数字货币量化交易所系统开发案例

数字货币交易所量化交易系统开发，系统化交易指用户将交易思路量化为交易系统，根据系统指标进行交易。

　　算法交易是利用电子平台，输入涉及算法的交易指令，以执行预先设定好的交易策略，指令中包含变量，包括时间，价格，交易量等，广泛应用于大宗交易；

　　程序化交易就是将用户复杂的交易思路转变为能简单操作的智能交易系统，便于用户的严格执行。

　　量化交易软件提供专业的 k 线图功能，用户可以自行编写个性化的技术指标，实时输出到 k 线图进行技术分析。

　　专用的交易脚本语言，语法简单，无需编程基础快速上手。内置大量交易函数，简单快速的将自己的交易系统转化为代码。

　　可对接市面上任意交易平台，可以操作数字货币交易所上的交易品种，都可以进行自动交易，全自动操作，无需值守，全自动入场出场，可自由设置，操作简单，一键启动，机器人中的交易参数都可以自由设置，灵活度非常高。交易所平台运用量化机器人可实现量化交易，提升交易所交易深度，市值管理，画 K 线等交易所目标。

　　量化交易策略模型的种类有哪些？量化的模型大致分为以下几种：趋势型、回复型、技术情绪型、价值型/收益型、成长型和品质型。

　　1.趋势跟随策略

　　趋势跟随策略是基于以下基本的假定：在一定时间内市场通常朝着同一方向变化，据此对市场趋势做出判断就可以作为制定交易策略的依据。常见于期货市场，最常用移动平均线交叉来定义趋势。

　　2.均值回复策略

　　均值回复策略的基本理论认为，价格围绕其价值中枢而上下波动，判断出这个中枢以及波动的方向便足以捕捉到交易机会。统计 tao.li 是用的最多的均值回复策略，认为价格出现背离类似股票的价值终究会缩小到合理的区间范围。

　　图片

　　3.技术情绪型策略

　　这一类策略没有明确的经济理论支撑，主要通过追踪投资者情绪相关指标来判断预期回报，如交易价格、交易量以及波动性指标等。比如观察期权市场的认沽认购量和隐含波动率做现货的择时，再者就是高频交易通过限价指令簿的形态来判断近期市场情绪。

　　4.价值型/收益型策略

　　价值型策略主要用于股票交易。这类策略认为市场倾向于高估高风险资产的风险，而低估低风险资产的风险。因此，在适当的时间买入高风险资产和卖出低风险资产，就可以获得收益。常用的指标有 PE(市盈率)、PB(市净率)等，常应用于股票多空。

　　5.成长型策略

　　成长型策略试图通过对所考虑资产以往的增长水平进而对未来的走势进行预测。他认为价格上涨通常都是存在趋势的，价格上涨最快的产品通常比同类产品更具有优势，他要求投资者能尽早判断公司的股价处于增长期，从而捕捉到公司的股价未来更大的上涨幅度。宏观上常见于外汇市场，例如持有经济迅速增长的国家的外汇，这些国家的利率比经济增长缓慢或处于复苏期的经济体要高;股票市场通常用 EPS 等指标度量。

　　区块链作为一种分布式的公共账本(数据)，还承担着一个重要的功能，这个功能不仅仅在比特币的世界里发挥着巨大的作用，也可能会在不久的将来，像互联网一样，颠覆我们的传统认知。

　　这一个重要的功能就是：区块链具备价值传递的特性。