AI 量化交易系统详解数据采集与处理
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多源数据整合：收集加密货币市场行情数据（价格、成交量、K 线）、链上数据（交易记录、钱包地址活动）、宏观经济数据、新闻舆情数据等。
数据清洗与预处理：去除异常值、填补缺失值，对数据进行标准化、归一化处理，将非结构化数据转化为结构化数据，便于模型分析。
量化策略
策略模型构建：运用机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络）和传统量化策略（如均线策略、布林带策略），适合加密货币市场的交易策略。
策略回测与优化：使用历史数据对策略进行回测，评估策略的盈利能力、风险指标（如夏普比率、最大回撤），通过参数优化和算法改进提升策略性能。
交易执行与风控
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交易接口对接：与交易所 API 对接，实现自动化交易下单、撤单、查询资产和订单状态，确保交易指令快速准确执行。
风险管理系统：设置止损止盈规则、仓位控制策略，实时监控交易风险，当市场波动剧烈或策略出现异常时，自动触发风控措施，保障资金安全。