算法交易的主要类型有:(1)被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。
(2)主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。
(3)综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
int main(int argc, const char* argv[]) {
if (argc < 4) {
DLOG(INFO) << "Usage: ./quantized.out src.mnn dst.mnn preTreatConfig.json\n";
return 0;
}
const char* modelFile = argv[1];
const char* preTreatConfig = argv[3];
const char* dstFile = argv[2];
DLOG(INFO) << ">>> modelFile: " << modelFile;
DLOG(INFO) << ">>> preTreatConfig: " << preTreatConfig;
DLOG(INFO) << ">>> dstFile: " << dstFile;
// 加载待量化的模型
std::unique_ptr<MNN::NetT> netT;
{
std::ifstream input(modelFile);
std::ostringstream outputOs;
outputOs << input.rdbuf();
netT = MNN::UnPackNet(outputOs.str().c_str());
}
// temp build net for inference
flatbuffers::FlatBufferBuilder builder(1024);
auto offset = MNN::Net::Pack(builder, netT.get());
builder.Finish(offset);
int size = builder.GetSize();
auto ocontent = builder.GetBufferPointer();
// model buffer for creating mnn Interpreter
std::unique_ptr<uint8_t> modelForInference(new uint8_t[size]);
memcpy(modelForInference.get(), ocontent, size);
std::unique_ptr<uint8_t> modelOriginal(new uint8_t[size]);
memcpy(modelOriginal.get(), ocontent, size);
netT.reset();
netT = MNN::UnPackNet(modelOriginal.get());
// quantize model's weight
DLOG(INFO) << "Calibrate the feature and quantize model...";
// 构建Calibration对象，负责量化
std::shared_ptr<Calibration> calibration(
new Calibration(netT.get(), modelForInference.get(), size, preTreatConfig));
// 执行量化，更新参数为int8
calibration->runQuantizeModel();
// 将量化的参数写入json文件
calibration->dumpTensorScales(dstFile);
DLOG(INFO) << "Quantize model done!";
// 保存量化后的模型
flatbuffers::FlatBufferBuilder builderOutput(1024);
builderOutput.ForceDefaults(true);
auto len = MNN::Net::Pack(builderOutput, netT.get());
builderOutput.Finish(len);
{
std::ofstream output(dstFile);
output.write((const char*)builderOutput.GetBufferPointer(), builderOutput.GetSize());
}
return 0;
}
