量化系统设计--数字货币机器人开发

量化交易，有时也称为自动化交易，是通过先进的数学模型代替人为主观判断的交易方式。量化交易在现代投资交易中越来越重要，也在数字资产中得到广泛应用。量化交易系统能够解决投资者面临的两个难题：在高度随机波动中寻找非随机性的部分以及有效控制自身心理弱点，减少因不理性决策造成的损失，实现理性决策。

量化交易系统的重点通常在于策略，因此量化交易也可以被称为策略交易。策略分析在整体上应该是一个机器学习的人工智能系统，包含函数指标生成器、关联性数据分析、机器学习和回测系统等功能。

K线本质上是一种函数算法，将交易的原始数据转化为简单的指标，以便参考和计算。类似地，移动平均线（MA线）、移动平均收敛背离指标（MACD）和随机指标（KDJ）等都是不可逆的函数，用于量化和观察市场的不同角度。

量化交易不应该拘泥于单个指标，不能迷信指标，但也不能完全不信任指标。指标和函数需要通过人工或机器学习生成，并形成一个函数指标库，然后通过市场的相关性和验证来进行实盘或实际数据回测。

同样，量化策略的后期优化和变化也是基于实盘数据实时修正的，让机器能够在量化中自我学习发现指标，并自我学习调整指标参数，以实现最大化的盈利。同时，也要记录亏损数据和情况，尽量减少亏损的发生。

量化交易系统是未来交易的必然趋势。人类与动物最大的区别在于是否能制造和使用高级工具，弱国和强国之间的战争从80年代开始已经进入武器工具和策略的竞争阶段。未来金融行业的竞争也必然走向人工智能参与的量化策略之间的竞争。

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