合約跟單/交易所繫統開發（開發demo），合約跟單/交易所繫統開發（邏輯及案例）

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。

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，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；

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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，以從價差中獲利；

import torch

import torchvision

import numpy as np

 

# 定義一個簡單的PyTorch 模型

class MyModel(torch.nn.Module):

    def __init__(self):

        super(MyModel, self).__init__()

        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        self.relu = torch.nn.ReLU()

        self.maxpool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        self.flatten = torch.nn.Flatten()

        self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 8 * 8, 10)

 

    def forward(self, x):

        x = self.conv1(x)

        x = self.relu(x)

        x = self.maxpool(x)

        x = self.conv2(x)

        x = self.relu(x)

        x = self.maxpool(x)

        x = self.flatten(x)

        x = self.fc1(x)

        return x

 

# 建立模型例項

model = MyModel()

 

# 指定模型輸入尺寸

dummy_input = torch.randn(1, 3, 32, 32)

 

# 將PyTorch模型轉為ONNX模型

torch.onnx.export(model, dummy_input, 'mymodel.onnx',  do_constant_folding=False)