加密世界的开源交易大厅-Vitu要做最好的Crypto开源框架

###(一)在过去的2月份里,Vitu又做了什么?

于2020年3月,Vitu.AI 宣布正式开源策略框架,目标为用户提供更流畅的一站式数字资产数据和研究服务。

###(二)为什么要开源?

开源的趋势已经逐步从科技的世界蔓延到金融的领域。高盛的Marquee率先领跑,在GitHub上发布了一些代码,高盛自己的交易员和工程师利用这些代码为证券定价、分析和管理风险,甚至几行代码就能写出一份分析报告。

这是高盛最新的举措,旨在摆脱部分商标保密,分享其一度受到严密保护的技术。这是华尔街公司效仿谷歌和Facebook Inc.等硅谷巨头的更广泛转变的一部分,这些巨头已经向热情的开发者社区开放了自己的技术。

Vitu也是秉持类似想法,在Github (https://github.com/vitutech/vitu) 上开源了策略框架,通过让所有爱好者修改策略的代码,希望将交易想法“众包”,并赢得电脑驱动的“定量”交易员的忠诚。这些交易员可以在crypto的投资界掀起一场风暴。

高盛工程师安迪•菲利普斯(Andy Phillips)表示,“我们希望成为量化投融资的一员,就像亚马逊(Amazon)成为计算能力的一员一样。”亚马逊公司(Amazon.com Inc.)在成立之初就意识到,它可以出售额外的服务器容量;去年,亚马逊网络服务贡献了该公司四分之三的利润。

竞争对手也紧随其后:摩根大通(JPMorgan Chase & Co.)最近开始允许客户使用雅典娜的一些功能。雅典娜是摩根大通的交易引擎,也是上世纪90年代设计SecDB的一些工程师设计的。美国银行(Bank of America)的Quartz平台也是一个竞争者。而Vitu在crypto的世界里是第一个。

###(三)在本地怎么使用?

第一步:下载并安装vitu

  • 方式一:pip install vitu

  • 方式二:访问

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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