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量化交易的程序化算法需要依赖大量的数据分析和模型建立。因此，在使用量化机器人进行交易时，需要保证数据的真实性和准确性。一方面，需要确保数据来源的可靠性和数据的完整性。

　　量化交易需要持续不断地进行，以保持交易效果的稳定性和良好性。因此，在使用量化机器人进行交易时，需要合理设置交易频率和交易时间，以确保交易的持续性和及时性。同时，要关注数据更新和模型调整，及时更新交易策略和调整交易参数，以适应市场的变化

std::vector TensorStatistic::computeScaleADMM() {
std::vector scaleValue(mOriginTensor->channel(), 0.0f);

const int count         = mOriginTensor->elementSize();
float max               = 0;
const float bound       = 127;
const float* originData = mOriginTensor->host<float>();

for (int i = 0; i < count; i++) {
    float absData = std::fabs(originData[i]);
    if (absData > max) {
        max = absData;
    }
}
float alpha = max / (bound * 2.5);

// DLOG(INFO) << "alpha init: " << alpha;

const int maxStep = 300;
float sum1        = 0;
float sum2        = 0;
float invAlpha;

for (int i = 0; i < maxStep; i++) {
    sum1     = 0;
    sum2     = 0;
    invAlpha = 1 / alpha;

    for (int i = 0; i < count; i++) {
        auto origin    = originData[i];
        auto dataQuant = std::roundf(origin * invAlpha);
        dataQuant      = std::fmin(bound, std::fmax(-bound, dataQuant));
        sum1 += (dataQuant * origin);
        sum2 += (dataQuant * dataQuant);
    }

    alpha = sum1 / sum2;
}
// DLOG(INFO) << "alpha final: " << alpha;

std::fill(scaleValue.begin(), scaleValue.end(), alpha);
return scaleValue;

}