搬砖是币圈中一种常见的套利方式，主要利用两个交易所之间的币币交易对的价格差，低买高卖来获利，随着参与人数的增多，现在市面上的手工搬砖基本上没有机会了，全是搬砖机器人程序在多个交易所之间频繁操作。...但也有几个缺点： 需要至少在两个交易所开户 在两个交易所分别兑换、存入想搬的币种 如果只有单边行情，本金又不充裕时，需要频繁在2个交易所之间进行提币操作 如果只在一个交易所存有比较充裕的资金，还可以试试三角套利...所谓三角套利，就是利用三个币种之间的价格差来获利。...bigone交易所有PRS-BTC、EOS-BTC和PRS-EOS三种交易对，如果手里持有PRS，可以通过卖出PRS得到BTC，再卖出BTC买入EOS，最后卖出EOS买回来PRS，如果最后的PRS数量增多，则套利操作可行...这种操作有如下的优点： 理论上只要持有一种币（比如PRS）就可以进行三角套利的操作 对于单机币，无法搬砖，如果有多种交易对，就存在这种套利情况 大户大量扫货或者市场行情剧烈波动时，这种行情会出现 缺点也是非常明显
p=31973 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。..."]="反向套利" stragedy[stragedy== "FALSE"]="0" 统计正向套利和反向套利机会的次数、收益率。...统计一下正向套利和反向套利机会的次数、收益率。...统计一下正向套利和反向套利机会的次数、收益率。...画出图形，统计一下正向套利和反向套利机会的次数、收益率。
简介 在投资领域，统计套利通常是指利用数学模型捕捉定价的无效性从而获利的过程。基本的假设是，价格将向历史平均回归。最常用且最简单的统计套利例子就是配对交易。...在这里，我们对配对交易进行自然延伸，称为指数套利。我们开发的交易系统试图捕捉目标资产与合成人造资产之间的差异。
关于比特币套利交易的文章，坊间一搜一大堆，尤以 2014，2015 为甚。那时交易所间价差相当可观，套利的机会很多，躺着赚钱并非难事。...如今，套利区间收窄，留在沙场上的估计只剩下大玩家，想要不费力气躺赢机会渺茫。...数据抓取出来后，可算出一些随着时间变化的，理论上的套利空间（真正做是另一回事），但数据本身太抽象，不足以打动自己，打动别人。...比如说，过去 1 小时有 10 个大于 0.5% 的套利机会（扣除双边的手续费也就剩不到 0.1%），这样的机会究竟可行性如何，长得什么样，无从得知。...我试过几个比特币套利交易的开源代码，UI 相当一般，扩展性很差，吃力不讨好。 不自己做，那谁来做？ 平日里我工作，接触多的是 datadog。
伦敦期货市场和国内期货市场中的金属期货 本节示例适合个人量化交易者的低频统计套利策略，目标市场为伦敦期货市场和国内期货市场中的金属期货。...趋势变化的敏感速度 我们不可能真的用肉眼去一个一个观察，而且也无法量化具体趋势敏感的速度，也即无法确定是否真实存在低频统计套利机会。...（大于0.05认为具有安全低频统计套利机会，具体这些阀值将在之后的章节讲解） 在低频统计套利的情况下将会使用CAD做为交易目标，CU0做为趋势风标，因为它的敏感度高，下面初始化一个字典，key为将会使用做为交易目标的...基于跨市场低频统计套利的突破策略 下面编写择时交易策略实现这个跨市场低频统计套利的交易配对，如下所示： 策略编写如上AbuFactorBuyPairBreak所示和之前章节一直使用的周期突破策略AbuFactorBuyBreak...下面使用这个买入策略进行回测，卖出策略依然延用之前的策略，如下所示： 回测结果如上所示，对比未基于内外盘统计套利的普通突破策略回测可以看到回测效果提升很多，如下所示： 而且即使再次降低交易频度，不使用跨市场套利的时间优势
似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。...有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。...最重要的是，Python 可以帮助我们利用许多不同的交易策略，这些策略（没有它）将很难用手或电子表格进行分析。我们将讨论的交易策略之一称为 配对交易。...该假设检验适用于模型：以下等式的检验统计量：现在您了解了两个时间序列协整的含义，我们可以对其进行测试并使用 python 进行测量：cointprint(pvalue)# 低p值意味着高协整！...----本文摘选 《 Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。
应该是”最像重入漏洞的套利漏洞”。 随着 ERC20 合约的规范化，ERC20 的合约漏洞越来越少。xSurge 会不会是 ERC20 合约最后的漏洞？...具体来说黑客采用闪电贷出的 10000 WBNB 做为初始资金，通过代码漏洞套利，淘空了xSurgeToken合约的 BNB 余额，同时套利使xSurgeToken的价格下降了7千多倍。...做为攻击时套利时的本钱。 开始利用漏洞套利。 计算当前 xSurge 的价格。 攻击合约将所有的 BNB 买入 xSurge。...同时，xSurge 的价格也越来越低，这是由黑客的套利行为引起的 xSurge 的价格变化。...，人工的多次调用套利操作。
