从本质上说，交易机器人是一种软件程序，它直接与金融交易所进行交互(通常使用API获取和解释相关信息)，并根据市场数据的解释发出买卖订单。这些机器人通过监测市场价格走势，并根据一套预先设定和编程的规则做出反应，从而做出这些决定。
通常，一个交易机器人会分析市场行为，例如交易量、订单、价格和时间，它们通常可以根据您自己的喜好进行编程。
人工智能技术是智能工业时代的核心技术之一。人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些技术的应用使得机器能够自主地学习、理解和判断，可以帮助工业企业实现自动化、智能化和高效化的生产和管理。
Quantitative trading is an investment model that is automatically carried out by computers during the trading phase，它是对人类的投资理念进行规范化、变量化、模型化，形成一整套可量化的操作理念，并用历史数据进行分析和验证。
int QuantizeConvPerChannel(const floatweight,const int size,const floatbias,int8_t*quantizedWeight,
int32_tquantizedBias,floatscale,const std::vector<float>&inputScale,
const std::vector<float>&outputScale,std::string method,float weightClampValue,bool mergeChannel){
const int inputChannels=inputScale.size();
const int outputChannels=outputScale.size();
const int icXoc=inputChannels*outputChannels;
DCHECK(size%icXoc==0)<<"Input Data Size Error!";
std::vector<float>quantizedWeightScale(outputChannels);
float inputScalexWeight=1.0f;
if(mergeChannel){
if(method=="MAX_ABS"){
SymmetricQuantizeWeight(weight,size,quantizedWeight,quantizedWeightScale.data(),outputChannels,weightClampValue);
}
else if(method=="ADMM"){
QuantizeWeightADMM(weight,size,quantizedWeight,quantizedWeightScale.data(),outputChannels,weightClampValue);
}
inputScalexWeight=inputScale[0];
}else{
const int kernelSize=size/icXoc;
const int ocStride=size/outputChannels;
//每个权重都乘上对应scale
std::vector<float>weightMultiByInputScale(size);
for(int oc=0;oc<outputChannels;++oc){
for(int ic=0;ic<inputChannels;++ic){
for(int i=0;i<kernelSize;++i){
const int index=ococStride+ickernelSize+i;
weightMultiByInputScale[index]=inputScale[ic]*weight[index];
}
}
}
if(method=="MAX_ABS"){
SymmetricQuantizeWeight(weightMultiByInputScale.data(),size,quantizedWeight,quantizedWeightScale.data(),outputChannels,weightClampValue);
}
else if(method=="ADMM"){
QuantizeWeightADMM(weightMultiByInputScale.data(),size,quantizedWeight,quantizedWeightScale.data(),outputChannels,weightClampValue);
}
}
for(int i=0;i<outputChannels;++i){
if(fabs(outputScale<i>)<=1e-6){
scale<i>=0.0f;
}else{
scale<i>=inputScalexWeight*quantizedWeightScale<i>/outputScale[0];
}
}
if(bias){
for(int i=0;i<outputChannels;++i){
if(fabs(inputScalexWeight)<=1e-6||fabs(quantizedWeightScale<i>)<=1e-6){
quantizedBias<i>=0;
}else{
quantizedBias<i>=static_cast<int32_t>(bias<i>/(inputScalexWeight*quantizedWeightScale<i>));
}
}
}
return 0;
}
