将自己的策略在第一创业证券的“一创聚宽”平台中运用和实盘交易，享受极致体验。
第二，国内Python量化语言兴趣爱好者们的福音。据悉目前市场上仍有很大一部分群体因难以找到既可以学习Python量化策略又能进行实盘交易的优秀平台，那么“一创聚宽”将是这部分量化投资群体的目的地。
第三，量化小白群体的福音。据悉，随着量化策略投资的日渐兴起，国内对量化策略感兴趣的投资者们也愈来愈多，但量化策略的编程技术难题却一直摆在量化小白们的前面，而“一创聚宽”量化平台将免费为广大量化小白们提供量化的学习课程，还会不定期组织量化培训沙龙。
是的，“一创聚宽”量化平台打通实盘交易并正式推出上线了！
&自从第一创业证券与JoinQuant聚宽合作之后，引来了不少关注，经过一创小伙伴和JQer的连夜奋战，我们非常高兴的告诉大家，“一创聚宽”量化平台上线了！并且如题所说这次我们打通了量化实盘交易！即日起，在第一创业证券开立证券资金账户并通过“一创聚宽”官网申请注册绑定后即可开启实盘量化交易。还等什么，即刻前往，让“一创聚宽”实现你的量化投资之梦！详情可咨询您所在分支机构、客户经理、投资顾问或致电95358。
*免责声明：股市有风险，入市需谨慎。本文章反映当前观点，该观点可能随着时间推移而改变。相关资讯及股票来源于公开信息。本文仅供参考，不构成投资建议，据此入市，风险自担。
别打call打钱
暑假和这两周折腾了vnpy大概1个多月，终于打通从模拟盘到实盘的最后一步。接下来会每周都写一个交易记录报告。分享下踩坑心得：1.Linux系统学习曲线的相当陡峭，不过收益上限高于Windows。如果有空闲的话，相当建议折腾一下Linux（一般比较Tech的岗位都会带一个要求“熟悉Linux系统”）。折腾方式：云服务器&虚拟机&双系统&单Linux系统（破斧沉舟，翻车了怎么办？）2...&菁英汇·金融咖啡屋第30期线下交易沙龙——《为你解密量化交易在期货投资中的运用及实盘高频量化策略》罗颜中量网联合创始人兼研究院院长中量网：隶属中量宝（北京）科技有限公司，成立于2012年，属于技术驱动型产品公司，以雄厚高端的技术优势，形成了高壁垒型产品保护，成为将二级市场的各类服务融合在一个技术平台的一站式系统。量化投资：以先进的数学模型替代人为主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选出能带来...&量化平台领导者聚宽今日已获得百度近亿元B轮战略投资，这是国内量化平台领域迄今最大的一笔单轮融资。从2015年成立后，聚宽凭借着团队的互联网基因，取得了持续快速的发展。在2016年拿到A轮投资后，迅速进入机构市场，通过B端强大的研发能力和良好的产品体验，合作超过20家券商、私募、银行等金融客户，并和国内很多高校建立了广泛的合作。以互联网背景进入金融行业的团队有很多，我们发现快速的学习能力和跨领域的团...&精彩语录：我感觉股指期货的推出以来量化交易发展越来越快，最大变化就是从原来的半自动变成了全自动，从原来基于K线发展到基于tick和委托等事件的交易，在速度和精度上都有本质的提高。随着参与量化交易的人越来越多，交易的难度的确是越来越大了。传统技术分析一般基于K线指标，而量化交易一般都要基于tick盘口等数据。量化交易处理的数据至少要比传统技术分析多两个数量级。我觉得量化交易的门槛挺高的。作为入门的话...&今天是号，2017年也仅仅只剩下2个月，年初吹的牛逼定的目标现在怎么样了？达成的有多少？017想想不禁为自己捏把汗，还有太多的目标没有完成，有些做着做着中途放弃了，有些定了也和没定差不多，没……在……意……啊！所以还没有成功是必然的。时间回到昨天我们又接到了最新的任务目标，要把KFL做到100万，那么如何去分解，如何制定可行的方法，目标的跟踪反馈成为了必要的事。想要达成这次的任务...&
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如有疑问请致电 8量化平台上的指标陷阱
本文由微信公众号：镭矿量化交易提供。『RaQuant镭矿』是一个集量化交易策略的学习、研究、开发、交易于一体的强大平台。致力于帮助有简单编程基础或投资基础的投资者快速入门，并可以高效的开发量化交易策略，帮助投资者进行更有效的分析决策。
小编最近刷知乎看到有人做了“”，指出镭矿是速度最快的回测平台。作者分析原因可能是我们把TA-lib指标放到了后台统一计算，而别家的每个周期都要重新取历史数据，然后计算当前的值——相比之下，镭矿节省了频繁地重复获取数据的过程，所以速度就变快了。
当然，这样做回测速度肯定会显著提高——但提升速度根本就不是我们这样做的原因。最初我们的主要目的是做给自己用，因为不涉及到封装通用API的问题，我们自己有极大的权限可以灵活的在内度根据策略的要求计算这些指标。所以我们最初没有过多考虑到提速的问题。
我们考虑的是指标算法的正确性！
许多技术指标的算法都依赖于上一周期的指标值或中间计算变量，这些指标的值会随着回测进度而慢慢提高其精度。如果总是一次性的临时计算这些指标，很有可能导致算法错误。这是个很严重的根本性的问题，但很少有人意识到。
随便找一个其它平台上使用指标的例子，看看大家是怎么使用MACD指标的：
a) 先取历史数据。
b) 将历史数据及相关参数代入talib.func()进行计算。
貌似没什么问题?对极少数据一些极其简单的指标来说，确实没什么问题，比如计算过去15日MA（均值）；但只要稍复杂一点点，比如计算过去15日的EMA（），问题就来了——更不要说计算MACD这样的指标了。下面先复习一下EMA指标的算法。
1.EMA指标的计算方法
EMA的计算要考虑到上一个指标值，并按照权重计入新的指标值中：
