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专业量化交易技术与数据服务商
做量化交易 找交子矩阵
量化交易框架/量化管理系统/历史行情数据
AIOQuant交易系统
采用异步事件驱动的中高频量化交易/做市系统,集成了实时交易、行情、资产、风控、数据存储等系统模块且完全解耦,让你真正只需专注策略研发
AIOQuant Web管理系统
分布式量化系统管理工具,集成服务器主机、 docker镜像、数据库、事件中心、资产账户、策略程序、订单、风控等管理模块,小白也能轻松管理任意多个策略程序,且提供可视化数据分析
历史行情数据
加密货币历史行情数据,包含现货、期货、合约、期权数据品种,支持任意分钟级别的K线、 Trade逐笔成交、Orderbook订单薄以及Index指数数据类型
历史行情数据
加密货币历史行情数据,包含现货、期货、合约、期权数据品种,支持任意分钟级别的K线、 Trade逐笔成交、Orderbook订单薄以及Index指数数据类型
你的想法会成为现实
你需要交子矩阵的时刻
高频交易
AIOQuant底层稳定的实时交易及行情数据确保了交易的低延迟及高并发特性,非常适用于中高频交易策略的构建
做市
AIOQuant分布式系统架构天然支持大规模做市商策略的部署与管理,低延迟与高并发进一步锁定做市商策略的优势
策略回测
使用我们的历史行情数据来运行模拟和回测交易策略,丰富而准确的数据保障回测的有效性
模型指标
利用数十家顶级交易所的标准化数据构建自己的索引,指标或可视化效果,进行数据分析与建模,构建交易策略
研究
使用我们广泛的历史成交和订单簿数据集进行学术研究、商业研究等,作为理论的数据支撑
来自真实客户的声音
全部来自购买过服务的客户的真实反馈
现在盈利平均一单12.8%,亏损6.9%,你的框架帮了很大的忙,很稳定,尤其是心跳啥的,很棒,非常棒!
Vxxx我用过,效率太低了,对很多高频做市和套利策略不友好。最近开始弄框架,就看到你这个,算是我目前看到的最简洁的框架了。
老哥,你文件的压缩率真高!
虽然没花多少钱,但一旦遇到技术问题,作者都是亲自指导我解决,感觉身边多了个技术专家,真不是那些客服小妹能比的
兄弟这个框架会火的,IT架构这一块vnpy没法比
好项目,一整个IT架构实践,这个是别的框架没有的!还是偏高频的,真的优秀!
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AIOQuant 交易系统
采用异步事件驱动的中高频量化交易/做市系统
集成了实时交易、行情、资产、风控、数据存储等系统模块且完全解耦,让你真正只需专注策略研发
开源
基础版开发包在Github完全开放,可自由获取,满足基本使用需求
自由扩展
结合事件驱动引擎的核心架构,快速对接新的交易接口或开发上层策略应用
多任务协作
策略进程之间通过EventCenter事件中心相互驱动和协作
高效易用
简洁的Python程序,即可实现复杂高效的功能,简单易用
本地部署
支持跨平台(Windows、Mac、Linux),任意私有化部署,策略和数据的安全得到保障
高并发API
底层封装aio*库完美实现异步事件驱动循环,提供高效的协程支持并发执行
适用业务
个人和金融机构都适用
desc-background
智能市商
支持做市商机制稳定运行,完全支持为亿万级别交易量的交易所/交易对提供流动性,并且拥有完善的风控体系保障
高频交易
底层稳定的实时交易及行情数据确保了交易的低延迟及高并发特性,非常适用于中高频交易策略的构建
趋势跟踪策略
底层提供持续稳定的行情数据支撑策略实时计算相应指标,一整套风控系统保障策略风险控制在最低
免费使用开源框架!

