对于策略设计的初学者来说,对冲策略是非常好的练手策略。本篇实现一个简单但是可以实盘的数字货币现货对冲策略,希望可以让初学者学习到一些设计经验。
首先明确这个即将设计的策略是一个数字货币现货对冲策略,我们设计最简单的对冲,只在两个现货交易所之间价格较高的交易所卖出,价格较低的交易所买入从而赚取差价。当价格较高的交易所全部都是计价币的时候(因为价格较高币都卖出了),价格较低的交易所全部都是币的时候(价格较低都买成币了)就无法对冲了。这个时候只能等价格反转对冲。
对冲的时候下单价格、数量,交易所都有精度限制,并且还有最小下单量限制。除了最小限制外策略在对冲时也要考虑一次对冲的最大下单量,下单量过大盘口也不会有足够的订单量。还需要考虑如果两个交易所计价币是不同的如何用汇率转换。对冲时手续费、吃单滑点都是交易成本,并不是只要有差价就可以对冲,所以对冲差价也有个触发值,低于某个差价时对冲是亏钱的。
基于这些考虑,策略需要设计出几个参数:
hedgeDiffPrice
,当差价超过这个值时,触发对冲操作。minHedgeAmount
,可对冲的最小下单量(币数)。maxHedgeAmount
,一次对冲的最大下单量(币数)。pricePrecisionA
,A交易所下单价格精度(小数位数)。amountPrecisionA
,A交易所下单量精度(小数位数)。pricePrecisionB
,B交易所下单价格精度(小数位数)。amountPrecisionB
,B交易所下单量精度(小数位数)。rateA
,第一个添加的交易所对象的汇率转换,默认1不转换。rateB
,第二个添加的交易所对象的汇率转换,默认1不转换。对冲策略需要保持两个账户的币数始终不变(即不持有任何方向头寸,保持中性),所以需要策略中有一个平衡逻辑始终检测平衡。检测平衡时就避免不了要获取两个交易所的资产数据。我们就需要写一个函数来使用。
function updateAccs(arrEx) {
var ret = []
for (var i = 0 ; i < arrEx.length ; i++) {
var acc = arrEx[i].GetAccount()
if (!acc) {
return null
}
ret.push(acc)
}
return ret
}
当下单之后如果没有成交的订单我们需要及时的撤销掉,不能让订单一直挂着。这个操作不论是平衡模块中,还是对冲逻辑中都是需要去处理的,所以还需要设计一个订单全撤函数。
function cancelAll() {
_.each(exchanges, function(ex) {
while (true) {
var orders = _C(ex.GetOrders)
if (orders.length == 0) {
break
}
for (var i = 0 ; i < orders.length ; i++) {
ex.CancelOrder(orders[i].Id, orders[i])
Sleep(500)
}
}
})
}
在平衡币数时,我们需要在某个深度数据中查找累计到一定币数的价格,所以就需要一个这样的函数来处理。
function getDepthPrice(depth, side, amount) {
var arr = depth[side]
var sum = 0
var price = null
for (var i = 0 ; i < arr.length ; i++) {
var ele = arr[i]
sum += ele.Amount
if (sum >= amount) {
price = ele.Price
break
}
}
return price
}
然后就是我们需要对具体对冲的下单操作进行设计编写,需要设计成并发下单:
function hedge(buyEx, sellEx, price, amount) {
var buyRoutine = buyEx.Go("Buy", price, amount)
var sellRoutine = sellEx.Go("Sell", price, amount)
Sleep(500)
buyRoutine.wait()
sellRoutine.wait()
}
最后,我们来完成平衡函数的设计,平衡函数略微有点复杂。
function keepBalance(initAccs, nowAccs, depths) {
var initSumStocks = 0
var nowSumStocks = 0
_.each(initAccs, function(acc) {
initSumStocks += acc.Stocks + acc.FrozenStocks
})
_.each(nowAccs, function(acc) {
nowSumStocks += acc.Stocks + acc.FrozenStocks
})
var diff = nowSumStocks - initSumStocks
// 计算币差
if (Math.abs(diff) > minHedgeAmount && initAccs.length == nowAccs.length && nowAccs.length == depths.length) {
var index = -1
var available = []
var side = diff > 0 ? "Bids" : "Asks"
