量化交易机器人（币安/OK交易所）系统开发方案策略及源码项目搭建分析

　　“量化交易”有着两层含义：一是从狭义上来讲，是指量化交易的内容，将交易条件转变成为程序，自动下单；二是从广义上来讲，是指系统交易方法，就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件，智能化辅助决策体系，Combine rich professional experience with trading conditions to manage and control risks during the trading process.　　量化交易是根据量化分析得出交易策略的一种交易技术，它通过数学计算和数值分析来识别交易机会。以往的完整数据是量化分析的基础，价格和数量是建立数学模型中的主要变量。　　//wrapping input tensor,convert nhwc to nchw　　std::vector<int>dims{1,INPUT_SIZE,INPUT_SIZE,3};　　auto nhwc_Tensor=MNN::Tensor::create<float>(dims,NULL,MNN::Tensor::TENSORFLOW);　　auto nhwc_data=nhwc_Tensor->host<float>();　　auto nhwc_size=nhwc_Tensor->size();　　::memcpy(nhwc_data,image.data,nhwc_size);　　std::string input_tensor=data;　　auto inputTensor=net->getSessionInput(session,nullptr);　　inputTensor->copyFromHostTensor(nhwc_Tensor);　　//run network　　net->runSession(session);　　//get output data　　std::string output_tensor_name0=conv5_fwd;　　MNN::Tensor*tensor_lmks=net->getSessionOutput(session,output_tensor_name0.c_str());　　MNN::Tensor tensor_lmks_host(tensor_lmks,tensor_lmks->getDimensionType());　　tensor_lmks->copyToHostTensor(&tensor_lmks_host);　　//load and config mnn model　　auto revertor=std::unique_ptr<Revert>(new Revert(model_name.c_str()));　　revertor->initialize();　　auto modelBuffer=revertor->getBuffer();　　const auto bufferSize=revertor->getBufferSize();　　auto net=std::shared_ptr<MNN::Interpreter>(MNN::Interpreter::createFromBuffer(modelBuffer,bufferSize));　　revertor.reset();　　MNN::ScheduleConfig config;　　config.numThread=threads;　　config.type=static_cast<MNNForwardType>(forward);　　MNN::BackendConfig backendConfig;　　config.backendConfig=&backendConfig;　　auto session=net->createSession(config);　　net->releaseModel();