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

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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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