基础版本的AIOQuant框架,我们已在GitHub上开源,并配套做了很多视频课程协助大家开启量化交易之旅 见顶部导航“量化支持”,这些已能满足部分用户的使用需求

高级Pro版或定制化需求请联系我们,我们提供全套量化交易技术解决方案及技术咨询服务

联系我们
交易系统-小图形 交易系统-小图形 交易系统-小图形 交易系统-小图形
AIOQuant为何不同
AIOQuant
  • 原生异步事件驱动,支持任意多个策略协同/分布式运行
  • 定制化Docker容器分布式部署、配置运行
  • 跨平台Windows、Mac、Linux,任意私有化部署
  • 提供任务、监控、存储、事件发布等一系列高级功能
  • 所有交易所的行情统一,并通过事件订阅的形式,回调触发策略执行不同指令
  • 接口、交易、资产、订单、持仓、数据存储等整套风控体系,自由配置预警级别及方式
其他
  • 多线程或多进程实现的伪异步
  • 单脚本运行
  • 部分不支持私有化部署,安全无保障
  • 交易所公开接口的简单封装,只能作为脚本运行,无法规模化运行
  • 无高效统一的规范,无数据存储支撑
  • 无风控无报警通知
可能想咨询的问题
为什么使用Python?
Python语言简单优雅,大部分有编程基础的人都能快速上手使用;在币圈行情变化日新月异的情况下,策略也会频繁更变,Python语言开发效率相对较高,比较适合快速开发部署新策略;运行速度跟不上?除了计算密集型任务之外(需要消耗大量CPU计算资源),Python能解决绝大部分问题;可以通过技术手段让Python运行效率非常高效;Python社区非常活跃,遇到问题的时候寻求帮助比较容易。
支持哪些交易所?
全球范围内,主流数字货币交易所都支持,AIOQuant统一了现货、合约、期货的行情与交易方式,统一了订单、持仓、行情、资产等数据格式。
低延迟到底有多低?
延迟一般都在与交易所之间的网络传输上,我们可以通过减少与交易所部署主机的物理距离来降低网络传输延迟;AIOQuant程序执行速度很快,如果不是计算量很大非常消耗CPU时间片的操作,一般都是微妙级的。
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AIOQuant管理系统
分布式量化系统管理工具,集成服务器主机、docker镜像、数据库、事件中心、资产账户、策略程序、订单、风控等管理模块
小白也能轻松管理任意多个策略程序,系统还提供可视化数据分析
能做乘法的事情就不做加法
高效
无需关注底层架构,可直接进行上层策略的研发及部署
高效部署,支持直接复用配置及克隆服务策略
任意多个策略的可视化管理,一键重启/停止等操作,热更新服务
支持分布式管理多台服务器 支持虚拟化运行环境
支持账户/mongodb/rabbitmq统一管理,账户变动时直接更新至每个策略
交易的世界,安全永远第一
安全
用户API接口与交易核心系统完全分离
在最大程度上保证系统的安全性与用户资产的安全>
私有化部署方案,打造物理隔离的独享环境
账号登录多重验证
接口、交易、资产、订单、持仓、数据存储等整套风控体系
不只是漂亮的技术框架,更是一种交易的思维方式
系统
贯穿接口、交易、资产、订单、持仓、数据存储等的风控中心
任意交易所都能完美对接的统一规范
各交易账户资产的统计
策略收益的可视化数据分析
管理交易程序变得如此简单!

