深度了解量化合约系统开发技术及源码程序架构分析

软件主界面，独立的功能区域

交易参数设置，单个设置与批量设置

Rightclickthelineofthevarietytoopenthetransactionparametersettingwindow,andsetthemultiple,rateandprofitstop;Intheupperareaofthemaininterface,youcansetthetransactionparametersofallvarietieswithoneclickaccordingtotheposition,varietyquantityandrisktype.

买入日志与卖出日志

Clickthebuttontoviewthedetailedbuyinglogandsellinglog;Youcanviewallrecordsandsummaryreportsaccordingtodifferentpricingcurrenciesanddifferenttimeperiods

可在机器人上进行手动买卖

Openthemanualtradingwindow,andyoucandirectlybuyorselldigitalcurrenciesatthebestpriceinthemarket.Theadjustmentoftheamountofmoneycanbecompletedwithoutopeningtheexchange

克服人性的弱点，没有贪/婪和恐/惧，纪律性强、严格执行投/资策略，不受投/资者情绪的变化而随意更改。

while

模型的系统性：多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的处理，结合大数据处理技术捕捉到更多的投/资机会。人的经验和总结和大数据相比就显得手工交易的机会比较有限。hash=+;

if!=0)

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及时、快速、准确：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。并且保证下单的准确无误，这是主观交易无法相提并论的。

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hash=hash*seed+;

在数/字/货/币市场比传统市场更适合量化交易的几个特征：

交易不间断：Theglobaldigital/word/goods/currencymarketis724h365daysnon-stop.Continuoustradingcanbeachievedthroughproceduraltradingstrategies,whichcannotbeachievedmanually.

交易品种多：Atpresent,therearemanykindsofnumbers/words/goods/currencies,plusdifferentpricingcurrencies,formingmoretransactionpairs.Opportunitieswillnotbemissedthroughproceduraltrading,andmultiplevarietiesandmarketscanonlybecompletedbyprocedures.

基于历史数据的回测检验和优化：Programmingcanparameterizeyourstrategyandpredicttheresultsinadvance,sothatyoucanhaveamorethoroughunderstandingofthetradingstrategyitselfandformyourowntradingsystem.

金#融￥理论

这一部分主要了解量化交易发展过程中经典的理论及模型，如市场有效假说、期权定价模型、投资组合管理、股票市场的随机过程、二叉树模型、微笑模型等，这些是理解金融市场行为等理论基础。

交#易策略

基本面、技术面分析、时间序列分析、Alpha策略、多因子模型、CTA策略都是传统的典型的交易策略。即使在使用AI解决量化交易的过程中，传统的交易策略也被大量地使用，这一阶段主要能掌握传统交易策略的思想以及使用方法即可。

机器学习与深度学习

任何交易策略最后都要落到实地，尤其在量化领域，使用AI技术需要掌握基础的机器学习和深度学习算法。吴恩达在MachineLearning和《DeepLearningSpecialization》深入浅出地讲解了机器学习和深度学习理论和算法原理，是入门者的必备良药。

AI量化实践

实践是检验真理的唯一标准。学习者需要在真正的市场环境中去检验编写的策略是否有效，并不断进行优化、改进，才能够为投资者实现稳定的收益。