AI 量化交易系统详解

一、数据采集与处理

社交钱包、web3钱包、去中心化钱包、钱包、主链、公链、交易所、交易所源码、swap、dex、AI量化、、

多源数据整合：收集加密货币市场行情（K 线、成交量）、链上数据（交易记录、地址行为）、宏观经济数据及新闻舆情。

数据预处理：清洗异常值，标准化数据格式，将非结构化数据转化为结构化数据，便于机器学习模型分析。

二、量化策略

策略模型构建：运用机器学习算法（LSTM、随机森林）或传统策略（均线交叉、布林带）交易策略。

回测与优化：使用历史数据模拟交易，评估策略的夏普比率、最大回撤等指标，通过参数调优提升盈利能力。

三、交易执行与风控

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API 对接：与交易所 API 集成，实现自动化下单、撤单、仓位管理。

风险控制：设置止损止盈、仓位限制、动态风险评估，避免极端行情下的巨额损失。