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源于缠中说缠博客，原始博客中的内容不太完整，且没有评论，以下是网友整理的原文备份
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最近在考虑使用 vue + rust + tauri 为 CZSC 开发一个桌面应用，欢迎有兴趣的朋友一起参与。 如果你碰巧熟悉 vue、tauri、rust 的使用，或者擅长 UI/UX 设计，欢迎加入我们的开发组，一起为 CZSC 开发一个更好的桌面应用。 有意愿的朋友请联系我，微信号：zengbin93，备注：桌面应用开发。我们将为你提供一个更好的量化交易学习和交流平台。
学了本ID的理论，去再看其他的理论，就可以更清楚地看到其缺陷与毛病，因此，广泛地去看不同的理论，不仅不影响本ID理论的学习，更能明白本ID理论之所以与其他理论不同的根本之处。
为什么要去了解其他理论，就是这些理论操作者的行为模式，将构成以后我们猎杀的对象，他们操作模式的缺陷，就是以后猎杀他们的最好武器，这就如同学独孤九剑，必须学会发现所有派别招数的缺陷，这也是本ID理论学习中一个极为关键的步骤。
真正的预测，就是不测而测。所有预测的基础，就是分类，把所有可能的情况进行完全分类。有人可能说，分类以后，把不可能的排除，最后一个结果就是精确的。 这是脑子锈了的想法，任何的排除，等价于一次预测，每排除一个分类，按概率的乘法原则，就使得最后的所谓精确变得越不精确，最后还是逃不掉概率的套子。 对于预测分类的唯一正确原则就是不进行任何排除，而是要严格分清每种情况的边界条件。任何的分类，其实都等价于一个分段函数，就是要把这分段函数的边界条件确定清楚。 边界条件分段后，就要确定一旦发生哪种情况就如何操作，也就是把操作也同样给分段化了。然后，把所有情况交给市场本身，让市场自己去当下选择。 所有的操作，其实都是根据不同分段边界的一个结果，只是每个人的分段边界不同而已。因此，问题不是去预测什么，而是确定分段边界。
- 择时策略研究框架
- 缠论的
分型、笔的自动识别，详见czsc/analyze.py - 定义并实现
信号-因子-事件-交易量化交易逻辑体系，因子是信号的线性组合，事件是因子的同类合并，详见czsc/objects.py - 定义并实现了若干信号函数，详见
czsc/signals - 缠论多级别联立决策分析交易，详见
CzscTrader - Streamlit 量化研究组件库
注意: python 版本必须大于等于 3.7
直接从github安装：
pip install git@github.com:waditu/czsc.git -U
直接从github指定分支安装最新版：
pip install git+https://github.com/waditu/czsc.git@V0.9.46 -U
从pypi安装：
pip install czsc -U -i https://pypi.python.org/simple
- 目前的开发还在高频次的迭代中，对于已经在使用某个版本的用户，请谨慎更新，版本兼容性实在是太差，主要是因为当前还有太多考虑不完善的地方，我为此感到抱歉；
- 这是个人开发的项目，虽然我已经尽可能避坑，但可以很直接的说，这里面一定还有坑，使用前请仔细校验分析结果，发现新坑请告诉我，我来填；
- 目前开发完成度不高，API会有比较大的变动，谨慎升级版本，暂时不准备写文档，没有能力看懂源码的，不建议现在使用。
- 免责声明：项目开源仅用于技术交流！
- 如果你发现了项目中的 Bug，可以先读一下《如何有效地报告 Bug》，然后在 issues 中报告 Bug
注意： 如果CSDN的连接打不开，可以直接在 czsc/docs 目录下查看 html 文件
- 链接：https://pan.baidu.com/s/1RXkP3188F0qu8Yk6CjbxRQ
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