自动交易机器人做市策略APP量化交易模式开发

简介: def __init__(self, api_url, api_key): self.api_url = api_url self.api_key = api_key def place_order(self, symbol, amount, price):

由于自动交易机器人做市策略APP和量化交易系统开发是一个非常复杂的项目,涉及大量的代码和多个模块,因此在这里无法提供完整的代码。不过,我可以为您提供一些开发自动交易机器人做市策略APP和量化交易合约时可能需要涉及的模块和相关代码的参考。

1、用户界面模块
import kivy
from kivy.app import App
from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout
from kivy.uix.button import Button

class UserInterface(BoxLayout): 【完整逻辑部署搭建可看我昵称】
def init(self, kwargs):
super(UserInterface, self).init(
kwargs)
self.orientation = "vertical"
self.add_widget(Button(text="Start Trading", on_press=self.start_trading))
self.add_widget(Button(text="Stop Trading", on_press=self.stop_trading))

class QuantitativeTradingApp(App):
def build(self):
return UserInterface()

if name == "main":
QuantitativeTradingApp().run()

2、集成交易API模块
import requests 【完整逻辑部署搭建可看我昵称】
import json

telegram咨询点击此通道:https://t.me/ch3nguang
class TradingAPI:
def init(self, api_url, api_key):
self.api_url = api_url
self.api_key = api_key

def place_order(self, symbol, amount, price):  
    data = {  
        "symbol": symbol,  
        "amount": amount,  
        "price": price,  
        "api_key": self.api_key  
    }  
    response = requests.post(self.api_url, data=json.dumps(data))  
    order_id = json.loads(response.text)["order_id"]  
    return order_id

3、开发做市策略模块
import time
import random

class MarketMaker:
def init(self, symbol, order_size, price_range):
self.symbol = symbol
self.order_size = order_size
self.price_range = price_range
self.current_price = random.uniform(price_range[0], price_range[1])
self.order_book = []

def make_market(self):  
    while True:  
        self.update_price()  
        self.update_order_book()  
        time.sleep(1)  

def update_price(self):  
    self.current_price = random.uniform(self.price_range[0], self.price_range[1])  

def update_order_book(self):  
    if len(self.order_book) < self.order_size:  
        self.add_new_order()  
    else:  
        self.cancel_old_orders()  
        self.add_new_order()  

def add_new_order(self):  
    if self.current_price < self.price_range[1]:  
        order = {"symbol": self.symbol, "amount": 100, "price": self.current_price}  
        self.order_book.append(order)  
        print("Added new buy order at price {}".format(order["price"]))  
    else:  
        print("Market price reached upper limit")
相关文章
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
量化交易机器人开发风控模型对比分析与落地要点
本文系统对比规则止损、统计模型、机器学习及组合式风控方案,从成本、鲁棒性、可解释性等维度评估其在合约量化场景的适用性,结合落地实操建议,为不同阶段的交易系统提供选型参考。
|
5月前
|
机器人 API 数据安全/隐私保护
微博评论脚本, 新浪微博自动评论机器人,autojs工具开发
该机器人包含登录验证、内容识别、智能回复和频率控制功能,使用AutoJS的控件操作API实现自动化。
|
3月前
|
传感器 人工智能 机器人
具身智能9大开源工具全景解析:人形机器人开发必备指南
本文旨在对具身智能、人形机器人、协作机器人、AI机器人、端到端AI系统、AI Agent、AI Agentic、空间智能或世界模型等前沿领域中具有重要影响力的开源软件产品或工具进行深入分析,重点聚焦于支持这些先进AI能力实现的工具、平台和框架。
1287 8
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
TsingtaoAI具身智能机器人开发套件及实训方案
该产品套件创新性地融合了先进大模型技术、深度相机与多轴协作机械臂技术,构建了一个功能强大、灵活易用的人机协作解决方案。其核心在于将智能决策、精准感知与高效执行完美结合,为高校实训领域的发展注入新动力。
655 10
|
9月前
|
人工智能 开发框架 机器人
AstrBot:轻松将大模型接入QQ、微信等消息平台,打造多功能AI聊天机器人的开发框架,附详细教程
AstrBot 是一个开源的多平台聊天机器人及开发框架,支持多种大语言模型和消息平台,具备多轮对话、语音转文字等功能。
5289 38
AstrBot:轻松将大模型接入QQ、微信等消息平台,打造多功能AI聊天机器人的开发框架,附详细教程
|
10月前
|
人工智能 自动驾驶 安全
Cosmos:英伟达生成式世界基础模型平台,加速自动驾驶与机器人开发
Cosmos 是英伟达推出的生成式世界基础模型平台,旨在加速物理人工智能系统的发展,特别是在自动驾驶和机器人领域。
909 15
Cosmos:英伟达生成式世界基础模型平台,加速自动驾驶与机器人开发
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
机器人研发与AI集成的加速策略:模块化生态创新革命
法思诺创新专注于机器人研发与AI集成的加速策略,推动模块化生态革命。通过软硬件分层协作,将机器人分为“躯体操作系统”和“场景思维芯片”,解决当前研发复杂、成本高昂的问题。文章分析机器人研发现状、模块化分工优势及场景芯片应用,并展望未来机器人产业的“智能机时刻”。法思诺提供创新咨询与培训服务,助力企业破解技术难题,实现软硬一体化智能创新。关注法思诺,探索真创新之路。
170 0
|
11月前
|
编解码 网络协议 机器人
顶顶通电话机器人开发接口对接大语言模型之实时流TTS对接介绍
大语言模型通常流式返回文字,若一次性TTS会导致严重延迟。通过标点断句或流TTS可实现低延迟的文本到语音转换。本文介绍了电话机器人接口适配流TTS的原理及技术点,包括FreeSWITCH通过WebSocket流TTS放音,以及推流协议和旁路流对接的详细说明。
860 1
|
机器学习/深度学习 监控 安全
量化合约对冲策略交易app系统开发技术规则
量化合约对冲策略交易APP系统开发技术规则涵盖系统架构设计、量化策略实现、交易管理、风险管理、用户界面设计及性能优化等方面。通过模块化设计、分布式架构、数据持久化、策略开发、算法交易、回测优化、订单管理、持仓监控、资金安全、风险控制、实时监控、安全审计、界面设计、反馈机制、多语言支持、响应速度、资源优化和兼容性等措施,确保系统的稳定、安全、高效和易用。
|
2月前
|
数据采集 自动驾驶 机器人
数据喂得好,机器人才能学得快:大数据对智能机器人训练的真正影响
数据喂得好,机器人才能学得快:大数据对智能机器人训练的真正影响
208 1

热门文章

最新文章