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似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。...有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。...最重要的是，Python 可以帮助我们利用许多不同的交易策略，这些策略（没有它）将很难用手或电子表格进行分析。我们将讨论的交易策略之一称为 配对交易。...该假设检验适用于模型： 以下等式的检验统计量： 现在您了解了两个时间序列协整的含义，我们可以对其进行测试并使用 python 进行测量： coint print(pvalue) # 低p值意味着高协整...---- 本文摘选《Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场》
打开链接看完视频，里面讲的是利用uniswap来进行搬砖套利，视频操作流程总结； 1、部署rebot.sol合约 2、个人钱包EOA往合约里面充值1 Ether 3、点击start按钮调用函数 4、过了一段时间后
在套利系列的第一部分中，会先解释闪电贷和闪电兑背后的基本概念。在第二部分中，将展示如何构建自己的交易机器人，机器人在 Infura 上运行，使用闪电贷观察套利机会并执行获利。 套利是什么？...套利交易其实与闪电贷或区块链无关，当相同的两个资产在两个不同的交易所拥有不同的兑换价格时，就存在这样的套利交易。 例如，让我们看一下两个交易所：Uniswap[4]和Sushiswap[5]....套利的工作原理是：一枚以太币在 Uniswap 中价值 80 Dai，而在 Sushiswap 中则价值 100 Dai。...这是典型的获利套利交易。 闪电贷与闪电兑（Flash Loan vs Flash Swap） ? 闪电贷和闪电兑是来源于区块链的概念。上图显示了两者之间的一些关键区别。让我们补充下要点。...我们从 EOA 发起交易到 Aave 合约进行套利，但我们提供的部署合约的地址。另外还需要提供足够 ETH 以支付交易的 gas 成本，由于交易的复杂性，这可能会非常昂贵。
SuperCars合约最重要的一个点是将项目的治理权给到所有的用户，任何的游戏用户都可以通过参与项目的DAO将一些决策写入到区块链内，从而让整个游戏的社区和生态...
它就是在金融领域被广泛使用的“套利”手段。...除了价格差这个必要因素外，套利的机会一般还有以下特征： 收益率通常不高，所以需要有很大资金投入 时间窗口短，价差会因套利行为而逐渐被填平 博彩套利就是一种真实存在的套利场景。...反过来，也正因为越来越多计算机程序的介入，使得各种市场上套利的空间越来越小，成为套利均衡的无套利机会市场。 顺便讲讲其他常见的一些套利场景： 最简单的就是价差套利。...还有股票价差套利，这要求同一支股票在不同交易所上市且存在较大价差。这个领域早已进入程序化交易的战场，人肉寻找机会就别想了。 期现套利也是一种典型场景。...期货和现货在合约到期时，价格会趋向一致，但在之前，很可能因为波动而产生较大偏离，从而出现套利机会。不过和其他金融套利机会一样，需要足够大的资金和足够快的程序。 ?
Hydro Protocol及DDEX点对点交易所 技术负责人 David Qin 整理 | 王国玺 一、从套利开始，发现中心化交易所的安全危机 ?...从套利引擎开始，我们需要接多家交易所API，我们需要把这些单糅到一起，糅成一个引擎，从中发现一些套利的机会。什么是套利机会？...90%货币基本基于以太坊，比如基于ERC20的代币，所以我们选择基于ERC20开始套利。 ? 首先，当时没有点对点交换的概念，我们只能接中心交易所。发现资产不安全。...WebAPI的响应时间、质量以及变动，都会影响套利的滑点概率。 关于充值提现速度慢的问题。好的交易所，在提币时可能两个小时就能完成提币，把仓位重新弄平，套利机制重新跑起来。...二、从参与投资，发现点对点交易的创业机会 套利之余，我参与了一个朋友之间组织的数字货币基金。
self.velocity.append(0.01 * random.random()) self.pBest.append(self.pos[i]) return ---- Python...套利交易组合组合 对于我的研究，我将这种技术应用于套利交易组合。套利交易组合包括多个套利交易。...因此，套利交易的投资组合本身风险低于个别套利交易。在套利交易投资组合的背景下，投资组合优化的目标是进一步降低外汇损失的风险，同时提高投资组合实现的投资收益。...在我的研究中，我使用粒子群优化算法来确定一组套利交易之间的投资资本的最优分配。我的研究中的套利交易投资组合包括22种不同的货币。货币包括澳元，加拿大元，瑞士法郎，人民币等。...本文摘选 《 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 》
vn.py的创始人‘用python的交易员’在周六举办了广州线下活动，在本次活动中主要分享了vn.py框架部署方案和数字货币量化交易两部分的内容。...vn.py部署方案 运行环境 python: Anaconda 4.0 (Python 2.7 32位） VC++: Vcredist x86 2013 数据库：MongoDB...目前主要是ETH） 本质：代币可以理解为运行于底层公链之上的具体应用，类似于互联网早期的网站服务器、邮件服务器、MUD游戏服务器等等 举例：EOS（公链开发中）、HT、0x 适用的策略类型 套利策略...跨交易所套利，俗称“搬砖” 跨币种套利，参考外汇“三角套利” 期现套利 CTA策略 趋势跟踪，追涨杀跌 区间震荡，高抛低吸（不适合数字货币，震荡大，肥尾分布） 轮动策略（风险最大...分离数字货币相关内容到独立的群741339589 修复前期对接过的交易所API，并接入更多交易所 针对相关技术难点研究解决方案 寻找数字货币交易所领域的战略合作伙伴 基于python
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