预订单 Golang实施了限价订单簿（LOB），用于加密货币交易所中的高频交易。 灵感来自文章。 运作方式 一阶加-O（log M），所有其他均为O（1） 取消– O（1） GetBestBid / Offer – O（1） GetVolumeAtLimit – O（1） 性能 在平均MacBook Pro上，以有限数量的价格级别（10,000个级别）随机生成的插入：〜200ns / op或〜5M op / s 去做 对象池（完成） 基准的真实数据

互联网时代产生了对低成本，匿名且可快速验证的交易以用于在线易货交易的需求，结果出现了快速的结算资金。 在大多数情况下，电子货币已经扮演了这个角色，但是最近几年出现了两种新型的货币。 集中虚拟货币（通常用于在社交和游戏经济中进行交易的目的）和加密货币，旨在通过提供直接的点对点在线支付来消除对金融中介的需求。 我们描述了导致这些货币发展的历史背景，以及在实际经济中的使用和作为投资产品的使用方面的一些现代和近期趋势。 由于这些货币是纯数字结构，没有政府或地方政府的支持，因此我们将在货币理论的背景下对其进行讨论，以确定它们在每种货币下的价值。 最后，我们在处理世界各地这些货币的交易方面提供了监管准备状态的概述。

硬币市场图标 一个简单的脚本，用于从CoinMarketCap下载所有加密货币图标 主要特征 使用Node.js进行构建 下载所有16x16、32x32、64x64或128x128像素的图标 根据弹头，股票或等级为图标命名 始终以.png格式获取最新图标 超级简单的运行 :winking_face: 如何使用 要运行此脚本，您需要和 接下来打开终端，并从命令行输入： # Clone the repo $ git clone https://github.com/MitchDorrestijn/coinmarketcap-icons.git # Go into the coinmarketcap-icons directory $ cd coinmarketcap-icons # Run the script $ node index.js 默认情况下，该脚本从下载所有加密货币图标，其格式为“ slug”作为名称

LSTM_Stock_Predictor 由于加密货币投机活动的波动性，投资者通常会尝试结合社交媒体和新闻文章的观点来帮助指导其交易策略。 这样的指标之一就是 ，它试图使用各种数据源来产生加密货币的每日FNG值。 让我们使用FNG值和简单的收盘价来构建和评估深度学习模型，以确定FNG指标是否为加密货币提供比正常收盘价数据更好的信号。 我们将使用深度学习递归神经网络来建模比特币收盘价。 一个模型将使用FNG指标来预测收盘价，而第二个模型将使用收盘窗口来预测第n个收盘价。 方法： 准备数据以进行培训和测试 我们将使用n天窗口的时间窗口对数据进行切片。 对于Fear and Greed模型，我们将使用FNG值来尝试并预测收盘价。 对于收盘价模型，我们将使用之前的收盘价来尝试并预测下一个收盘价。 在每个模型中，我们将使用70％的数据进行训练，并使用30％的数据进行测试 使用MinMax

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区块链驱动金融 数字货币与智能合约技术 阅读笔记

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区块链驱动金融 数字货币与智能合约技术 读书笔记

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产品特点 支持每个运行单独货币的池集群 使用异步I / O的超低延迟，多线程Stratum实现 自适应共享难度（“ vardiff”） 使用本机代码进行PoW验证（散列）以实现最佳性能 清除DDoS /洪水引发的僵尸工作者的会话管理 交付过程 禁止系统 端口4000上的实时统计 WebSocket流式传输重要事件，例如发现块，解锁块，付款等 POW（工作量证明）和POS（权益证明）支持 每个池的详细日志记录到控制台和文件系统 在Linux和Windows上运行 支持的硬币 请参考以获取完整列表。 以太坊 Miningcore实现了编写的以太。 该协议由所有主要的以太坊矿工实现。 必须通过