量化合約丨合約量化開發原始碼版，合約量化丨量化合約系統開發（成熟案例）及詳細策略

　　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。

　　Trading robot:

　　1.The trading robot directly interacts with the exchange and represents users in buying wheat based on the interpretation of market data;It tracks market price changes and reacts according to predefined and pre programmed rules;

　　2.The trading robot trades on an encrypted coin exchange,系統詳情唯：MrsFu123,buying the coin at a lower price and then selling it at a higher price to generate revenue.

　　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。

　　3.The trading robot will automatically and continuously issue limit orders to profit from the price difference;

　　import argparse

　　import os.path as osp

　　import sys

　　sys.path.insert(0,'.')

　　import torch

　　from lib.models import model_factory

　　from configs import set_cfg_from_file

　　torch.set_grad_enabled(False)

　　parse=argparse.ArgumentParser()

　　parse.add_argument('--config',dest='config',type=str,

　　default='G:/6666Ground_segmentation0813/configs/bisenetv2_city.py',)

　　parse.add_argument('--weight-path',dest='weight_pth',type=str,

　　default='G:/6666Ground_segmentation0813/v4_model_final.pth')#最後的pytorch模型

　　parse.add_argument('--outpath',dest='out_pth',type=str,

　　default='G:/6666Ground_segmentation0813/model0124.onnx')#轉成onnx的路徑

　　args=parse.parse_args()

　　cfg=set_cfg_from_file(args.config)

　　if cfg.use_sync_bn:cfg.use_sync_bn=False

　　net=model_factory[cfg.model_type](cfg.n_cats,aux_mode='pred')

　　net.load_state_dict(torch.load(args.weight_pth),strict=False)

　　net.eval()

　　#dummy_input=torch.randn(1,3,*cfg.crop_size)

　　#dummy_input=torch.randn(1,3,1024,2048)

　　dummy_input=torch.randn(1,3,480,640)#影像的輸入尺寸

　　input_names=['input_image']

　　output_names=['preds',]

　　torch.onnx.export(net,dummy_input,args.out_pth,

　　input_names=input_names,output_names=output_names,

　　verbose=False,opset_version=11)