交易频率

无论模拟测试、回溯测试还是实盘运行,在运行之前都会要求选择K线的周期时间,系统提供了1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、1小时和2小时几种供用户选择。K线分时决定了推送给策略的的K线数据 时间范围,不同分时的K线数据主要提现在开盘价、最高价和最低价计算方式不同。以15分钟K线周期为例:开盘价是指15分钟间隔开始时的报价,最高价是指15分钟范围内的最高价,最低价 是指15分钟范围内的最低价。需要注意的时,不管时那种K线周期,策略接收到的收盘价都是当前交易实时的成交价。在以技术指标作为主要计算依据的策略来说,不同的K线周期决定了技术指标计算的频率。 同时直接影响了策略的交易频率。1分钟的K线和1小时的K线差异就很大,前者会非常高频的出现交易信号,而后者可能一天只出现1到2次交易信号。

如何确定交易频率

在实际使用时,用户需要根据策略使用的技术指标,结合回溯测试来确定交易频率。如果以一天之内的交易次数多少作为判断交易频率高低依据的话。一般来说1-5分钟的K线属于高频交易,交易次数可能在10次以上;15分钟属于中频交易,交易次数在3~5次;而1小时或以上的K线属于低频交易,交易次数在1~2次;当然实际的交易频率 跟用户策略使用的算法高度相关,这里讨论的是使用一般的技术指标作为交易依据的话,结合实际测试的情况可能出现的交易信号的次数。

在部署实盘策略时,同一个策略可同时部署不同的K线分时的策略实例,用户在实盘过程中,根据实际运行效果来选择最佳的K线分时,从而较少亏损提高收益。

需要注意的是:同一个交易所,禁止不同的策略同时交易同一个交易对。比如A、B两个策略,同时交易BTC-USDT合约,这是不允许的,因为A、B交易策略交易逻辑不同,会造成冲突导致无法预料的亏损。

知识图谱

知识库服务

一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台。通过创建、分享、并融合地图和图形数据库,实现知识内容可视化。

数据抽取

构建知识图谱的第一步

通过系统提供在线的知识编辑和导入功能,创建知识条目、构建知识库。并且从异构数据源中获取候选知识单元,知识抽取技术将自动从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息。

关系抽取

构建可视化的知识图谱

经过实体抽取, 知识库目前得到的仅是一系列离散的命名实体,为了得到更准确的语义信息, 还需要从文本语料中提取出实体之间的关联关系, 以此形成可视化的网状的知识结构。

与地图融合

在地图上标注知识点

在地图上标注知识点,查看知识内容,并可从内容中定位含有坐标信息的知识点。实现地图标注的聚合、查询。

全文搜索

根据关键词全文搜索

建立全文索引数据库,通过关键词实现快速全文搜索,支持结构化和非结构化的内容搜索。

系统架构及特点

分布式设计和易于扩展的系统架构

支持海量数据存储

满足企业日益增长的数据存储和知识库扩充需求,使用大数据和分布式系统设计,架构上支持海量数据的存储和高并发用户的访问。

移动设备支持

使用最新的基于Web的开放框架,可迅速地运用于PC端及移动端设备的Web页面上。提供跨设备、跨浏览器的支持。

数据安全

采用保护措施来防止数据受到未经批准的访问并保持数据机密性、完整性和可用性。通过数据加密、密钥管理以及特权用户访问控制、审计和监视等。

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