Advertisement

高频量化交易系统使用C++开发。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过灵活调整交易目标，并对交易逻辑进行高度概括，从而将策略开发者的关注点从交易接口的底层实现细节转移到更高层次的策略设计上。该系统允许用户自定义C++变量的“探针”，这些“探针”能够实时地在交易过程中可视化任何变量的变化趋势。此外，策略具备将当前运行状态保存至磁盘的功能，这极大地简化了系统迁移过程。同时，策略开发者可以根据需求自定义“人工干预动作”，并在策略在线运行期间向其发送一系列预定义的信号。值得一提的是，同一交易服务器上的多个策略之间能够实现互联互通。该框架采用优雅的设计理念，定义了大量的宏定义，从而使策略的代码更加简洁明了，易于理解和维护。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C++高频量化交易系统
    优质
    C++高频量化交易系统是一款专为金融市场设计的高度自动化交易工具，利用先进的算法和低延迟技术，在极短时间内执行大量复杂的交易策略。 该系统提供灵活配置交易目标的功能；通过高层次抽象处理交易逻辑，使策略开发者能够从底层细节的复杂性中解脱出来；支持自定义C++变量“探针”，允许在盘中实时可视化任何变量的变化趋势；策略可以保存当前运行状态到磁盘，便于进行系统的迁移工作；允许用户根据需要定制人工干预动作，在线上策略执行时发送预设信号给系统；同一交易服务器上的不同策略之间能够互相通信和协作；采用优雅的框架设计，并定义了大量的宏，使得编写出的代码简洁且易于理解。
     
  • SEER：量化交易系统
    优质
    SEER是一款专为投资者设计的先进量化交易系统，它利用复杂算法和大数据分析技术，帮助用户识别市场趋势并作出高效的投资决策。 先知量化交易是一种利用先进的算法和技术进行自动化投资决策的方法。通过分析大量历史数据和实时市场动态，这种策略能够帮助投资者在股票、期货和其他金融产品市场上实现高效的投资组合管理和风险控制。 它通常包括以下几个关键步骤： 1. 数据收集：从各种来源获取价格信息、财务报告等。 2. 模型开发与测试：创建并优化交易模型以识别有利的买卖机会。 3. 实盘操作或模拟回测：验证策略的有效性，并根据需要进行调整。 4. 风险管理：设定止损点和止盈目标来限制潜在损失。 总之，先知量化交易为投资者提供了一种基于客观数据分析而非主观判断的投资方式。
     
  • C++开发简易公交查询系统
    优质
    本项目为一个利用C++编写的简易公交查询系统，旨在提供便捷、高效的公交信息查询服务。用户可以通过该系统快速获取所需线路的相关资讯，方便出行规划。 这是一个用C++开发的简单公交车查询系统，供大家参考学习。
     
  • Python自动化量化交易系统
    优质
    Python自动化量化交易系统是一套基于Python编程语言开发的金融交易平台，利用算法分析市场数据，实现自动化的买卖决策和执行。 Python可以用于实现量化分析和交易系统，并支持自动化运维及动态加载策略的功能。
     
  • 使用C++开发网络流量统计系统
    优质
    本项目旨在利用C++编程语言构建一个高效、稳定的网络流量统计系统，能够实时监控和分析网络数据，为用户提供详尽的数据报告。 为了在网络编程方面提供便利，在90年代初，微软与其他几家公司共同制定了Windows下的网络编程接口——即Windows Sockets规范。这并不是一种特定的网络协议，而是一套开放且支持多种协议的标准体系。本段落主要探讨了如何在TCP/IP的基础上利用Winsock2对网卡进行编程以实现流量监测。 首先，论文详细介绍了TCP/IP协议，并特别强调IP、TCP和UDP等关键性的子协议特性。通过介绍这些头部信息的特点（如源地址、目的地址以及传输的协议类型），可以从中提取出有用的数据包详情。随后章节中，则着重解释了Socket的概念及其在通信中的作用——即提供一个端口，使得所有拥有相应Socket设置的计算机能够互相进行数据交换。 论文详细描述了建立、监听和关闭socket的过程，并深入探讨了如何通过原始套接字（raw socket）来配置网卡的混杂模式。为了确保该模式下可以捕获所有的网络流量，还需将SOCK_RAW参数调整为SIO_RCVALL。实际的数据包获取则依赖于recv()函数。 最后一步是对已捕捉到的IP数据包进行解析并提取所需信息以完成整个流程。文章结尾部分还指出了后续研究的方向和可能的应用场景。 关键词：TCP/IP，Winsock，原始套接字
     
