諾丁編程

① 請問那裡有賣智能乾燥箱，智能乾燥箱的用途范圍有哪些

◆人性化設計：
●大屏幕液晶顯示屏，多組數據一屏顯示，菜單式操作界面，簡單易懂，便於觀察和操作。
●採用鏡面不銹鋼內膽，四角半圓弧過渡，隔板支架可以自由裝卸，便於工作室的鋒槐清洗工作。
●箱體左側配有直徑為25mm測試孔，可以根據放置場所需要而任意布線。
◆智能化可編程多段控制器：（選配）
●微電腦程序控制器，時間及升銀譽友溫速率，虛拍以極快的速度進行加熱乾燥試驗。
●可預設15段30步可編程序，每段設置時間1～99小時99分，循環風機轉速可調。
●多段可編程式控制制，可以簡化復雜的試驗過程，真正實現自動控制和運行。
◆自我診斷功能：
●當乾燥箱發生故障時，液晶顯示屏會出現故障信息，運行故障點一目瞭然。
◆方便的數據處理：（配件）
●可連接列印機、485通訊介面或USB數據轉移介面（U盤），用電腦和列印機記錄溫度和時間曲線，為實驗過程數據儲存與回放提供有力保證。
◆安全功能：
●獨立限溫報警系統，並聲光報警提示操作者，保證安全運行不發生意外。
●溫度偏高或偏低及超溫報警。

② 小米軟體諾丁任務是什麼

諾丁科技基於 H5 對 Blockly 進行了圖形化編程的開發，能夠實現可視化程序的移動端輸出。諾丁科技創始人張龍告訴 36 氪，「諾丁科技的少兒編程平台在摒棄 Scratch 落後開發語言（因為基於 Flash）的前提下，基於 Blockly 進行了可視化的二次開發，既解決了 Blockly 門檻高的問題，又解決了 Scratch 不能硬體輸出的問題。」

綜合了 Blockly 和圖形化編程，諾丁科技少兒編程平台的亮點迅喊塵就在於，圖形化編程後可轉換為實際的代碼語言，並且能夠對硬體和移動端輸出。張龍進一步介紹道，「實際畝禪滲毀上，Scratch 目前也在朝這方面努力，自己的產品幾乎和 Scratch 3.0 同步。」

③ StrategyQuant 是個什麼軟體

遺傳基因程序(Genetic Programming, GP)是演化演算法(Evolution Algorithm)的其中一種。
研究者們，例如瑞典科學家彼特·諾丁(Peter Nordin)博士和美國科學家約翰·R·科贊(John R. Koza)博士等人工智慧學者，在90年代初便開始積極地開發這種演算法的理論和應用。在短短幾年之間，多達數百篇計算機學術論文應運而生(1992-98年，200多位學者發表超過800篇相關GP的論文)，都是圍繞著遺傳基因程序這個題目來做的研究，可見科學家們對它寄予厚望。沃爾夫岡·班茨哈夫(Wolfgang Banzhaf)博士在2013年發表的論文《遺傳基因程序與自然發生現象》(Genetic Programming and Emergence)中更指出，天地萬物之中的的自然發生現象
(Emergence)在遺傳基因程序這種演算法本質中客觀存在。對很多略懂老子或達爾文的讀者來說，這個論證可能使人振奮，因為計算機不再是一般人心目中生硬的軟體指令和冷冰冰的硬體在運行一些索然無味的重復性操作！中華文化遺產中老子的道法自然可謂自然發生論(Emergentism)的鼻祖。遺傳基因程序更是引用了達爾文理論中的歸納法，通過一群電腦程序不斷的進化演變做機器學習(Machine Learning, ML)，幫助預定義的問題尋優解。
更淺白地說，遺傳基因程序有能力好像天地萬物一樣，自然地（自動化地）生成懂得解決問題的計算機程序。 極大地增進了運算速度。
事實上，在過去的幾十年裡，盡管科技日新月異，計算機硬體速度提升迅猛，但是人們要利用計算機來挖掘數據，尋覓穩健交易策略，仍依然需要耗費幾月，有時甚至是幾年才有機會修成正果。
自定義輸入：用戶可以選擇以自定義的指標、價格形態、等數據，作為 StrategyQuant 策略生成器的輸入信號。 定義樣本內(In-Sample)和樣本外(Out of Sample, OOS)數據比例。
人工智慧訓練開始：StrategyQuant每分鍾生成幾十個甚至幾百個的新的交易策略。視乎電腦硬體配置和數據量，不消片刻(幾天)就能生成數十萬個策略。 實時檢測策略表現：每次進化過程中存活下來的優解策略，都會在樣本外(Out of Sample, OOS)數據做模擬交易，得出樣本外OoS盈利 (OoS Profit)和回撤(OoS Draw Down)的成績。
挑選其他不同框架重新訓練。 轉化策略成第三方交易平台代碼：用戶在當中找到了合意的交易策略， 則可利用 TSL，將策略自動轉換為基於如MT4,Ninjatrader 等等為基礎的平台原始代碼，在用戶習慣使用的平台上進行回測、模擬交易或實盤交易。
如何防止過度曲線擬合？ 通過以下特徵防止過度擬合(OverFitting)，進而提升交易策略的魯棒性(穩健、健壯性)

