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简化参数优化过程

参数优化这个最好加上 celery 来做分布式参数调优，毕竟单机调优速度有瓶颈而且没法横向扩展。以后的 Optimizer 底层实现可以考虑加上 celery 做分布式运算。

请问怎样将新的技术指标添加到代码库

绝大部分指标都来源于基本的量价变化，如果想提交指标，欢迎修改 indicators.py 并提交 pull requests ~

2、如果能使用本地数据选股，是不是可以提速？是的。目前增加一个本地的高速数据源，来自于 Ricequant 的 RQAlpha。可以安装 `pip install rqalpha` 然后 `rqalpha update_bundle` 后，替换 DataBackend。就可以大大加速了。 ``` python from funcat.data.rqalpha_data_backend import RQAlphaDataBackend from funcat import * set_data_backend(RQAlphaDataBackend("~/.rqalpha/bundle")) ```

是否支持sar

最新版本的 rqalpha 的日线数据是可以动态前复权

请问什么时候能实现barslast函数？这个函数我用的很多的。

8月份争取加上

读《软件测试的艺术》

自动化测试就像汽车刹车，没有刹车，也不敢开快车。

您好

如果文件放在 `/projects/port-client-ip-monitor/port-ip-monitor.sh` ，那么crontab就填入 `* * * * * (cd /var/log/ && /projects/port-client-ip-monitor/port-ip-monitor.sh)`