“LLMsforTimeSeries:anApplicationforSingleStocksandStatisticalArbitrage”论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.09394摘要大型语言模型（LLMs）在时间序列预测任务中展现了强大的能力，颠覆了其不适用于金融市场收益预测的传统观点。通过Chronos架构进行的预

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文章目录前言一、详细操作演示视频二、具体实现截图三、技术栈1.前端-Vue.js2.后端-SpringBoot3.数据库-MySQL4.系统架构-B/S四、系统测试1.系统测试概述2.系统功能测试3.系统测试结论五、项目代码参考六、数据库代码参考七、项目论文示例结语前言

程序员常用的IDEA插件：https://github.com/silently9527/Toolkit微信公众号：贝塔学Java前提本文使用的交易所SDK是ExchangeSDK本文所有内容仅用于讨论，没有任何交易建议，不对任何交易行为负责永续合约在开始分享套利策略之前，需要先来了解一些合约的概念。永续合约是一种没

在A，B两个交易所开立账户，一个执行买入，另一个执行卖出，就好比从便宜的地方进货，到贵的地方卖出，朴素的生意原理。 具体流程上，分为监听、判定、交易、提现、结算这几个步骤。1、监听到某一时刻，判定价差出现套利机会A所：1BTC价格10000USD20000USDTB所：1BTC 9000USD20000USDT 

监控去中心化交易所（DEX）和中心化交易所（CEX）之间的套利机会涉及实时数据监控、分析和交易执行。以下是一个监控和执行套利机会的综合步骤指南：1.数据收集实时价格数据DEX:使用DEX的API获取交易对的实时价格数据。常见的DEX包括Uniswap、SushiSwap、PancakeSwap等。这些

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哈喽，大家好，我是木头左！套利是一种艺术，一种利用市场的价格差异来获取无风险利润的艺术。而可转债与正股之间的折价套利，更是量化交易者眼中的香饽饽。今天，我们将一起揭开这层神秘的面纱，探索如何使用miniQMT和Python来实现这一策略。

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交易hash:0xb69981d437af7b9b705b3eb459df89d69901b5aff1cf2f99673372c873d50daf时间：2024.02.24获利：9699刀交易流程：2923762268+17040592=2940802860先贷出230个weth,然后再换成eth再换成2940802860个kekec,然后再用2923762268个kekec换成229.44个wet

量化交易策略的种类繁多，难以精确计数，因为新策略不断被发明，而旧策略也在不断演变。但可以将它们大致分为几个主要类别，以提供一个概览：趋势跟踪策略：利用市场趋势进行交易，比如动量策略。套利策略：利用市场中的价格差异来获利，如统计套利、对冲套利等。市场中性策略：设计以在各种市场

套利策略分两种（一）商品期货跨品种策略（2）商品期货跨期套利策略其的原理都是利用同一商品（或相似商品）在不同市场上的差价，进行低买高卖的交易行为。量化投资中的套利策略，强调的是买入低估的同时卖出高估的。即买入一个投资标的的同时，一定会卖空一个投资标的。套利策略的最大优势是同

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三、套利策略 套利策略分为无风险套利和统计套利。无风险套利所选取的套利对象会产生收敛的必然性，即只要等待一定的时间，必然会把收益收入囊中，其中比较有代表性的策略有

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