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

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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