for (var i = 0 ; i < nowAccs.length ; i++) {
var price = getDepthPrice(depths[i], side, Math.abs(diff))
if (side == "Bids" && nowAccs[i].Stocks > Math.abs(diff)) {
available.push(i)
} else if (price && nowAccs[i].Balance / price > Math.abs(diff)) {
available.push(i)
}
}
for (var i = 0 ; i < available.length ; i++) {
if (index == -1) {
index = available[i]
} else {
var priceIndex = getDepthPrice(depths[index], side, Math.abs(diff))
var priceI = getDepthPrice(depths[available[i]], side, Math.abs(diff))
if (side == "Bids" && priceIndex && priceI && priceI > priceIndex) {
index = available[i]
} else if (priceIndex && priceI && priceI < priceIndex) {
index = available[i]
}
}
}
if (index == -1) {
Log("无法平衡")
} else {
// 平衡下单
var price = getDepthPrice(depths[index], side, Math.abs(diff))
if (price) {
var tradeFunc = side == "Bids" ? exchanges[index].Sell : exchanges[index].Buy
tradeFunc(price, Math.abs(diff))
} else {
Log("价格无效", price)
}
}
return false
} else if (!(initAccs.length == nowAccs.length && nowAccs.length == depths.length)) {
Log("错误:", "initAccs.length:", initAccs.length, "nowAccs.length:", nowAccs.length, "depths.length:", depths.length)
return true
} else {
return true
}
}
根据策略需求设计好了这些函数,下面可以开始设计策略的主函数了。
在FMZ上策略是从main
函数开始执行的。在main
函数开始的部分我们要做一些策略的初始化工作。
交易所对象名称 因为策略中很多操作要使用到交易所对象,例如获取行情、下单等等。所以每次都使用一个较长的名字会很麻烦,小技巧就是使用一个简单的名字代替,例如:
var exA = exchanges[0]
var exB = exchanges[1]
这样后面编写代码就很舒服了。
汇率、精度相关设计
// 精度,汇率设置
if (rateA != 1) {
// 设置汇率A
exA.SetRate(rateA)
Log("交易所A设置汇率:", rateA, "#FF0000")
}
if (rateB != 1) {
// 设置汇率B
exB.SetRate(rateB)
Log("交易所B设置汇率:", rateB, "#FF0000")
}
exA.SetPrecision(pricePrecisionA, amountPrecisionA)
exB.SetPrecision(pricePrecisionB, amountPrecisionB)
如果汇率参数rateA
、rateB
有设置为1的(默认是1),即rateA != 1
或rateB != 1
不会触发,所以不会设置汇率转换。
重置所有数据
有时候策略启动时需要删除所有日志、清空记录的数据。就可以设计一个策略界面参数isReset
,然后在策略中初始化的部分设计重置代码,例如:
if (isReset) { // 当isReset为真时重置数据
_G(null)
LogReset(1)
LogProfitReset()
LogVacuum()
Log("重置所有数据", "#FF0000")
}
恢复初始账户数据、更新当前账户数据
为了判断平衡,策略需要持续记录最初的账户资产情况用于和当前对比,nowAccs
这个变量就是用来记录当前账户数据,使用我们刚才设计好的函数updateAccs
获取当前交易所的账户数据。initAccs
用来记录最初的账户状态(交易所A和交易所B的币数、计价币数等数据)。对于initAccs
首先使用_G()
函数恢复(_G函数会持久记录数据,并且可以重新返回记录的数据,具体查看API文档:链接), 如果查询不到就用当前的账户信息赋值并用_G
函数记录。
例如以下代码:
var nowAccs = _C(updateAccs, exchanges)
var initAccs = _G("initAccs")
if (!initAccs) {
initAccs = nowAccs
_G("initAccs", initAccs)
