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合约量化机器人软件开发|炒币机器人系统APP开发
摘要：合约量化机器人软件开发|炒币机器人系统APP开发
在量化交易中有很多的策略，然后这些策略又有很多的分类，但是对于量化平台来说，这些分类都没有实际的意义。为什么呢？因为平台需要考虑的是从技术角度如何对策略进行分类，而哪些策略分类都是从策略实现的逻辑和目标交易品种来进行分类的。
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那么从技术实现的角度角度对策略进行分类要考虑哪些问题呢？
1、行情数据的需求：
从技术实现的角度来说，策略对数据的需求会引起很大的架构变动。比如说有些策略需要K线数据进行信号的计算，有些策略需要tick数据进行信号的计算，而有些策略同时需要K线数据和tick数据进行计算。平台在对策略开放接口的时候，就必须要考虑到不同策略的数据需求。
以趋势追踪策略为例，趋势追踪策略一般使用K线数据进行信号计算，但是在实际运营的过程中可能也需要利用实时的tick数据进行一个止盈止损逻辑的触发。
平台在考虑策略对数据的需求的同时，还需要考虑在实盘过程中对策略所需要的数据如何进行缓存、如何进行实时的更新、以及如何传递给策略。
2、信号执行的需求：
策略对信号执行的需求，主要是执行响应速度和执行方法两个方面。对于很多日频调仓的策略来说，如多因子选股，一般情况下需要执行较大数量的调仓，对于执行的要求相对较低，主要根据执行当天的平均成交价作为一个参考基准，在一天内执行完成即可。而对于高频策略来说，单次执行的数量一般较少，需要立即响应信号，在微秒级的延迟下发出下单指令。而对于日内调仓的策略来说，单次执行的数量介于多因子和高频之间，对执行的要求也介于二者之间：一方面不希望太大的延迟，造成太大的滑点；另一方面需要也不可能以一天的成交均价作为基准，反而以下一个周期的开盘价作为成交价的参考基准。
3、重算调度的需求：
不管是何种策略，都需要一个机制驱动策略进行核心逻辑的计算。一般策略采用的驱动方式主要是事件驱动和时间驱动。时间驱动，就是到了某个规则确定的时间节点，驱动策略的核心逻辑进行重算。而事件驱动，我们这里主要指的是K线闭合、K线开始、tick进入等事件。对于基于K线的日内趋势策略，一般需要在K线闭合的时候进行重算；而基于日K线的跨日趋势策略，则可以在收盘后到第二天开盘前进行重算；对于高频策略，则需要在每一笔tick到来的时候进行重算。
4、跟踪标的的需求：
跟踪标的的需求，主要考虑的是跟踪的标的数量。如果你是做国内商品期货的，一般情况下，即使活跃品种的主力合约全部跟踪，也只有40多个。而如果要跟踪沪深300的成分股、或者中证1000的成分股，那么如何设计才能够满足这样的应用场景，就是一个非常重要的问题。
如果市场上没有交易，对投资者和交易所都不是好事，从这一点来说，做市机器人的开发有其存在的价值。
在实际运行过程中，机器人在促进成交量暴涨的同时，其实也在拉平不同虚拟币之间的交易对，以及不同交易所相同虚拟币对之间的差价，避免了市场上不合理的波动。
而在期货市场中，也是由机器人来强制平仓，保证期货市场的正常运转。
市场有风险，投资需谨慎。以上陈述仅作为对于历史事件的回顾，不代表对未来的观点，同时不作为任何投资建议。
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