AIOQuant管理系统建立在成熟框架的基础上,能更高效的进行管理 交易策略运行、行情数据获取、风控报警等各功能模块根据所需自由组合

联系我们了解更多
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随时可控
突发极端行情,身边连个电脑都没有时,可在手机界面直接进行程序管理
小白可用
不会代码也能轻松管理多个程序
丰富的教学视频
一对一使用指导
安心睡觉
风控系统实时监控各业务模块,不同报警等级采用不同强度提醒 半夜变盘不再怕
解放双手
一处变更,多处同步,不再重复搬砖;服务热更新,心跳不止,程序不停
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加密货币历史行情数据
包含Binance、OKEx、Huobi、Coinbase、Bitfinex、Kraken、Bitstamp、Bitmex、Deribit、FTX等国内外主流交易所
数据类型包含K线、逐笔成交、20档盘口全量、现货指数 数据品种包含现货、交割合约、永续合约、期权
加密货币数据类型
K线
支持选择任意分钟级别的K线,每一根蜡烛都包含开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交时间
逐笔成交
逐笔成交数据指交易所每笔已经成交的订单,包含每笔的成交价格、成交方向、成交数量、成交时间
20档盘口全量
拥有业内最详尽、质量最高的订单簿数据,包含交易所订单簿所有增量的更新数据,每一笔更新都在内,包含了价格和数量
数据说明
K线的一些说明
  • 数据按照交易平台、交易对,在每天凌晨0点分割,并通过tar工具压缩,例如"binance_kline.BTCUSDT.20190917.csv.tar.gz"代表Binance(币安)交易所中BTC/USDT这个交易对品种在2019/09/17日的数据
  • 使用之前先解压,解压之后的文件为 "binance_kline.BTCUSDT.20190917.csv"
o=开盘价 c=收盘价 h=最高价 i=最低价 v=成交量 t=毫秒时间戳
逐笔成交的一些说明
  • 包含所有成交数据;
    数据按照交易平台、交易对,在每天凌晨0点分割,并通过tar工具压缩;
    例如 "binance_trade.BTCUSDT.20190917.csv.tar.gz" 代表 Binance(币安) 交易所中 BTCUSDT 这个交易对品种在20190917日的逐笔成交数据;
  • 使用之前先解压,解压之后的文件为 "binance_trade.BTCUSDT.20190917.csv"
p=价格 a=成交方向(BUY/SELL) q=数量 t=毫秒时间戳
盘口的一些说明
  • 包含盘口上下20档全量更新数据;
    数据按照交易平台、交易对,在每天凌晨0点分割,并通过tar工具压缩;
    例如 "binance_orderbook.BTCUSDT.20190917.csv.tar.gz" 代表 Binance(币安) 交易所中 BTCUSDT 这个交易对品种在20190917日的盘口订单薄数据;
  • 使用之前先解压,解压之后的文件为 "binance_orderbook.BTCUSDT.20190917.csv";
asks为卖盘20档数据,每个元素为[p,q],即价格和数量
bids为买盘20档数据,每个元素为[p,q],即价格和数量
t=毫秒时间戳
如何保证数据质量
为提供高质量的行情数据,我们在技术上做了非常多的工作
分布式异步框架计算存储
采用分布式异步存储框架,确保行情急剧变化时的海量数据能准确、全面的进行存储
风控中心实时监控
团队自主研发的风控中心,随时检查数据拉取及存储情况,一旦出现异常立即发出报警并触动处理机制
智能自动重连机制
通过Websocket长连接订阅交易所实时全量数据时,拥有稳定的自动重连机制,避免数据出现丢失
异常数据处理机制
当交易所数据出现异常时,会触发实时监控的异常处理机制,针对这些数据进行清洗和处理
稀缺高质数据
某些交易所的订单簿及期权历史数据,很少有服务商提供;有的数据我们还是独家,且有很大质量优势
可能想咨询的问题
Jiaozi Matrix的数据适合哪些使用场景?
交易员、对冲基金、研究人员、金融机构还是监管机构,我们的数据都适用。我们能用于培训和回测量化交易系统和策略、获得有关加密货币和交易所的投资参考、学者进行研究和分析、创建数据可视化或自定义市场指标、第三方集成到您的平台等。
Jiaozi Matrix的数据是从哪里获取的?
我们从交易所提供的公共API获取数据。这些交易所的数据格式可能各不相同,因此,作为数据提供商,我们的工作是规范所有数据格式并标准化分类。
历史数据和实时数据有什么不同?
历史数据是指某个时间区间内的所有可用数据。如果您从交易所Huobi购买所有历史交易数据,则从我们开始涵盖交易所之日到购买前一天的所有数据。 实时数据是指现在正在发生的数据。如果您需要实时数据,可以通过我们的AIOQuant量化框架进行获取。
既然有交易所API,为什么要为Jiaozi Matrix花钱?
因为这其中存在诸多技术难点,不是人人都能做,比如:如何保证长连接稳定性及断线重连?如何统一各大交易所不同格式的数据?行情推送数据量巨大,如何保证程序不出现堵塞?海量数据如何高效存储?数据搜集异常时,如何监控、处理异常……时间、资源、技术成本多方衡量后你会发现找我们更划算。
如何购买数据?
您可通过下方微信、邮箱、Telegram联系我们来获取报价,如果您是学术研究人员,会有折扣优惠,如果您是购买较多的老客户当然也会优惠。我们支持微信、支付宝转账、当然也支持数字货币支付。核对购买的数据项后进行付款,我们即刻会下单并安排协调数据交付。
数据如何交付给我?
如果您订阅的是历史行情数据,会在购买后一次性交付,数据量较小时会直接发送;数据量较大时,会提供下载地址,下载地址经过了CDN加速可达100M+每秒。 如果您订阅的是未来的数据,会根据需要进行定时推送。