量化交易的核心是建立交易策略和模型。这些交易策略和模型通常是由金融学、统计学和计算机科学等领域的专家和团队共同开发的，包括基于技术指标的策略、基于基本面分析的策略、基于市场情绪的策略等。

　　在量化交易中，交易决策往往是由计算机程序自动执行的，而不是由人为决策。这种自动化交易的优点在于可以减少人为因素的干扰，提高交易效率和精度，并且可以实现更加精细的风险控制。

　　数字货币市场提供了丰富的数据，合约量化開发V：I82/OO8O/8II6可以用于构建量化策略。例如，可以利用机器学习算法对历史价格数据进行预测，或者利用统计套利等策略在不同交易所之间实现无风险利润。

　　使用量化交易策略进行数字货币交易需要遵循以下步骤：

　　1、选择交易平台和数字货币：首先需要选择一个可靠的数字货币交易平台，然后选择要交易的数字货币。

　　2、设计交易策略：根据自己的投资目标和风险偏好，设计适合自己的交易策略。可以选择均值回归、动量交易、套利等量化交易策略，也可以结合基本面分析和技术分析等策略，综合判断市场走势和交易机会。

　　3、收集数据并进行分析：根据设计的交易策略，收集数字货币市场的历史价格数据、交易量数据和市场情况等信息，进行数据分析和模型建立。可以使用Python等编程语言，使用量化交易平台提供的API接口，获取市场数据和进行交易操作。

　　4、进行回测和优化：使用历史数据进行回测，评估交易策略的效果和风险，同时进行策略优化和参数调整，提高交易效率和收益。

　　5、实盘交易：在经过回测和优化后，可以将交易策略应用于实盘交易。在交易过程中，要注意风险控制和资金管理，合理设置止盈止损等交易规则。

　　通常这样设计：

　　function Process(symbol){

　　exchange.IO("currency",symbol)

　　var ticker=_C(exchange.GetTicker)

　　Log("已经切换交易对，按照策略逻辑处理交易对：",symbol,"行情：",ticker)

　　//...

　　//..

　　//.

　　}

　　function main(){

　　var symbols=["BTC_USDT","LTC_USDT","ETH_USDT"]

　　while(true){

　　for(var i=0;i<symbols.length;i++){

　　Process(symbols<i>)

　　Sleep(500)

　　}

　　}

　　}