bitget这个是什么平台
今年以来，Bitget交易所开始在行业崭露头角。做一家全球化衍生品交易平台，Bitget合约种类齐全，币种丰富，目前可支持正向合约、反向合约，拥有8个币种，14个交易对。上线仅两年就在全球拥有超过94万注册用户。此前在链塔智库的期货交易排行中，Bitget按照综合评级位列全球第四大合约交易所；而据Tokeninsight数据，Bitget流动性位列行业第三。
Bitget的实力不容小觑。今年5月，Bitget在行业首发上线了一键跟单产品，聚集了超过800名全球顶级交易员，同时吸引了大量散户，成为全球最大的数字资产合约交易平台。同时，Bitget拥有SNK、安澜资本两大顶级资本加持，在今年7月就完成了B轮千万美金融资，目前估值达10亿美金。
数字资产市场由于基础设置不稳定，黑天鹅事件频发。今年312事件包括头部交易所在内的大部分交易所都出现不同程度的宕机情况。这暴露了极端行情下交易平台平台承载能力不够稳定，交易量剧增造成系统宕机，加剧了市场的恐慌。
值得一提的是，Bitget这家新锐交易所经历了数次极端行情，均平稳度过。仔细推敲，不难发现，Bitget在安全风控层面早有布局。据公开资料，Bitget目前是唯一一家SSL安全指标12项全部达到A+的合约交易所，目前已经被国际知名安全评级机构CER的收录上线。而CER作为知名收录平台CMC及Coingecko的合作伙伴，其测评结果也将作为后者的收录标准你好，我认为靠谱的方面主要从下面几点来说吧：
1. Bitget合约种类齐全，币种丰富，目前可支持正向合约、反向合约，拥有8个币种，14个交易对。
2. Bitget深度非常好，据TokenInsight官网最新统计衍生品交易所流通性Bitget排名第四。目前BitgetBTC/USDT合约稳定的成交量在2千万张以上，交易深度使盘口价差持续稳定在0.5美元以内。非小号数据显示，BitgetBTC/USDT交易量稳居前五。
3. 专业的量化工具与多元的交易策略完美结合，才能产出更好的效益。就量化工具而言，Bitget早已接入了万能API模块库CCXT等第三方平台。
4. 手续费率优势，量化交易通常是高频交易。有手续费优势对量化团队非常重要。目前Bitget根据不同VIP登记开设了不极具市场优势的手续费。
5. 为了更好的鼓励和扶持优秀的量化团队，Bitget成立了500万美元的量化母基金，专门投资优质的量化团队。
比特币量化交易公式
比特币量化交易公式：比特率 x 视频时长 = 文件大小
这是个非常简单的公式。但要记住，每个变量可能有略有不同的单位。
编码的比特率会大大影响工作流程的速度和效率。
做比特币的公司是如何赚钱
量化交易。
量化交易是交易所对于币盈利的一种方式，用户的币都是存储在平台，平台可以通过大量的币做很多事情。
比特币的概念最初由中本聪在2008年11月1日提出，并于2009年1月3日正式诞生。根据中本聪的思路设计发布的开源软件以及建构其上的P2P网络。比特币是一种P2P形式的虚拟的加密数字货币。
比特币量化交易靠谱吗
对于自己不懂得交易品种不要随意参与有可能是涉及到片局或者平台也是违法平台小心眼
个人做量化交易需要注意些什么?
