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量化系統設計--數字貨幣機器人開發

時間:2023-08-03|瀏覽:278

隨著區塊鏈技術模型在今年年底之前基本搭建完成,未來五年將是技術的優化迭代階段,也是商業創新的階段。在技術優化迭代階段,必須將技術的優化與應用場景和商業創新相結合。沒有應用和商業創新,就無法確定需要優化和迭代的方向,無法滿足性能需求或商業模型的適配。因此,技術優化迭代階段也是商業創新的階段。

量化交易,有時也稱為自動化交易,是通過先進的數學模型代替人為主觀判斷的交易方式。量化交易在現代投資交易中越來越重要,也在數字資產中得到廣泛應用。量化交易系統能夠解決投資者面臨的兩個難題:在高度隨機波動中尋找非隨機性的部分以及有效控制自身心理弱點,減少因不理性決策造成的損失,實現理性決策。

量化交易系統的重點通常在于策略,因此量化交易也可以被稱為策略交易。策略分析在整體上應該是一個機器學習的人工智能系統,包含函數指標生成器、關聯性數據分析、機器學習和回測系統等功能。

K線本質上是一種函數算法,將交易的原始數據轉化為簡單的指標,以便參考和計算。類似地,移動平均線(MA線)、移動平均收斂背離指標(MACD)和隨機指標(KDJ)等都是不可逆的函數,用于量化和觀察市場的不同角度。

量化交易不應該拘泥于單個指標,不能迷信指標,但也不能完全不信任指標。指標和函數需要通過人工或機器學習生成,并形成一個函數指標庫,然后通過市場的相關性和驗證來進行實盤或實際數據回測。

同樣,量化策略的后期優化和變化也是基于實盤數據實時修正的,讓機器能夠在量化中自我學習發現指標,并自我學習調整指標參數,以實現最大化的盈利。同時,也要記錄虧損數據和情況,盡量減少虧損的發生。

量化交易系統是未來交易的必然趨勢。人類與動物最大的區別在于是否能制造和使用高級工具,弱國和強國之間的戰爭從80年代開始已經進入武器工具和策略的競爭階段。未來金融行業的競爭也必然走向人工智能參與的量化策略之間的競爭。

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