1.如何系统地学习量化交易？
2.雷达币前身：多位明星站台，金字交易盗用瑞波源码，塔波统源央视列为传销组织
3.SIFT算法原理与源码分析
4.什么软件可以程序化交易？

如何系统地学习量化交易？

       有TB和matlab就基本足够了，段交代码实现的易系话c++比较好。当然要看自身的码金知识背景和技术水平。

       我的字塔放置回合类游戏 源码理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程，量化只是策略手段，交易的金字交易逻辑是多元化的，你可以通过形态描述、塔波统源追踪市场不合理价差等手段切入，段交代码也可以把天体物理、易系小波分析、码金神经网络等复杂模型应用其中，字塔你可以做的策略是K线结构上的策略，也可以做日线或每毫秒数据进行决策的金字交易策略。

       所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

       你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节，比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等。但你没法去“学习”量化交易，asp购物系统源码因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘

       首先从高频交易分类来说，您研究的期现套利只是其中一种，股指期货刚推出的时候和现货的期现套利收益率还不错，近两年低到有时甚至不到无风险收益率。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了。以后推出了期权，可能会有一定机会，但应该风险很高。其实从国外来看，高频交易最大的用处是做市商交易，快进快出提供市场流动性，这种策略在中国订单驱动市场显然很难。然后就是后面答案中提到的趋势交易，利用KDJ，SAR，海龟法，割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易，这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向。不得不说，这种策略参数选择基于过去，可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法，如何导入spring源码有时候赚很多倍有时候很快赔光。一般的策略都回撤太高不适合投资。最后有一种，是目前我所了解的比较先进的方法， 隐含马尔可夫模型（HMM），这也是西蒙斯的文艺复兴在做的方法。具体策略我学识有限了解不深，这是一种随机过程的方法，《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别。因此，我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士，编程能力并不是高频交易的核心竞争力，数学理论才是。当然，本人阅历能力有限，仅了解皮毛，随口一说，欢迎拍砖

雷达币前身：多位明星站台，盗用瑞波源码，央视列为传销组织

       雷达币的合法性饱受质疑，尤其是其前身V宝（Vpal）的传销背景。V宝曾凭借明星站台和瑞波币的表白网页制作源码相似宣传，吸引了不少投资者，但实际上，它是一个打着数字货币旗号的传销组织，通过拉人头、收取提成进行运作。Vpal的活动多在非公开的“交易平台”进行，参与者需通过熟人介绍才能加入，与Ripple的去中心化理念背道而驰。

       在Vpal的运作模式中，参与者收益主要来自持币和推广，类似于金字塔式的传销结构。它盗用Ripple的源码，却缺乏真实的技术含量，更像是一场自娱自乐的金融游戏。中国反传销协会的分析指出，Vpal的运作方式符合传销的三个特征：缴纳费用、层级关系和多层次计酬，这使得它在年被中国央视列为传销组织。

       尽管雷达币官方声称是“互联网金融工具”和数字货币，但其未在主流交易平台公开交易，且曾被央视点名，显示其与传销的微擎 应用源码联系。投资雷达币的人常提及其全球货币一体化和无增发的特性，但这并不能掩盖其传销的本质。因此，对于雷达币是否正规的疑问，答案显而易见，其前身V宝的经历和央视的警告，都揭示了其可能存在的问题。

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。

       通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。

       通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。

       在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。

什么软件可以程序化交易？

       一、金字塔决策交易系统

       金字塔决策交易系统是一款方便、稳定的量化交易平台。金字塔决策交易系统拥有海量的金融数据、多种策略研究平台、严谨易用的回测框架、稳定的模拟交易。面向交易速度设计，对接券商、期货、外盘实盘交易通道，同时支持全品种，跨市场的策略交易。为量化交易投资者提供行情、财务、回测、交易等一站式量化平台。

       二、天勤量化

       TqSdk是一个由信易科技发起并贡献主要代码的开源 python库。依托快期多年积累成熟的交易及行情服务器体系 ，TqSdk支持用户使用很少的代码量构建各种类型的量化交易策略程序，并提供包含历史数据-实时数据-开发调试-策略回测-模拟交易-实盘交易-运行监控-风险管理的全套解决方案。

       TqSdk提供当前所有可交易合约从上市开始的全部Tick数据和K线数据；支持数十家期货公司的实盘交易；支持模拟交易；支持 Tick级和K线级回测，支持复杂策略回测；提供近百个 技术指标函数及源码；用户无须建立和维护数据库，行情和交易数据全在内存数据库 , 无访问延迟；优化支持 pandas 和 numpy 库；无强制框架结构，支持任意复杂度的策略，在一个交易策略程序中使用多个品种的K线/实时行情并交易多个品种。

       三、交易开拓者TBQuant版

       交易开拓者TBQuant版，是一款支持证券、期货、外盘市场的中高端专业投资者的专业交易软件。除多帐户交易终端功能外，还拥有丰富的程序化交易功能。用户可以简单、快速的将自己的交易思想转化为计算机代码，形成自己的交易策略，让计算机辅助用户执行交易。是国内最早能够接入证券、期货市场进行自动交易的程序化交易软件。

       交易开拓者TBQuant版完备的数据库。涵盖宏观、企业财务数据、板块、复权等等基础数据；完整的事件驱动机制，支持OnBar、OnOrder等；数据源的自动对齐机制；丰富的数据类型，支持数组MAP等多种数据类型；强大的系统函数支持多元线性回归等；策略雷达和公式选股；策略生成器无须编码实现量化策略；期权的T型报价、组合报价和自定义报价；丰富的系统指数和自定义指数；后复权的全面支持。

       四、MultiCharts

       MultiCharts，是专业程序化交易软件，支持股票、期货、期权，提供量化分析选股，能自由编写策略，实现准确的数据回测，稳定执行自动交易期货和股票。

       Multicharts（简称 MC）提供国内期货（中金所、上期所、大商所、郑商所、上海能源）、国外期货（香港交易所、芝加哥交易所、伦敦交易所、新加坡交易所等）、国内A股、国内期权四大块的实时行情数据和交易接口。满足跨市策略组合的需求。Multicharts（简称 MC）历史行情数据用户可以直接下载到本地计算机，接收的实时行情数据直接存在本地，策略计算完全在用户的计算机完成，保证策略不会泄露；完善的策略间通信机制。