量化交易機器人系統開發找【藍生..153..3808..7556微-電】量化交易機器人平臺定制,量化交易機器人開發,量化交易機器人模式開發,量化交易機器人軟件開發
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量化交易,有時也稱自動化交易,是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷.一方面能極大地減少了投資者情緒波動的影響,有效避免投資者在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策.
核心提示:文章資料收集于互聯網,僅作為開發需求者的模式案例參考作用,與平臺沒有任何關系,如需定制系統請詳詢,玩家勿擾!
另一方面,程序自動操作比人工操作更準確,更及時,也更高效.
因此,數字貨幣的量化交易逐漸火爆,在幣圈,優秀策略的量化交易相當于是圈內的"黑科技".
量化交易系統開發的背景
很早就進入了區塊鏈行業,提供交易所和錢包的服務,所以很早就有了解到量化交易這個新事物.
隨著公司業務的做大,很多交易所的客戶會咨詢量化相關的事項,這在當時給提供了一個新的業務方向.
加之公司領導層一直都密切關注量化交易的行情和發展潛力,經過多輪討論和考量,***終決定抓住風口,進軍量化領域.緊接著,成立了量化交易研發小組,專攻個人/機構的量化交易系統.
移動互聯網初期時,也有大量的個人希望能夠在新的互聯網浪潮中淘金,不少具有技術背景的創業者也試著開發app,并希望能夠延續此前pc時代的盈利模式,通過流量來進行變現.不過,在投入了一段時間之后,很多創業者發現,除了沒有更多的資源和能力將app推廣到更高的量級之外,最關鍵的是對于更小的移動屏幕,希望通過廣告或流量變現的可能微乎其微,誰能研究出來誰就先吃第一口肉!
量化交易系統開發難點
的初版量化交易系統正式啟動時間,大約在2019年初.作為一款軟件類產品,其具體的產品迭代方案,采用的是敏捷式開發,這個都是老生常談,在這里就不展開了.
開發過程,遇到問題是不可避免的.當時技術團隊雖然有做過交易所開發的經驗,但是剛接觸量化領域,還都是門外漢,尤其是各種指標和策略算法的理解,都非常淺顯.技術開發團隊成員當時就集中精力大量學習,在這塊花了不少精力.
解決了入門問題后,隨著對量化領域深入理解,迭代輸出過程也是困難重重,比如對接不同交易所,交易所的接口-;承載并發過大之后,對于系統性能和穩定性的高要求等等.
量化交易系統開發難點的解決方案
對于交易所對接、交易所接口-這塊,量化交易開發團隊主要是通過和交易所客服+技術進行深入的咨詢、溝通,從源頭上避免會遇到的-;其次在實盤進行充分的測試驗證,將可能遇到的-都充分檢測到位,從而在代碼和結構設計上即進行優化和調整.
對于大并發量的承載處理,量化系統中,依賴于交易所的行情價推送,以及用戶的委托、持倉、資產等信息.為了確保這些信息的實時性,量化系統和交易所之間的數據交互很大.
為此,必須要進行分布式架構,確保不會存在任意的一個單節點瓶頸風險.
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