量化交易/秒合约/交易所系统开发案例详解/功能说明/规则策略/源码模式

简介: 量化交易/秒合约/交易所系统开发案例详解/功能说明/规则策略/源码模式

“量化交易”有两层含义,一种是从狭义上的讲法,指量化交易的内容,将交易的条件转变为程序的意思,自动下单。二是从广义上讲,是指系统交易的方法,一个整合交易的系统,按照一系列的交易条件,智能化的辅助决策系统体系

  目前合约量化的具体表现为量化系统,量化软件,量化机器人等。每一种方式都带有不一样的表现形式,大部分的核心原理就是马丁倍投策略,马丁倍投策略来自原现货市场的策略,运用到合约上也是可以的。

  交易策略是一套有规律的系统,进出条件,资金管理和风险把控等。V++++ch3ngaung 也有简单的策略也有复杂的策略。简单的策略通常使用的技术和价格行为,复杂策约使用高阶数学和统计模型。我们认为非常复杂的模型系统非常不错,但实际上分析和学术研究表明,复杂模型往往都是过度的挖掘历史数据,无法适应剧烈的市场变化,相反一些简单的模型却能长期稳定的发展。

  std::vector<float>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);【更全面的开发源码搭建可看我昵称】

  //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));
【更全面的开发源码搭建可看我昵称】

  sum1+=(dataQuant*origin);

  sum2+=(dataQuant*dataQuant);

  }

  alpha=sum1/sum2;

  }

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

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

  return scaleValue;

  }

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