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

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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