它是如何运作的——4个步骤
1. 数据收集
订单簿、社交网络、链上数据、宏观新闻——所有信息全天候24/7汇聚到我们的全球爬虫中。
2. 清理与规范化
ML过滤器去除噪声和异常；聚合延迟 < 60 毫秒。
3. 模型集成
LSTM + Transformer + GBM 在15 PB的历史数据中识别模式。
4. 执行
风险核心模块检查信号并通过低延迟API发送订单。
平台架构
下图展示了数据如何从股票代码传递到您的交易。所有计算均分布在四个地理集群之间。
关键模块
延迟感知路由器
根据延迟和深度选择最佳流动性提供者，减少17%的滑点。
异常盾牌
Isolation Forest 立即剔除闪电崩盘数据，将误报率降低了 22%。
跨链流动性扫描器
跟踪8个L2网络中的现货和衍生品，发现套利窗口。
可解释人工智能控制台
向交易者展示哪些因素影响了模型的决策。
动态仓位调整器
基于市场峰度和可用保证金的自动订单量计算。
自动策略编译器
将YAML策略描述转换为字节码，无需重启集群。
实时特征存储
1200多个特征，每秒更新一次。RedisCluster缓存延迟低于10毫秒。
LLM‑情感神谕
GPT‑4每天分析200万条推文，计算资产的“情绪”指数。
自适应风险矩阵
风险系数根据波动性和流动性每秒重新计算50次。
一步一步：交易是如何诞生的
多源数据
• 订单簿 L2（Binance, Bybit, OKX）50 毫秒流刷新
• 链上指标（gas费，活跃钱包）
• 通过 LLM 情感分析处理每天 200 万+ 社交帖子
• 宏观跟踪器（DXY，标普500期货）
清理与特征工程
• Isolation Forest 剔除闪烁噪声
• 1,247 个特征存入 Redis-Feature-Store (< 12 毫秒)
• Z-score 归一化修正流动性激增
模型集成
• LSTM 捕捉K线顺序
• Transformer 读取新闻/推文的上下文
• Gradient Boosting 在最近10天进行再训练
贝叶斯选择器 根据小时波动率赋予每个模型权重
风险核心
• 价值风险计算 50次/秒
• 动态仓位调整器确定交易量
• 若VAR低于阈值——执行绿灯
低延迟执行
• 如果WebSocket中断，REST回退时间 < 150 毫秒
• 87%的订单进入第一个价格层级
自我学习
• 交易关闭后，整个轨迹（状态-动作-奖励）被记录
• “Replay Trainer” 夜间重新计算权重；新模型无停机时间直接推送到生产环境（A/B 金丝雀发布）
实时示例：从信号到盈利仅需14秒
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L2 订单簿 BTC/USDT 显示买盘激增 +1,800 BTC，持续 90 毫秒。
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LLM-Sentiment 捕捉了来自 Glassnode 关于 BTC 从交易所流出的系列推文。
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模型集成将“多头概率”提升至0.83（阈值0.75）。
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风险核心计算的交易量为0.37比特币（VaR 1.4%）。
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Smart-Router选择Bybit（较小的点差），发送限价单。
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价格 +0.42% — 止盈触发，利润 +0.0016 BTC，日志发送至重放训练器。
银行级别的安全性
AES-256 加密
所有用户数据在“静止”和“传输”过程中均被加密。
RBAC + 多因素认证
默认零权限和强制双重身份验证。
零信任网络
每个服务在每次请求时都会进行身份验证；原则上不存在“信任区”。
实时威胁检测
SIEM平台实时分析日志并在30秒内向SOC团队发出警报。
值得信赖的数据
< 70 ms
信号到订单的平均延迟
87 %
交易达到了第一个价格水平
15 PB
用于训练模型的数据
99.97 %
推理集群的12个月运行时间
常见问题
预测背后的算法是什么？
LSTM + Transformer + 梯度提升与贝叶斯超参数搜索集成模型。
客户需要多少台服务器？
一个也没有——所有内容都托管在我们的集群上，您通过API连接或开启跟单交易。
模型多久重新训练一次？
基础权重每月更新一次，在线微调实时进行。
可以连接自己的数据吗？
企业客户可使用SDK以导入私有数据集。
API调用的平均延迟是多少？
p99=42 毫秒，通过欧盟数据中心。
服务器位于哪里？
法兰克福、阿姆斯特丹、弗吉尼亚和东京 — 4个地理集群。
支持期货合约吗？
是的。支持Binance、Bybit、OKX的USDT-M和COIN-M合约及其他合约。
最低存款是多少？
启动资金100美元，建议≥300美元。
可以导出日志吗？
REST端点/v1/trades/export 导出CSV。
有白标服务吗？
是的，企业许可证和99.99%的服务水平协议（SLA）。
如果交易所不可用怎么办？
故障切换将在 3 秒内将 WebSocket 切换至备用。