数字货币量化交易系统搭建学习--1 区块链技术

原创 已于 2024-06-26 16:20:19 修改 · 1k 阅读 · 14 ·
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于 2024-06-26 11:35:01 首次发布
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量化交易入门——从零开始搭建自己的量化交易系统
xiao4816的博客
05-10 4726
一般的量化交易系统包含如下的功能模块参考数据收集模块数据是量化交易的基础，因此数据收集模块是整个系统的核心之一。它负责从各种数据源收集市场数据，如股票、期货、外汇等。这些数据可能包括历史价格、成交量、财务信息等。数据的质量和准确性对整个系统的表现有着至关重要的影响。数据清洗模块由于原始数据可能存在各种问题，如缺失值、异常值、重复数据等，因此需要进行数据清洗。这个模块负责对收集到的数据进行预处理，以确保数据的准确性和完整性。它通常包括数据筛选、异常值处理、缺失值填充等功能。策略回测模块。
数字货币量化交易系统搭建学习--2 加密货币
kakaokai的博客
06-27 2929
比特币（Bitcoin，简称BTC）是一种去中心化的数字货币，由中本聪（Satoshi Nakamoto）在2009年创建。比特币通过一种称为区块链的技术进行交易和管理。​。
第五章 区块链交易原理
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
01-10 1691
转移价值的原理 加锁脚本 解锁脚本 spv 找零
区块链项目开发中什么是点对点传输，什么是区块链节点
weixin_63667654的博客
11-10 2588
就在上周，去中心化的回合制卡牌策略游戏Axie Infinity向我们展示了基于区块链的游戏所能爆发出的能量到底有多大，而这仅仅只是小荷才露尖尖角，区块链游戏必然会在不久的将来迎来更大爆发。所以说目前区块链这块对我们来讲将来会越来越普遍。 有的小伙伴在了解区块链的过程中，对区块链中的一些概念不是很了解，比如什么是点对点传输，什么是区块链节点。今天在这里给大家一一道来。 点对点技术（peer-to-peer，简称P2P）又称对等互联网络技术，网络中不存在中心节点，各个节点间的权利都是相同的，任意两
区块链中的去中心化，点对点网络系统，所有权本质,，双花问题的详解
2302_79993788的博客
05-14 5899
区块链去中心化是指一种，它通过加密算法和共识机制在网络中的多个节点上存储数据，从而实现数据的去中心化管理。在区块链去中心化中，没有中心化的权威机构或服务器来控制或验证数据，而是依赖于网络中的所有参与者共同维护数据的完整性和一致性。如下图左图是去中心化，右图是中心化模型作为区块链诸多特性中的重要的一个特点，其使用分布式储存与算力，使得整个网络节点的权利与义务相同，系统中数据本质为全网节点共同维护，从而区块链不再依靠于中央处理节点，实现数据的、记录与更新。
数字货币量化交易系统搭建学习--3 量化交易基础知识-技术指标
kakaokai的博客
06-28 3301
创作灵感#技术笔记，巩固学习，仅供自己参考。
量化交易系统和撮合引擎系统
qq_41893505的博客
04-26 1221
模块定义主要作用量化交易系统使用算法、策略模型自动进行买卖决策和下单操作决策层，负责“交易策略”和“下单行为”撮合引擎（Matching Engine）负责接收订单并根据价格优先、时间优先等规则撮合成交执行层，真正完成“订单成交”在币圈，量化交易系统是独立于撮合引擎的一层，它主要负责执行交易策略、生成订单、提交给撮合引擎；而撮合引擎是执行核心，负责订单的撮合成交。两者配合实现完整的自动交易闭环。“行情系统”和“撮合引擎”是输入输出最核心的两个环节“账户系统”是下单前的权限和额度判断“风控”
链上新纪元：区块链加密货币交易所开发搭建全流程实战解码
2501_91377248的博客
08-25 1089
当比特币价格突破10万美元关口，当Coinbase单日交易量超越纳斯达克，当全球30%的上市公司将数字资产纳入资产负债表——加密货币交易所已从边缘实验进化为数字金融的"超级枢纽"。这个承载着万亿级资金流动的战场，既是技术极客的竞技场，也是合规专家的试金石，更是商业创新的孵化器。本文将深度拆解交易所开发全流程，揭示这个神秘领域的技术密码、合规要塞与商业逻辑，为创业者、开发者与投资者提供一份实战级操作指南。
区块链三加一：什么是量化交易
weixin_43089522的博客
09-15 4597
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种”大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。 量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型代替人为的主观判断。比较浮夸的说法，量化本身是一种投资风格，一种交易手段，一种技术优势。然而，有人在里面得到了，巨额回报...
