DAPP/量化交易/合約跟單/合約量化/系統設計開發方案

隨著數字貨幣市場的發展，越來越多的交易者開始採用量化交易策略來進行交易。量化交易是一種利用計算機程式自動執行的交

易策略，透過對市場資料的分析和演演算法的最佳化，實現交易決策的自動化，提高交易效率和收益率。在量化交易的基礎上，出現了

合約跟單和合約量化交易。

合約跟單是一種投資策略，指投資者透過跟單服務，跟隨交易員的交易策略來進行投資。交易員透過開設賬戶並進行交易，跟單

者的賬戶將自動複製交易員的交易，從而實現同步盈利。

合約量化交易是一種將量化交易策略運用於合約交易的投資方式。透過編寫智慧合約，將交易策略程式化，並透過區塊鏈的不

可篡改性和安全性，保證交易的公正性和可靠性。

以下是一個簡單的量化交易程式示例，以均線策略為例：

pythonCopy codeimport pandas as pdimport ccx
t# 初始化交易所exchange = ccxt.binance({ 
   'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 
      'secret': 'YOUR_SECRET_KEY', 
         'enableRateLimit': True})
         
         # 獲取BTC/USDT交易對的K線資料
         symbol = 'BTC/USDT'timeframe = '1h'ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe)
         
         # 將K線資料轉換為DataFrame格式df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df.set_index('timestamp', inplace=True)
# 計算10日均線和30日均線df['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean()
df['ma30'] = df['close'].rolling(30).mean()
# 判斷交易訊號if df.iloc[-2]['ma10'] < df.iloc[-2]['ma30'] and df.iloc[-1]['ma10'] > df.iloc[-1]['ma30']:    
# 如果10日均線上穿30日均線，買入BTC
    amount = 0.01 # 每次買入0.01個BTC
    price = exchange.fetch_ticker(symbol)['bid'] 
    # 獲取當前買入價
    order = exchange.create_order(symbol, type='limit', side='buy', amount=amount,
     price=price)elif df.iloc[-2]['ma10'] > df.iloc[-2]['ma30'] and df.iloc[-1]['ma10'] < df.iloc[-1]['ma30']: 
        # 如果10日均線下穿30日均線，賣出BTC
    amount = 0.01 # 每次賣出0.01個BTC
    price = exchange.fetch_ticker(symbol)['ask'] #