Robustness: 大道至簡，簡化模型參數：一個交易系統的策略越簡單，持久生存能力就越強；
換言之，它在未來有越高幾率維持其過往表現。(經典電腦程序語言簡化優選方法 Parsimony Pressure，可以理解為奧卡姆剃刀 Occam's Razor，即占據空間越短的交易邏輯程序，其權重越高，也就是 Minimum description length (MDL) principle) 進化過程中隨機化：在進化過程中引入隨機性，避免陷入局部最優的尷尬局面。在這個過程中隨機加入的，不僅僅是遺傳演算法染色體配對，還有更高階的遺傳進化程序。 進化目標隨機化：在遺傳基因程序的進化中產生新的策略， 並不完全以目標函數的指引方向作為進化目標。進而，在演算法理論上避免陷入局部最優的尷尬局面。 初始策略隨機化：TSL 開始進化之前，以隨機策略作為初始策略。防止了 n-D 空間中局部的最大化，從而提升尋找到全局最優值的幾率。 策略檢驗多元化：
交易次數越多且交易策略越簡單，那麼其權重越高(自由度具體化)。例如，一個通道突破系統，可以在一籃子的金融產品中產生超過一萬次可觀的交易。
策略回測最簡化：用戶在交易品種中生成的交易策略， 可以方便地調用其在其市場或品種上進行回測， 並以此驗證該策略的魯棒性。該過程中，無需先轉化為第三方平台 的代碼，可直接在StrategyQuant中調用進行測試。
高級日交易系統計策：StrategyQuant如何對付辣手的區制轉移(Regime Switching)問題？ 遺傳基因程序(Genetic Programming, GP)能夠多端輸出，允許多個子交易系統共存在一個更大的交易系統中。每個子系統都會對大系統的資本回報曲線作用。這種自動化策略生成系統威力很大，因為眾所周知，綜合多個穩健策略的系統比單個有更優秀的表現。例如，一個形態交易策略可能對建立看漲倉位有良好表現，一個指標型策略產生的信號對建立看空倉位有良好表現。這種情況，在未來有可能隨時交替變化。區制轉移(Regime Switching)機制一直都是系統交易者需要長期面對的極其棘手的問題。
然而，因為日交易培訓數據精度高，數據量相對大，區制轉移(Regime Switching)參考樣本比較豐富，StrategyQuant的遺傳基因程序能生成多個輸出，圍繞著歷史數據中的各種情況，自動優尋和組合多個子系統來形成一個大系統。
子系統的優尋過程中，StrategyQuant循著用戶定義的目標函數，例如夏普比率(Sharpe Ratio)，自動化地將回報率相關度(Correlation)低的子系統組合起來目標函數值。以此，最終得出交易策略的回報和交易穩健度都能因而得到提高。一站式地解決了辣手的區制轉移問題。用戶開發策略的速度和策略回報效益都因而得以提升。

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