加密货币市场最精细的数据 领先加密货币交易所的逐笔订单簿快照和更新、交易、未平仓合约、融资利率、期权链和清算数据。全面、公平、透明。
入门
以编程方式访问 Tardis.dev 历史市场数据的主要方式概述
Python 客户端 可方便地访问逐笔报价级别的历史市场数据
高效的数据重放 API返回整个时间段的历史市场数据(与 Tardis.dev HTTP API相比,其中单个调用返回单分钟时间段的数据)
内置数据缓存
交易所原生格式的市场数据
Node.js 客户端提供对报价级别历史和实时市场数据的便捷访问
高效的数据重放 API返回整个时间段的历史市场数据(与 Tardis.dev HTTP API相比,其中单个调用返回单分钟时间段的数据)
直接连接到交易所 WebSocket API 的 统一实时数据流 API
完整的限价订单簿重建逻辑和可定制的订单簿快照
内置数据缓存
本地可运行的 tardis-machine 服务器 提供 HTTP 和 WebSocket 端点
高效的数据重放 API 端点返回整个时间段的历史市场数据(与 Tardis.dev HTTP API相比,其中单个调用返回单分钟时间段的数据)
WebSocket API 提供任何给定过去时间点的历史市场数据重放,具有与实时交易所 API 相同的数据格式和“订阅”逻辑 - 在许多情况下,现有交易所的 WebSocket 客户端可用于连接到此端点
整合的实时 WebSocket 数据流 API端点
内置数据缓存
实时数据流与历史数据回放无缝切换
C++、Java、Rust、C#、Go 和 R 客户端 -我们计划为这些语言添加专用客户端,同时提供以下替代方案:
直接 使用HTTP API
使用本地安装的tardis-machine 服务器的 HTTP 或 WebSocket API
如果您在集成方面有任何问题,我们很乐意为您提供帮助,请联系我们。
AAAI 2024 EarnHFT:高频交易的高效分层强化学习正式实施。
数据预处理部分请参考data_preprocess/README.md。
我们从tardis下载数据。您可能需要购买 API 密钥才能充分利用我们的代码。
我们首先从 tardis 下载数据,然后进行一些预处理,以使用 dataframe 在算法部分构建相应的 RL 环境。
算法部分请参考EarnHFT_Algorithm/README.md
我们首先训练低级代理,该代理在具有不同偏好参数的第二级上运行beta
。
然后,我们用有效数据评估低级别代理,将其分为不同类别,并挑选在市场的每个特定类别中表现出色的代理来构建策略池。
我们利用该池来训练在分钟级别上运行的高级代理。
我们在有效和测试数据集中评估高级代理。
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