EMAtoday=α * Pricetoday + ( 1 - α ) * EMAyesterday
首次计算时没有“yesterday"的值怎么办？关于初值问题，看TA-lib内部是怎么处理的：
上面根据“this.compatibility”的值给出了两种处理结果，用来获得初值。如果你给出的历史数据区间有冗余，即要计算EMA10的时候，你给出了20条历史数据，那么TA-lib会尽量把前10条数据也引入计算。所以接下来的算法是这样的：
当然，如果你给出的历史数据没有冗余，那么上面第一个while循环就不会进入，prevMA的值就是原始的初值（根本未经EMA计算）；你给出的历史数据冗余越大，prevMA按EMA算法处理的轮次就越多，EMA的值就计算的越准确。
2. 错误的用法
如果我们要计算EMA10，那么就给出10日的历史数据会发生什么？我看好多量化平台上大家晒出的代码都是这样计算的（下面是伪代码）：
handle_data():
hist_data = history(-10, -1, ...);
ema10 = talib.ema(hist_data, 10, ...)
取10日历史数据，计算一条EMA10的值，根据就触发不了EMA算法！
这些数据仅足以计算出一条prevMA，即初值，根本没有多余的数据去按EMA的公式 “EMAtoday=α * Pricetoday + ( 1 - α ) * EMAyesterday” 去计算！
所以如果你按上面的方法计算EMA，每次得到的都是一个初值，根据“this.compatibility”的值，它可能是这10条数的均值（MA)，或是第一条历史数据的值（inReal[0])——反正，绝对不会是EMA值。
每个周期计算的时候，将重复这一过程，你永远也得不到一个EMA值。
那么多给一些历史数据不就行了？看给多少了，肯定给的数据冗余越多结果越精确。如取history(-20,-1)数据去计算EMA，可以看作增加了10次递归。但是，且不说每次读入前10条数的权重有多大意义——这样做回测速度会之前变得更慢，因为每次重复取值都已经够拖慢速度的了。
3.我们为什么决定把指标的算法承包了
事实上，本轮指标值需要用到上一轮指标值或中间数据的情况很多。用户要么自行写算法，并保留这些指标值和中间值；要么每次直接用Ta-lib的函数，但是给定大量的冗余数据——这需要有极大的耐心去忍受被严重拖慢的回测速度。既然去做一个量化平台，就应该让用户可以专注于写策略，方便的使用各个技术指标，而不是研究成千上百个技术指标的算法！
所以再次提醒，不要再这样错误地使用指标了：
handle_data():
hist_data = history(-10, -1, ...);
ema10 = talib.ema(hist_data, 10, ...)
在镭矿，我们希望您这样用：
Factor fema10=newEMAFactor(10);// 创建一个指标作为成员变量
public void handleData(){
double vema10 = fema10.get("sha-601318"); // 在每个回测周期内使用指标
是的，声明一个指标，然后在回测周期内直接使用即可，不需要您考虑到底该取多长的历史数据，或查看手册研究Ta-lib的函数参数该怎么填，或纠结为了精度要不要自己实现算法——我们在后台已经为您把需要的数据整个从头到尾地全部备好了。
我们把指标算法承包过来，根本不是追求速度，而是因为如果后台不承包这些脏活、累活，用户极有可能会错误的使用指标。回测速度只是副产品。建议在其它量化平台使用技术指标的用户，也检查一下您用的指标是否也存在精度不足甚至一直在使用与指标算法无关的边界值的问题。
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『RaQuant镭矿』是一个集量化交易策略的学习、研究、开发、交易于一体的强大平台。致力于帮助有简单编程基础或投资基础的投资者快速入门，并可以高效的开发量化交易策略，帮助投资者进行更有效的分析决策。
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已知国内量化平台的比较， Ricequant / 优矿究竟谁是下一个quantopian，哪家挖矿强？
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国内量化方兴，忽然冉冉升起了数个量化平台，看出来都是走quantopian的模式，先从工具下手，到社区到众筹策略hedge fund。 Ricequant 和 优矿是我观察走到最前面的，也是相对完善的两个平台。一边很想拿探讨下他们的优劣，一方面又很希望两者都能良好发展，给大家提供更好的东西。
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centos的成建制教程很多，从rh刚出el的年代走过来的老司机太多（其中还有不少是从装oracle、用只有厂家提供binary blob驱动的服务器的行业信息化领域转入互联网的），所以做选型自然也就选容易得到支持的centos了。&br/&&br/& 至于技术方面，虽然说ubuntu是有不少不严谨的地方（不止是对比centos，也包括对比它的父发行版debian），但是&同学，你可能真的想多了，相当多互联网公司还没活到因为这种差别影响业务的地步就先宣告创业失败了好不好:D 对了，我是一个鼓吹?debian大法好?的运维，不过不是互联网行业的。
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