}
主循环中的代码就是策略逻辑每轮执行的流程,不停的往复执行就构成了策略主循环。让我们来看下主循环中程序每次执行的流程。
获取行情数据,判断行情数据有效性
var ts = new Date().getTime()
var depthARoutine = exA.Go("GetDepth")
var depthBRoutine = exB.Go("GetDepth")
var depthA = depthARoutine.wait()
var depthB = depthBRoutine.wait()
if (!depthA || !depthB || depthA.Asks.length == 0 || depthA.Bids.length == 0 || depthB.Asks.length == 0 || depthB.Bids.length == 0) {
Sleep(500)
continue
}
这里可以看到使用了FMZ平台的并发函数exchange.Go
,创建了调用GetDepth()
接口的并发对象depthARoutine
、depthBRoutine
。这两个并发对象创建时,调用GetDepth()
接口也随即发生,此时两个获取深度数据的请求都向交易所发送了过去。
然后调用depthARoutine
、depthBRoutine
对象的wait()
方法获取深度数据。
获取到深度数据之后,需要对深度数据进行检查判断其有效性。对于数据异常的情况触发执行continue
语句重新执行主循环。
使用价差值
参数还是差价比例
参数?
var targetDiffPrice = hedgeDiffPrice
if (diffAsPercentage) {
targetDiffPrice = (depthA.Bids[0].Price + depthB.Asks[0].Price + depthB.Bids[0].Price + depthA.Asks[0].Price) / 4 * hedgeDiffPercentage
}
参数上我们做了这样的设计。FMZ的参数可以基于某个参数显示或者隐藏,这样我们就可以做一个参数来决定是使用价格差
,还是差价比例
。
策略界面参数上增加了一个参数diffAsPercentage
。另外两个基于这个参数显示或者隐藏的参数设置为:
hedgeDiffPrice@!diffAsPercentage
,当diffAsPercentage
为假显示该参数。
hedgeDiffPercentage@diffAsPercentage
,当diffAsPercentage
为真显示该参数。
这样设计之后,我们勾选了diffAsPercentage
参数,就是按差价比例作为对冲触发条件。不勾选diffAsPercentage
参数就是按价格差作为对冲触发条件。
判断对冲触发条件
if (depthA.Bids[0].Price - depthB.Asks[0].Price > targetDiffPrice && Math.min(depthA.Bids[0].Amount, depthB.Asks[0].Amount) >= minHedgeAmount) { // A -> B 盘口条件满足
var price = (depthA.Bids[0].Price + depthB.Asks[0].Price) / 2
var amount = Math.min(depthA.Bids[0].Amount, depthB.Asks[0].Amount)
if (nowAccs[0].Stocks > minHedgeAmount && nowAccs[1].Balance / price > minHedgeAmount) {
amount = Math.min(amount, nowAccs[0].Stocks, nowAccs[1].Balance / price, maxHedgeAmount)
Log("触发A->B:", depthA.Bids[0].Price - depthB.Asks[0].Price, price, amount, nowAccs[1].Balance / price, nowAccs[0].Stocks) // 提示信息
hedge(exB, exA, price, amount)
cancelAll()
lastKeepBalanceTS = 0
isTrade = true
}
} else if (depthB.Bids[0].Price - depthA.Asks[0].Price > targetDiffPrice && Math.min(depthB.Bids[0].Amount, depthA.Asks[0].Amount) >= minHedgeAmount) { // B -> A 盘口条件满足
var price = (depthB.Bids[0].Price + depthA.Asks[0].Price) / 2
var amount = Math.min(depthB.Bids[0].Amount, depthA.Asks[0].Amount)
if (nowAccs[1].Stocks > minHedgeAmount && nowAccs[0].Balance / price > minHedgeAmount) {
