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gs币是什么

3Commas是一个专有的应付加密货币交易系统平台,可以同时接受盈亏指令[1]。该系统兼容12种不同的加密货币交易所。

加密货币在2017年末至2018年初出现价格暴跌[253]。Yaya等人[253]研究了2017/18年加密货币市场崩溃前后比特币对其他流行替代货币的持久性和依赖性。结果表明,由于加密货币交易者的投机心理,预计崩溃后冲击的持续性会更高,而非均值回归的证据也更多,这意味着加密货币价格有进一步下跌的可能性。

Freqtrade是一个用Python编写的免费开源加密货币交易机器人系统。它被设计成支持所有主要的交易,并由电报/telegram控制。它包含了回溯测试、映射和资金管理工具,以及通过机器学习进行的策略优化[108]。Freqtrade具有以下特点:

尽管加密货币是新出现的概念,但它的快速的发展已经得到市场广泛的接受。许多对冲基金和资产管理公司已开始将加密货币相关资产纳入其投资组合和交易策略。学术界在研究加密货币交易方面也付出了相当大的努力。本文旨在对加密货币交易的研究进行一个全面的综述,即任何旨在促进和建立加密货币交易策略的研究。

由于加密货币交易中的许多交易策略和方法都与股票交易密切相关,一些研究者将后者的研究成果移植或使用到前者。在进行这项研究时,我们只考虑那些研究集中在加密货币市场或这些市场和其他金融市场交易比较的论文。

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加密货币是一种去中心化分散的交换媒介,它使用加密功能进行金融交易[90]。加密货币利用区块链技术获得去中心、透明和不可变[187]等特性。在上面,我们讨论了区块链技术是如何应用于加密货币的。

GolangCryptoTradingBot是一个基于Go的加密货币交易系统[117]。用户可以在沙盒环境模拟中测试该策略。如果启用模拟模式,则必须为每个交换指定每个代币的假余额。

情绪分析是社交媒体时代的热门研究课题,它也被用来改进加密货币交易的预测。该数据源通常必须与机器学习相结合以生成交易信号。

在第11节中,我们分析和比较了不同加密货币交易属性和技术的研究论文数量,并总结了加密货币交易的数据集和研究时间表。

几种机器学习技术被应用于加密货币交易中。我们通过目标集来区分这些算法:分类、聚类、回归、强化学习。由于深度学习技术的内在变化和广泛采用,我们专门分了一节讨论深度学习。

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如前所述,机器学习技术构造了计算机算法,通过在现有数据中寻找模式而无需显式指令[128],从而自动改进自身。近年来机器学习的迅速发展促进了它在加密货币交易中的应用,特别是在加密货币收益预测方面。

计量经济学方法运用统计和经济理论相结合的方法来估计经济变量并预测其价值[244]。统计模型使用数学方程对从数据中提取的信息进行编码[152]。在某些情况下,统计建模技术可以快速提供足够精确的模型[24]。也可以使用其他方法,例如基于情绪的预测和基于长期和短期波动分类的预测[64]。波动率的预测可以用来判断加密货币的价格波动,这对加密货币相关衍生品的定价也有价值[147]。

Ctubio是一个基于C 的低延迟(高频)加密货币交易系统[87]。这个交易系统可以在不到几毫秒的时间内通过支持的加密货币交易所下订单或取消订单。此外,它还提供了一个图表系统,可以可视化交易账户状态,包括交易完成情况、法定货币的目标头寸等。

加密货币交易所或数字货币交易所(DCE)是一种允许客户交易加密货币的业务。加密货币交易所可以是做市商,通常将买卖价差作为服务佣金,或作为配对平台,只需收取费用。

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