量化合約開發功能版丨量化合約系統開發（策略詳細）丨量化合約跟單原始碼成熟

　　量化交易策略：

　　量化策略是指使用計算機作為工具，透過一套固定的邏輯來分析、判斷和決策。量化策略既可以自動執行，也可以人工執行；那麼，一個完整的量化策略包含哪些內容？

　　一個完整的策略需要包含輸入、策略處理邏輯、輸出；策略處理邏輯需要考慮選股、擇時、倉位管理和止盈止損等因素，市場是千變萬化的，需要實時監控策略的有效性。

　　The contract tracking software development system can be divided into independent tracking/built-in tracking systems;

　　1.Independent order tracking system:that is,through API docking,traders(experts with trading experience)enter the exchange,attracting more users to follow and place orders,thereby earning profits;In addition,the applicability/stability requirements for APIs are relatively high;

　　2.Built-in tracking system:operate on your own platform;The advantage lies in bringing a new model for exchanges to attract users;Regardless of whether it is an exchange or a documentary platform,the returns will be higher compared to others;

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　　合約跟單需要完全同步，他買你同時賣、他賣你同時買，人工跟單/手動跟單,情緒受到市場環境各方面的影響，從而造成判斷上的失誤，而系統能夠更好按照制定好的策略來執行，

　　合約跟單系統的功能，搭建數字貨幣合約跟單，大致包括以下幾點：

　　1.交易員，跟隨交易員下單，Traders can obtain additional income;

　　2.高併發系統，純下單可以支援千萬級TPS每秒；此外，還包括交易過程還包括撮合/清算，其中清算最為耗時，對系統的穩定性考驗相對性較大；

　　3.可實現多實盤帳號對交易子帳號同時進行的正向、反向、多倍跟單效果；

　　4.高可用的備用系統，與主系統架構完全一致，若瞬間流量過高造成網路線路故障，可在幾分鐘之內切換到備用系統；

　　5.對單個交易員設定不同的合約保證金和交易手續費；風險管理設定；

　　6.API限額，是系統過載時的自我穩定保護機制；

　　7.實發布交易實時風險資訊；

　　8.隨時檢視相關記錄；

　　9.API對接多個，使用者可以自主選擇交易員/平臺；

　　是一個PPQ量化的入口指令碼，將你的模型和資料按要求進行打包：

　　This file will show you how to quantize your network with PPQ

　　You should prepare your model and calibration dataset as follow:

　　~/working/model.onnx<--your model

　　~/working/data/*.npy or~/working/data/*.bin<--your dataset

　　if you are using caffe model:

　　~/working/model.caffemdoel<--your model

　　~/working/model.prototext<--your model

　　###MAKE SURE YOUR INPUT LAYOUT IS[N,C,H,W]or[C,H,W]###

　　quantized model will be generated at:~/working/quantized.onnx

　　"""

　　from ppq import*

　　from ppq.api import*

　　import os

　　#modify configuration below:

　　WORKING_DIRECTORY='working'#choose your working directory

　　TARGET_PLATFORM=TargetPlatform.PPL_CUDA_INT8#choose your target platform

　　MODEL_TYPE=NetworkFramework.ONNX#or NetworkFramework.CAFFE

　　INPUT_LAYOUT='chw'#input data layout,chw or hwc

　　NETWORK_INPUTSHAPE=[1,3,224,224]#input shape of your network

　　CALIBRATION_BATCHSIZE=16#batchsize of calibration dataset

　　EXECUTING_DEVICE='cuda'#'cuda'or'cpu'.

　　REQUIRE_ANALYSE=False

　　DUMP_RESULT=False#是否需要Finetuning一下你的網路

　　#SETTING物件用於控制PPQ的量化邏輯

　　#當你的網路量化誤差過高時，你需要修改SETTING物件中的引數進行特定的最佳化

　　SETTING=UnbelievableUserFriendlyQuantizationSetting(

　　platform=TARGET_PLATFORM,finetune_steps=2500,

　　finetune_lr=1e-3,calibration='kl',#【改】量化演演算法可選'kl','pecentile','mse'

　　equalization=True,non_quantable_op=None)

　　SETTING=SETTING.convert_to_daddy_setting()

　　print('正準備量化你的網路，檢查下列設定:')

　　print(f'WORKING DIRECTORY:{WORKING_DIRECTORY}')

　　print(f'TARGET PLATFORM:{TARGET_PLATFORM.name}')

　　print(f'NETWORK INPUTSHAPE:{NETWORK_INPUTSHAPE}')

　　print(f'CALIBRATION BATCHSIZE:{CALIBRATION_BATCHSIZE}')