  • 使用C#开发简易新闻管理系统
    优质
    本项目采用C#编程语言构建了一个简易的新闻管理系统，旨在提供新闻文章的发布、编辑和管理功能。该系统界面友好，易于操作，适用于小型网站或内部信息平台。 用C#编写的简单的新闻管理系统非常适合初学者学习。
     
  • 使用C#开发简易新闻管理系统
    优质
    本项目采用C#语言构建，实现了一个功能简洁、操作便捷的新闻管理平台。用户可以轻松地添加、编辑和删除新闻条目，满足小型网站或内部信息发布的需要。 用C#编写的简单的新闻管理系统非常适合初学者学习。
     
  • 简化版股票量化交易系统
    优质
    简化版股票量化交易系统是一款专为投资者设计的高效金融工具，它通过算法和模型自动执行交易策略，帮助用户在减少人为错误的同时优化投资回报。 股票量化交易系统是一种基于数据分析与算法的自动化交易策略，利用计算机程序执行买卖操作以提高投资效率并降低风险。在本项目stock:简易的股票量化交易系统中，我们将探讨如何使用Python编程语言构建这样一套系统。由于其丰富的库资源和简洁语法，Python成为金融领域特别是量化交易中的首选语言。 1. **Python基础知识**：作为一种高级编程语言，Python易于学习且拥有众多支持性库资源。在量化交易方面常用的有NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn等。 2. **数据获取**：我们需要收集股票市场数据。通过`yfinance`这样的Python库可以方便地从Yahoo Finance下载历史股票信息；另外，使用`pandas_datareader`可以从包括雅虎财经在内的不同来源获取所需的数据。 3. **数据处理**：Pandas是进行数据分析的重要工具之一，它提供了强大的DataFrame结构来管理表格型数据。我们可以用Pandas来进行数据清洗、合并、切片和聚合等操作。 4. **技术指标计算**：量化交易策略通常依赖于各种技术分析指标如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）以及布林带（Bollinger Bands）。NumPy与Pandas提供了这些指标的计算功能。 5. **回测框架**：在开发具体策略之前，进行历史数据上的模拟交易以验证其有效性是必要的步骤。`backtrader`是一个流行的Python回测工具库，它允许用户定义自己的交易逻辑并执行模拟测试。 6. **交易策略**：量化交易的核心在于制定有效的投资策略，这可能包括趋势跟随、均值回归或统计套利等方法。例如，在双均线（Double Moving Average）策略中，当短期MA穿越长期MA时买入股票，并在相反情况发生时卖出。 7. **风险管理和资金管理**：为了控制潜在的风险，需要设置止损与止盈点并合理分配投资资本。`pyfolio`这样的Python库可用于性能分析及风险管理评估工作。 8. **事件驱动交易**：某些策略基于特定类型的信息或事件（如新闻报道、财报发布等）制定决策规则。使用Python可以抓取和解析这些信息，并据此调整交易计划。 9. **实时交易接口**：将开发好的量化策略应用于实际市场操作时，需要与交易所或者经纪商的API进行对接。例如，`ibapi`库可用于连接Interactive Brokers交易平台；而`ccxt`库则支持多种加密货币交易所的服务需求。 10. **可视化分析**：借助Matplotlib或Seaborn等绘图工具可以生成策略表现、收益曲线及风险指标图表，帮助我们更好地理解并优化交易系统。 通过stock-master项目的学习与实践过程，参与者将能够掌握上述各项技能，并逐步构建出一套完整的股票量化交易平台。这不仅有助于提升Python编程水平，还能深化对金融市场运作机制和量化投资策略设计原理的理解。
     
  • deap-master.zip_Python量化交易_chickenju1_Deap Python_量化交易_pytho
    优质
    此资源为Python量化交易平台Deap Master的相关代码与文档，作者chickenju1利用Deap库实现自动化交易策略开发及回测功能。适合对Python量化交易感兴趣的开发者研究使用。 量化交易程序使用Python语言编写，用于实盘操作。
     
  • SpringBoot+Vue量化交易系统源码.zip
    优质
    本项目为一个基于Spring Boot和Vue.js构建的量化交易平台源代码包。包含了后端Java服务与前端Web界面开发的所有文件。适合对金融市场有兴趣，并且希望深入学习前后端结合技术的同学参考使用。 springboot+vue的量化交易系统源码.zip