合約跟單開發說明丨合約跟單系統開發（方案及策略）丨合約跟單原始碼版

　　量化交易（做市）機器人是一種軟體程式，它通常使用API獲取和解釋相關資訊，並根據市場資料的解釋代表使用者發出買麥訂單。這些機器人透過監測市場價格走勢，並根據一套預先設定和程式設計的規則作出反應，從而做出這些決定。

　　The two main uses of quantitative trading robots are to set up market forces;When the market is relatively cold,act as a corresponding seller or buyer,and activate trading volume in the market;After initializing the setting parameters,the quantitative trading robot will trade according to the strategy,automatically buying or selling when the set conditions are met,without having to wait for a long time;Strictly implement trading strategies based on the new market situation;View transaction conditions in real time to ensure the timeliness of transaction execution;Avoid adverse effects caused by human subjective factors as much as possible

　　合約量化交易機器人：

　　1、交易機器人直接與交易所進行互動，量化唯：MrsFu123並根據對市場資料的解釋代表使用者進行買麥交易；其跟蹤市場價格變動，並根據預定義和預程式設計的規則作出反應；

　　2、交易機器人在一個加密coin交易所進行交易，以較低的價格買入coin，再以較高的價格賣出，從而獲得收入。

　　3、交易機器人會自動且不斷地發出限價單，To profit from price differentials;

　關於區塊鏈專案技術開發唯:MrsFu123，代幣發行、dapp智慧合約開發、鏈遊開發、單雙幣質押、多鏈錢包開發、NFT盲盒遊戲、公鏈、鏈上游戲開發

　Uniswap博餅、　交易所開發、量化合約開發、合約對沖、互助遊戲開發、Nft數字藏品開發、眾籌互助開發、元宇宙開發、swap開發、DAO智慧合約、

　夾子合約、　鏈上合約開發、ido開發、商城開發等，開發過各種各樣的系統模式，更有多種模式、制度、案例、後臺等，成熟技術團隊，歡迎實體參考。

　　The contract tracking system utilizes big data analysis capabilities.The platform creates corresponding transaction ranking lists based on various data such as transaction volume and transaction volume.Novice players can select the objects they want to track based on these reference suggestions provided by the platform,and the system will automatically conduct tracking operations.

　　dataloader=load_calibration_dataset(

　　directory=WORKING_DIRECTORY,

　　input_shape=NETWORK_INPUTSHAPE,

　　batchsize=CALIBRATION_BATCHSIZE,

　　input_format=INPUT_LAYOUT)

　　print('網路正量化中，根據你的量化配置，這將需要一段時間:')

　　quantized=quantize(

　　working_directory=WORKING_DIRECTORY,setting=SETTING,

　　model_type=MODEL_TYPE,executing_device=EXECUTING_DEVICE,

　　input_shape=NETWORK_INPUTSHAPE,target_platform=TARGET_PLATFORM,

　　dataloader=dataloader,calib_steps=32)

　　#如果你需要執行量化後的神經網路並得到結果，則需要建立一個executor

　　#這個executor的行為和torch.Module是類似的，你可以利用這個東西來獲取執行結果

　　#請注意必須在executor之前執行此操作

　　executor=TorchExecutor(graph=quantized)

　　#output=executor.forword(input)

　　#匯出PPQ執行網路的所有中間結果，該功能是為了和硬體對比結果

　　#中間結果可能十分龐大，因此PPQ將使用線性同餘從執行結果中取樣

　　#對了對比中間結果，硬體執行結果也必須使用同樣的隨機數種子取樣

　　#查閱ppq.util.fetch中的相關程式碼以進一步瞭解此內容

　　#查閱ppq.api.fsys中的dump_internal_results函式以確定取樣邏輯

　　if DUMP_RESULT:

　　dump_internal_results(

　　graph=quantized,dataloader=dataloader,

　　dump_dir=WORKING_DIRECTORY,executing_device=EXECUTING_DEVICE)

　　#PPQ計算量化誤差時，使用訊雜比的倒數作為指標，即噪聲能量/訊號能量

　　#量化誤差0.1表示在整體訊號中，量化噪聲的能量約為10%

　　#你應當注意，在graphwise_error_analyse分析中，我們衡量的是累計誤差

　　#網路的最後一層往往都具有較大的累計誤差，這些誤差是其前面的所有層所共同造成的

　　#你需要使用layerwise_error_analyse逐層分析誤差的來源

　　#-------------------------------------------------------------------

　　print('正計算網路量化誤差(SNR)，最後一層的誤差應小於0.1以保證量化精度:')

　　reports=graphwise_error_analyse(

　　graph=quantized,running_device=EXECUTING_DEVICE,steps=32,

　　dataloader=dataloader,collate_fn=lambda x:x.to(EXECUTING_DEVICE))

　　for op,snr in reports.items():

　　if snr>0.1:ppq_warning(f'層{op}的累計量化誤差顯著，請考慮進行最佳化')

　　if REQUIRE_ANALYSE:

　　print('正計算逐層量化誤差(SNR)，每一層的獨立量化誤差應小於0.1以保證量化精度:')

　　layerwise_error_analyse(graph=quantized,running_device=EXECUTING_DEVICE,

　　interested_outputs=None,

　　dataloader=dataloader,collate_fn=lambda x:x.to(EXECUTING_DEVICE))

　　————————————————

　　版權宣告：本文為CSDN博主「是江姑娘呀」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處連結及本宣告。

　　原文連結：https://blog.csdn.net/Msjiangmei/article/details/129302395