量化交易搬砖套利机器人系统开发详情方案丨swap交易所搬砖套利机器人系统开发成熟技术/规则玩法/案例详细/源码部署

简介:  顾名思义,就是借助数量化的方法进行交易。借助数量化的方法,进行技术面分析、基本面分析、流动性分析、宏观经济分析,都可以称之为“量化分析”。依托量化分析的结果进行交易,可以称之为“量化交易”。

  什么是量化交易?

  顾名思义,就是借助数量化的方法进行交易。借助数量化的方法,进行技术面分析、基本面分析、流动性分析、宏观经济分析,都可以称之为“量化分析”。依托量化分析的结果进行交易,可以称之为“量化交易”。

  量化策略既可以自动执行,也可以人工执行;从本质上说,交易机器人是一种软件程序,它直接与金融交易所进行交互(通常使用API获取和解释相关信息),并根据市场数据的解释发出买卖订单。量化策略是指使用计算机作为工具,通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。

  一个量化系统,应该包含四部分,分别是数据、策略分析、执行、可视化四部分。

  一、数据模块

  数据模块,主要的功能是数据的采集和行情数据的实时传递。

  二、策略分析

  策略分析,从整体来说,应该是一个机器学习的AI。功能上来讲,包含函数指标生成器、关联性数据分析、机器学习、回测系统。

  import torch.onnx

  #转为ONNX

  def Convert_ONNX(model):

  #设置模型为推理模式

  model.eval()

  #设置模型输入的尺寸

  dummy_input=torch.randn(1,input_size,requires_grad=True)

  #导出ONNX模型

  torch.onnx.export(model,#model being run

  dummy_input,#model input(or a tuple for multiple inputs)

  "xxx.onnx",#where to save the model

  export_params=True,#store the trained parameter weights inside the model file

  opset_version=10,#the ONNX version to export the model to

  do_constant_folding=True,#whether to execute constant folding for optimization

  input_names=['modelInput'],#the model's input names

  output_names=['modelOutput'],#the model's output names

  dynamic_axes={'modelInput':{0:'batch_size'},#variable length axes

  'modelOutput':{0:'batch_size'}})

  print("")

  print('Model has been converted to ONNX')

  if name=="main":

  #构建模型并训练

  #xxxxxxxxxxxx

  #测试模型精度

  #testAccuracy()

  #加载模型结构与权重

  model=Network()

  path="myFirstModel.pth"

  model.load_state_dict(torch.load(path))

  #转换为ONNX

  Convert_ONNX(model)

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