高频量化交易机器人系统开发技术

量化交易策略大体上可以分为两类，一类是判断趋势进行高抛低吸的策略，即趋势策略；另一类是消除系统性的风险获取相对稳健收益的策略，即套利策略。

由于数字资产价格波动性较高，而且7x24小时不间断交易，在这种情况下量化团队的理论赚钱效率实际上要比传统金融领域更高。

由此，量化交易主要承担着帮助资产所有者预防资产贬值风险、获取更多稳健收益的职责，但实际上量化交易在数字资产市场所扮演的作用不止于此，并且要比传统金融市场要大得多，无论是对项目方还是交易所，甚至乃至于整个行业。

做量化交易需要什么？

（1）要有各种数据

要有能方便使用的各种投资相关的数据。这要考虑到各种数据的收集、存储、清洗、更新，以及数据取用时的便捷、速度、稳定。

（2）还要有一套量化交易的系统

要有能编写策略、执行策略、评测策略的系统。这要考虑到系统对各种策略编写的支持、系统进行回测与模拟的gao仿真、系统执行策略的高速、系统评测策略的科学可靠全方面。

量化交易可以利用计算机对海量数据分析得到常人难以发现的盈利机会，而且有些机会只有量化交易才能利用。比如你发现一种交易方法，其特点是盈亏的额度相等，但盈利的概率是55%，亏损概率45%。首先这种小差距的概率规律，非量化交易不能发现，其次，要利用这个规律盈利需要大量次数的交易才能稳定盈利，这也非量化交易不可。

合约代码：

 function updateX6Referrer(address userAddress, address referrerAddress, uint8 level) private {
    require(users[referrerAddress].activeX6Levels[level], "500. Referrer level is inactive");
    
    if (users[referrerAddress].x6Matrix[level].firstLevelReferrals.length < 2) {
        users[referrerAddress].x6Matrix[level].firstLevelReferrals.push(userAddress);
        emit NewUserPlace(userAddress, referrerAddress, 2, level, uint8(users[referrerAddress].x6Matrix[level].firstLevelReferrals.length));
        
        //set current level
        users[userAddress].x6Matrix[level].currentReferrer = referrerAddress;

        if (referrerAddress == owner) {
            return sendETHDividends(referrerAddress, userAddress, 2, level);
        }
        
        address ref = users[referrerAddress].x6Matrix[level].currentReferrer;            
        users[ref].x6Matrix[level].secondLevelReferrals.push(userAddress); 
        
        uint len = users[ref].x6Matrix[level].firstLevelReferrals.length;
        
        if ((len == 2) && 
            (users[ref].x6Matrix[level].firstLevelReferrals[0] == referrerAddress) &&
            (users[ref].x6Matrix[level].firstLevelReferrals[1] == referrerAddress)) {
            if (users[referrerAddress].x6Matrix[level].firstLevelReferrals.length == 1) {
                emit NewUserPlace(userAddress, ref, 2, level, 5);
            } else {
                emit NewUserPlace(userAddress, ref, 2, level, 6);
            }
        }  else if ((len == 1 || len == 2) &&
                users[ref].x6Matrix[level].firstLevelReferrals[0] == referrerAddress) {
            if (users[referrerAddress].x6Matrix[level].firstLevelReferrals.length == 1) {
                emit NewUserPlace(userAddress, ref, 2, level, 3);
            } else {
                emit NewUserPlace(userAddress, ref, 2, level, 4);
            }
        } else if (len == 2 && users[ref].x6Matrix[level].firstLevelReferrals[1] == referrerAddress) {
            if (users[referrerAddress].x6Matrix[level].firstLevelReferrals.length == 1) {
                emit NewUserPlace(userAddress, ref, 2, level, 5);
            } else {
                emit NewUserPlace(userAddress, ref, 2, level, 6);
            }
        }