从零构建区块链量化交易平台实战
08-26
国内第一套区块链量化交易实战课程。本课程主要分享从零搭建区块链量化交易平台(包括Java后端、Web端、App端)的过程、途中遇到的问题及解决方法，帮助想尝试量化交易的战友的少走弯路，更有效率的提升自己的能力。同时也分享一些个人在量化交易领域的心得体会。
量化交易如何建立高效的交易系统（二）
JDquant的博客
05-16 2679
量化交易如何建立高效的交易系统（一） http://club.jr.jd.com/quant/topic/1358346 阅读原文：http://club.jr.jd.com/quant/topic/1362380 京东金融官方资讯QQ群:456448095 有什么想咨询的都可以来询问我们 交易系统的几个核心内涵： 1：心态与风险核心。在交易系统没有提出可交易讯号的时期，
关于量化交易，你知道多少呢？
xinshengdaxue000的博客
06-12 7276
大家好，我是你们的贝尔同学，又到了新生百科时间啦！今天，我们来讲讲有关量化的小知识。什么是量化交易？量化交易就是用先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从过去众多的数据中选择能带来收益的，可能性比较大的事件以制定策略，减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。简单的说，量化就是结合数学方法、计算机技术以及金融知识，选择收益的可能性最大最好的股票、期货...
一文看懂区块链架构设计
热门推荐
lucky_greenegg的专栏
10-15 8万+
转自：http://www.8btc.com/ebook-blockchain 前言 区块链作为一种架构设计的实现，与基础语言或平台等差别较大。区块链是加密货币背后的技术，是当下与VR虚拟现实等比肩的热门技术之一，本身不是新技术，类似Ajax，可以说它是一种技术架构，所以我们从架构设计的角度谈谈区块链的技术实现。 无论你擅长什么编程语言，都能够参考这种设计去实现一款区块链
数字货币量化交易系统指标库（java版）
piaodangdeyouzi的专栏
06-26 8512
1）ta4j 100％纯Java - 适用于任何Java平台版本8或更高版本 超过130个技术指标（Aroon，ATR，移动平均线，抛物线SAR，RSI等） https://github.com/ta4j/ta4j 2) ta-lib TA-Lib是一个计算股市中常见指标的算法库，支持多种编程语言 https://github.com/BYVoid/TA-Lib ...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
最新发布
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 279
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
PyTorch 入门到精通学习计划
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
11-24 779
摘要：这份6-12个月的PyTorch学习计划针对具有10年中间件经验的架构师设计，分为四个阶段：基础概念（1-2个月）、模型构建（2-3个月）、高级部署（2-3个月）和项目实战（2-4个月）。计划强调将中间件技能（如分布式系统、性能优化）迁移到深度学习领域，重点学习分布式训练、模型部署和高并发处理。推荐结合官方文档、在线课程和实践项目，并注重将中间件经验应用于数据管道优化、系统稳定性设计等方面。计划建议保持实践优先，持续关注PyTorch最新发展。（149字）
【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比
曾记否@
11-23 1166
Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。
学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现
2502_91790308的博客
11-23 968
哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。
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