一说到量化投资，一下子蹦出来一堆厉害的语汇，例如：FPGA，微波加热，高频率，纳秒等级延迟时间这些。这种全是高频交易中的语汇，高频交易的确是基金管理公司做起来较为适合，平常人搞起来门槛较为高。
可是，必须确立一点量化投资不相当于高频交易。买卖假如依据频率来区划的话，可分成：高频率：ticke纳秒等级的1s等级中低频：1s~2h等级超低频：1d~2w等长线投资高频交易对延迟时间，特性和可靠性规定十分高，必须很多的硬件配置的成本费和人力成本。
可是中低频买卖对硬件配置规定便会低许多。本人与基金管理公司差别关键反映在优化算法上，普通程序也是有工作能力捕捉到这一频率的买卖数据信号。老头子废话不多说，就一个字，立即干！假如要想剖析A股，或是BTC，就必须自身构建一套自然环境。
一般构建一个量化平台必须这种流程：设立账户〉开发工具构建〉数据信息提前准备〉量化交易策略开发设计〉回归测试〉模拟交易〉实盘买卖一、设立账户（这里忽略）
一、开发工具构建现阶段流行的两种服务平台是，python和R语言。这两个语言表达有给予回测架构，时间序列分析剖析，数据分析的库，（C+和java还可以，但是门槛相对性较为高）。
Python：现阶段应该是最广泛的本人量化分析技术性优选 语言表达，由于有关的开源框架非常丰富多彩。R：高级优化算法较为便捷，小区较为活跃性。我选择的是Python，常见的回测架构用的是ZipLine和BackTrader。
二、数据信息提前准备中国的股票数据，有一些服务提供商给予，例如通联数据、tushare；海外证券数据信息能够从得这种数据信息后就可以导到数据库查询去。有关数据库查询的挑选，一般应用Mysql，假如信息量较为大（>100G）能够应用mogodb，一般本人不容易这么大信息量。
三、量化交易策略开发设计说到买卖优化算法，通常会想到深度学习、马尔可夫实体模型、数据分析、深度神经网络、神经元网络等这种厉害的AI语汇，可是，一般游戏玩家基本上用不上。
针对一般投资者能够采用简易高效率的优化算法：
1、将自身实际操作和念头程序化交易，例如：三连阳，买低价股票或是你听闻过什么神奇的实际操作技巧全是用编码完成，随后应用历史记录开展回测。
2.传统式的指标值买卖：移动平均线，MACD，布林线指标等，蜡烛图基础理论，RSI，江恩理论。这种纯技术指标分析指标值必须在特殊的情景才可以有功效，大家都听闻过海龟交易法，很有可能都觉得挺有些道理的。但具体情况怎样，用A股或是外汇数据测试一下，便会发觉长期性回报率并不是特别好。
3.多因子选股票：每一个投资者都是有自身的选股票基础理论，例如有些人会看市净率，股票换手率，市净率，领域状况，交易量。这种挑选要素非常简单，但要是以好几千个股里去挑选，通常必须很多活力。程序流程就能特别好处理这种难题。如果你是高级玩家还可以试着一下高级优化算法。
例如深度学习，数据分析等。互联网大数据在金融投资行业运用或是处在逐渐环节。从现阶段信息内容看来，互联网大数据基金收益率的算是非常好，例如百度搜索和广发证券协作的百发指数型基金，腾讯官方和嘉实协作的互联网大数据股票基金。
四、回归测试假如回测实际效果非常好，回报率，最大回撤率，Sharp值，等指标值，都是在可接纳的范畴内容，你毫无疑问便会激动，急着要上真正买卖，乃至逐渐方案创立私募投资基金，可是，别着急，最好是模拟交易一下。
五、模拟交易但在实盘买卖前，还必须做一两个月模拟交易。许多回测实际效果非常好的对策不一定在模拟交易情况下就主要表现得好。历史记录是固定不动，回测的情况下能够根据持续调节主要参数，让各类指标值趋向极致，有时会造成优化算法过度拟合，由于销售市场一直千姿百态，太过于呆板的优化算法是没法融入销售市场转变。
模拟交易最后实际效果一般在于你的程序流程是不是灵便，是不是优良的风险性和资金分配优化算法。
总结：对于说本人做量化投资是不是可靠，上边的步骤早已表明了实际可策划方案，可靠性显而易见。对于能否赚到钱，就看本人的修为了更好地。
