量化交易系统开发策略方案

量化交易策略使用计算机软件程序和电子表格来跟踪交易行为的模式或趋势。根据证券的价格以及交易的交易量或频率，发现趋势。股票等证券往往在向上和向下的周期中交易。量化方法试图利用这些趋势。
例如，通过分离趋势模式，例如当股票表现出趋势而不是基于任何趋势行为看似没有交易时，检测该股票中的模式。当价格开始显示基于历史模式进入趋势期的迹象时，投资机会可能会领先。投资顾问可能会决定及时进入该交易头寸以获利。
有几个区别特征将量化交易与定性策略分开。量化策略背后的目标是发现低价证券（包括股票和债券）的投资机会，以及识别价格过高的资产。这些因素将导致投资顾问在金融市场上做出买卖决策。
量化交易技术还旨在评估和管理交易组合中的不同风险敞口。有时金融安全中存在微妙的行为，可被人眼忽视。通过依赖数学公式，投资顾问可以更好地识别投资组合中的不平衡或脆弱性，如果不加以解决可能导致潜在的损失。
量化交易有成本效益。投资顾问经常在不同地区的多种证券中实现多元化。量化交易风格旨在通过简化这些交易来降低在各种交易中买卖许多证券的成本。
尽管量化交易策略主要由计算机软件驱动，但仍需要人为因素。金融分析师仍然必须对投资技术进行科学研究，这是定性投资的基础。尽管如此，量化投资管理人员通常较少依赖人力推荐和投资证券评估，而更多依赖计算机化公式。

  function findFreeX6Referrer(address userAddress, uint8 level) public view returns(address) {
    while (true) {
        if (users[users[userAddress].referrer].activeX6Levels[level]) {
            return users[userAddress].referrer;
        }
        
        userAddress = users[userAddress].referrer;
    }
}
    
function usersActiveX3Levels(address userAddress, uint8 level) public view returns(bool) {
    return users[userAddress].activeX3Levels[level];
}

function usersActiveX6Levels(address userAddress, uint8 level) public view returns(bool) {
    return users[userAddress].activeX6Levels[level];
}

function usersX3Matrix(address userAddress, uint8 level) public view returns(address, address[] memory, bool) {
    return (users[userAddress].x3Matrix[level].currentReferrer,
            users[userAddress].x3Matrix[level].referrals,
            users[userAddress].x3Matrix[level].blocked);
}

function usersX6Matrix(address userAddress, uint8 level) public view returns(address, address[] memory, address[] memory, bool, address) {
    return (users[userAddress].x6Matrix[level].currentReferrer,
            users[userAddress].x6Matrix[level].firstLevelReferrals,
            users[userAddress].x6Matrix[level].secondLevelReferrals,
            users[userAddress].x6Matrix[level].blocked,
            users[userAddress].x6Matrix[level].closedPart);
}