amount = Math.min(amount, nowAccs[1].Stocks, nowAccs[0].Balance / price, maxHedgeAmount)
Log("触发B->A:", depthB.Bids[0].Price - depthA.Asks[0].Price, price, amount, nowAccs[0].Balance / price, nowAccs[1].Stocks) // 提示信息
hedge(exA, exB, price, amount)
cancelAll()
lastKeepBalanceTS = 0
isTrade = true
}
}
对冲触发条件有这么几个:
1、首先满足对冲差价,只有当盘口的差价满足设置的差价参数时才可对冲。
2、盘口可对冲量要满足参数上设置的最小对冲量,因为不同交易所可能限制的最小下单量不同,所以要取两者中最小的。
3、卖出操作的交易所中的资产足够卖出,买入操作的交易所中的资产足够买入。
这些条件满足时,执行对冲函数进行对冲下单。在主函数之前我们提前声明了一个变量isTrade
用来标记是否发生对冲,这里如果对冲触发则设置该变量为true
。并且重置全局变量lastKeepBalanceTS
为0(lastKeepBalanceTS用于标记最近一次平衡操作的时间戳,设置为0会立即触发平衡操作),然后取消所有挂单。
平衡操作
if (ts - lastKeepBalanceTS > keepBalanceCyc * 1000) {
nowAccs = _C(updateAccs, exchanges)
var isBalance = keepBalance(initAccs, nowAccs, [depthA, depthB])
cancelAll()
if (isBalance) {
lastKeepBalanceTS = ts
if (isTrade) {
var nowBalance = _.reduce(nowAccs, function(sumBalance, acc) {return sumBalance + acc.Balance}, 0)
var initBalance = _.reduce(initAccs, function(sumBalance, acc) {return sumBalance + acc.Balance}, 0)
LogProfit(nowBalance - initBalance, nowBalance, initBalance, nowAccs)
isTrade = false
}
}
}
可以看到平衡函数会定期执行,但是如果对冲操作触发了之后,lastKeepBalanceTS
被重置为0则平衡操作会立即触发。平衡成功之后会计算收益。
状态栏信息
LogStatus(_D(), "A->B:", depthA.Bids[0].Price - depthB.Asks[0].Price, " B->A:", depthB.Bids[0].Price - depthA.Asks[0].Price, " targetDiffPrice:", targetDiffPrice, "\n",
"当前A,Stocks:", nowAccs[0].Stocks, "FrozenStocks:", nowAccs[0].FrozenStocks, "Balance:", nowAccs[0].Balance, "FrozenBalance", nowAccs[0].FrozenBalance, "\n",
"当前B,Stocks:", nowAccs[1].Stocks, "FrozenStocks:", nowAccs[1].FrozenStocks, "Balance:", nowAccs[1].Balance, "FrozenBalance", nowAccs[1].FrozenBalance, "\n",
"初始A,Stocks:", initAccs[0].Stocks, "FrozenStocks:", initAccs[0].FrozenStocks, "Balance:", initAccs[0].Balance, "FrozenBalance", initAccs[0].FrozenBalance, "\n",
"初始B,Stocks:", initAccs[1].Stocks, "FrozenStocks:", initAccs[1].FrozenStocks, "Balance:", initAccs[1].Balance, "FrozenBalance", initAccs[1].FrozenBalance)
状态栏没有设计特别复杂,显示当前时间,显示A交易所到B交易所的差价和B交易所到A交易所的差价。显示当前对冲目标差价。显示A交易所账户资产数据,B交易所账户资产数据。
在参数上我们设计了转换汇率值参数,在策略开头main
函数初始操作的部分我们也设计了汇率转换。需要注意的是SetRate
汇率转换函数需要首先执行。
因为这个函数影响两个层面:
BTC_USDT
,价格单位都是USDT
,账户资产里可用计价币也是USDT
。如果我想换算成CNY的数值,在代码中设置exchange.SetRate(6.8)
就把exchange
这个交易所对象下的所有函数获取的数据进行了换算,换算成了CNY。
换算为什么计价币就给SetRate
函数传入当前计价币到目标计价币的汇率。完整的策略:不同计价币的现货对冲策略(教学)
松鼠宽客_乌克兰剑圣 厉害