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👋 关于我

我是一名热爱技术的开发者,专注于以下领域:

  • 量化投资:使用机器学习和深度学习进行量化分析和交易策略研究
  • 区块链技术:智能合约开发、去中心化应用(DApp)构建
  • 深度学习:PyTorch、TensorFlow等框架的实践与应用

📚 博客内容

量化投资

探索量化世界的奥秘,从特征工程到深度学习模型应用。

📊 特征工程

Qlib特征工程的系统讲解

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⚡ LightGBM

机器学习在量化中的应用

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📊 回测引擎

策略回测与绩效评估

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🧠 LSTM深度学习

时序数据的深度学习方法

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Qlib 学习路径

主题文档状态
Week 1特征工程查看文档✅ 完成
Week 2LightGBM查看文档✅ 完成
Week 3回测系统查看文档✅ 完成
Week 4强化学习敬请期待🚧 计划中
Week 5LSTM深度学习查看文档✅ 完成

区块链技术

探索区块链世界,从智能合约到DeFi应用,从公链开发到Layer2解决方案。

🔗 公链开发

以太坊、Cosmos、Fabric等

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💻 DApp开发

智能合约、安全审计、DeFi

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⚡ Layer2

Optimism、Arbitrum、zkRollup

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🌐 跨链技术

IBC、跨链桥、HTLC

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🔒 隐私计算

零知识证明、安全多方计算

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💾 去中心化存储

IPFS、FileCoin

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区块链学习路径

模块主题文档状态
区块链基础查看文档✅ 完成
公链开发查看文档✅ 完成
DApp开发查看文档✅ 完成
Layer2技术查看文档✅ 完成
跨链技术查看文档✅ 完成
隐私计算查看文档✅ 完成
学习路线查看文档✅ 完成

🔥 最新更新

Week 5 - LSTM深度学习模型 ✨

深入学习LSTM神经网络,掌握时序数据的深度学习方法。

📚 基础理论

RNN与LSTM原理

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🔧 PyTorch框架

Tensor与模型构建

查看 →
🏗️ 模型构建

架构与实现

查看 →
💾 数据处理

预处理与Dataset

查看 →
⚙️ 训练优化

训练与优化策略

查看 →
🎯 实战应用

案例与最佳实践

查看 →

🛠️ 技术栈

量化投资

Python Qlib PyTorch LightGBM Pandas NumPy

区块链

Solidity Ethers.js Hardhat Web3.js React

📖 推荐资源

📚 书籍

量化投资

  1. 《量化投资:策略与技术》
  2. 《Python金融大数据分析》
  3. 《统计套利》

深度学习

  1. 《深度学习》(Ian Goodfellow)
  2. 《动手学深度学习》
  3. 《Python深度学习》(François Chollet)

区块链

  1. 《精通比特币》
  2. 《以太坊技术详解与实战》
  3. 《智能合约开发实战》

🎓 在线课程

  • Coursera: Deep Learning Specialization
  • Fast.ai: Practical Deep Learning for Coders
  • edX: Blockchain Basics

📝 写作计划

2025年计划

量化投资

  • Week 1 - 特征工程
  • Week 2 - LightGBM模型
  • Week 3 - 回测系统
  • Week 4 - 强化学习
  • Week 5 - LSTM深度学习
  • Week 6 - Transformer模型
  • 高级回测技巧
  • 多因子模型

区块链

  • 区块链基础
  • 智能合约开发
  • 公链开发研究
  • DeFi项目实战
  • Layer2技术
  • 跨链技术
  • 隐私计算

🤝 交流与合作

欢迎与我交流技术问题、分享学习心得!

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从量化投资到区块链,探索技术的无限可能


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