Catalyst是对加密货币交易系统的分析和可视化[57]。它使交易策略易于在历史数据（每日和分钟分辨率）上表达和回溯测试，为特定策略的表现提供分析和见解。Catalyst允许用户共享和组织数据，并建立盈利的、数据驱动的投资策略。Catalyst不仅支持交易执行，还提供所有加密资产的历史价格数据（从分钟到每日分辨率）。Catalyst还具有回溯测试和实时交易功能，使用户能够在两种不同的交易模式之间无缝过渡。最后，Catalyst集成了统计和机器学习库（如matplotlib、scipy、statsmodels和sklearn），以支持最新交易系统的开发、分析和可视化。

Golang Crypto Trading Bot是一个基于Go的加密货币交易系统[117]。用户可以在沙盒环境模拟中测试该策略。如果启用模拟模式，则必须为每个交换指定每个代币的假余额。

5.2. 实时加密货币交易系统

Amit等人[21]开发了一个实时加密货币交易系统。实时加密货币交易系统由客户机、服务器和数据库组成。交易员使用web应用程序登录服务器以买卖加密资产。服务器通过创建使用Coinmarket API的脚本来收集加密货币市场数据。最后，数据库从服务器收集余额、交易和订单信息。作者通过一个实验对系统进行了测试，该实验为加密货币交易平台上的交易者演示了用户友好和安全的体验。

5.3. 加密货币市场中的海龟/Turtle交易系统

最初的海龟交易系统是在20世纪70年代发展起来的一种趋势跟踪交易系统，其思想是产生股票的买入和卖出信号，用于短期和长期的突破，以及用平均真距（ATR）衡量的减损条件[144]。交易系统将根据资产的波动性调整资产规模。基本上，如果海龟在高度波动的市场中累积头寸，它将被低波动头寸所抵消。对扩展海龟交易系统进行了改进，使其具有较小的时间间隔，并引入了指数移动平均（EMA）规则。三个均线值用于触发“买入”信号：30均线（快）、60均线（慢）、100均线（长）。[144]的作者在8种著名的加密货币上对两种交易系统（原始海龟和扩展海龟）进行了回溯测试和比较。通过实验，原海龟交易系统在近一年的时间里，在87个交易中实现了18.59%的平均净利润率（净利润占总收入的百分比）和35.94%的平均盈利能力（中标交易占总交易次数的百分比）。扩展海龟交易系统在同一时间段的41笔交易中实现了114.41%的平均净利润率和52.75%的平均盈利能力。研究表明，在加密货币交易中，扩展海龟交易系统相比原始海龟交易系统有何改进。

5.4. 加密货币套利交易系统

Christian[205]为加密货币引入了套利交易系统。套利交易旨在发现当多个交易所的供求水平存在差异时可能出现的价格差异。因此，交易者可以从一个交易所买入，然后在另一个交易所以更高的价格卖出，从而实现快速、低风险的利润。套利交易信号由自动交易软件捕捉。数据源之间的技术差异要求为每个数据源组织一个服务器进程。关系数据库和SQL是可靠的解决方案，因为它们有大量的关系数据。作者利用该系统于2018年5月25日在7家不同交易所的787种加密货币中捕捉套利机会。研究论文[205]从现有的186个交易信号中，列出了该系统产生的最佳10个交易信号。结果表明，该系统捕捉到了“BTG-BTC”的交易信号，在加密交易所进行套利买入，在二进制交易所进行套利卖出，可获得495.44%的利润。2018年5月25日发现另外三个交易良好的套利信号（作者提到的利润预期约为20%）。本文介绍的套利交易软件系统介绍了加密货币市场套利交易系统的一般原理和实现方法。 (责任编辑：admin)