বিটকয়েন (বিটিসি)
দামের পার্থক্যের তথ্যঃ বিটিসি টেকসই - বিটিসি ত্রৈমাসিক ((সমন্বয় পরীক্ষা বাদ দেওয়া হয়েছে)
লেনদেনের সময়কালঃ ১ মিনিট
头寸匹配：1:1
লেনদেনের ধরনঃ একই জাতের ক্রস পিরিয়ড
ওভারডিফারেন্স ট্রেডিংয়ের শর্তাবলীঃ যদি বর্তমান অ্যাকাউন্টের কোনও হোল্ডিং না থাকে এবং ওভারডিফারেন্স < (দীর্ঘমেয়াদী ওভারডিফারেন্স স্তর - প্রান্তিককরণ) হয় তবে ওভারডিফারেন্স ট্রেডিং করুন। অর্থাৎ, বিটিসি স্থায়ীভাবে কিনুন এবং বিটিসি প্রতি কোয়ার্টার বিক্রি করুন।
শূন্য মূল্য ব্যবধানের শর্তাবলীঃ যদি বর্তমান অ্যাকাউন্টটি হোল্ডিং না থাকে এবং দামের ব্যবধান > (দীর্ঘমেয়াদী মূল্য ব্যবধানের স্তর + প্রান্তিককরণ) হয়, তবে শূন্য মূল্য ব্যবধান করুন; অর্থাৎঃ বিটিসি স্থায়ীভাবে বিক্রি করুন, বিটিসি প্রতি চতুর্থাংশ কিনুন।
ওভারডিফারেন্স প্যারেন্টিংয়ের শর্তাবলীঃ যদি বর্তমান অ্যাকাউন্টে বিটিসির স্থায়ী ওয়ারেন্টি থাকে এবং বিটিসির ত্রৈমাসিক খালি অর্ডার থাকে এবং দামের পার্থক্য > দীর্ঘমেয়াদী দামের পার্থক্যের স্তর থাকে, তাহলে ওভারডিফারেন্স প্যারেন্টি হয়। অর্থাৎঃ বিটিসির স্থায়ী ওয়ারেন্টি বিক্রি করুন, বিটিসির ত্রৈমাসিক ক্রয় করুন।
ফাঁকা মূল্যের বৈষম্য স্থির করার শর্তাবলীঃ যদি বর্তমান অ্যাকাউন্টে বিটিসির স্থায়ী ফাঁকা অর্ডার থাকে এবং এটির একাধিক কোয়ার্টার বিটিসি অর্ডার থাকে এবং দামের পার্থক্য <দীর্ঘমেয়াদী মূল্যের বৈষম্যের স্তর, তবে ফাঁকা মূল্য বৈষম্য হয়। অর্থাৎঃ স্থায়ীভাবে বিটিসি কিনুন, কোয়ার্টার বিটিসি বিক্রি করুন।
উদাহরণস্বরূপঃযদি বিটিসি ও বিটিসির দামের পার্থক্য দীর্ঘমেয়াদে ৩৫ এর কাছাকাছি থাকে; যদি একদিনের দামের পার্থক্য ৫০ হয়, তাহলে আমরা আশা করি যে দামের পার্থক্য ভবিষ্যতে ৩৫ বা তার নিচে ফিরে আসবে। তাহলে বিটিসি বিক্রি করে বিটিসি কেনা যাবে এবং বিটিসি কেনা যাবে। বিপরীতভাবে, বিটিসি ও বিটিসির দামের পার্থক্য সর্বদা শূন্যের কাছাকাছি ফিরে আসবে। সুতরাং, যখন দামের পার্থক্যটি ইতিবাচক হয়, তখন অগ্রাধিকার দিন, যখন দামের পার্থক্যটি নেতিবাচক হয়, তখন বেশি দামের পার্থক্য করুন।
:point_right: আপনি যদি এই কৌশলটি সম্পর্কে আগ্রহী হন তবে দয়া করে +V:Irene11229 (আমার হোম পেজে ক্লিক করুন, আমি আরও কৌশল আপডেট করব এবং কয়েকটি শীর্ষস্থানীয় এক্সচেঞ্জের বাজার বিশ্লেষণের তথ্যও পাবেন)
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import time
from kumex.client import Trade, Market
class Hf(object):
def __init__(self):
# read configuration from json file
with open('config.json', 'r') as file:
config = json.load(file)
self.api_key = config['api_key']
self.api_secret = config['api_secret']
self.api_passphrase = config['api_passphrase']
self.sandbox = config['is_sandbox']
self.symbol_a = config['symbol_a']
self.symbol_b = config['symbol_b']
self.spread_mean = float(config['spread_mean'])
self.leverage = float(config['leverage'])
self.size = int(config['size'])
self.num_param = float(config['num_param'])
self.trade = Trade(self.api_key, self.api_secret, self.api_passphrase, is_sandbox=self.sandbox)
self.market = Market(self.api_key, self.api_secret, self.api_passphrase, is_sandbox=self.sandbox)
def get_symbol_price(self, symbol):
ticker = self.market.get_ticker(symbol)
return float(ticker['price'])
if __name__ == '__main__':
hf = Hf()
while 1:
# ticker of symbols
price_af = hf.get_symbol_price(hf.symbol_a)
price_bf = hf.get_symbol_price(hf.symbol_b)
# position of symbols
position_a = hf.trade.get_position_details(hf.symbol_a)
position_a_qty = int(position_a['currentQty'])
position_b = hf.trade.get_position_details(hf.symbol_b)
position_b_qty = int(position_b['currentQty'])
# interval of price
new_spread = price_af - price_bf
print('new_spread =', new_spread)
if position_a_qty == position_b_qty == 0 and new_spread < (hf.spread_mean - hf.num_param):
buy_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_a, 'buy', hf.leverage, hf.size, price_af + 1)
print('buy %s,order id =%s' % (hf.symbol_a, buy_order['orderId']))
sell_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_b, 'sell', hf.leverage, hf.size, price_bf - 1)
print('sell %s,order id =%s' % (hf.symbol_b, sell_order['orderId']))
elif position_a_qty == position_b_qty == 0 and new_spread > (hf.spread_mean + hf.num_param):
buy_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_a, 'sell', hf.leverage, hf.size, price_af - 1)
print('sell %s,order id =%s' % (hf.symbol_a, buy_order['orderId']))
sell_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_b, 'buy', hf.leverage, hf.size, price_bf + 1)
print('buy %s,order id =%s' % (hf.symbol_b, sell_order['orderId']))
elif position_a_qty > 0 and position_b_qty < 0 and new_spread > hf.spread_mean:
buy_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_a, 'sell', position_a['realLeverage'],
position_a_qty, price_af + 1)
print('sell %s,order id =%s' % (hf.symbol_a, buy_order['orderId']))
sell_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_b, 'buy', position_a['realLeverage'],
position_a_qty, price_bf - 1)
print('buy %s,order id =%s' % (hf.symbol_b, sell_order['orderId']))
elif position_a_qty < 0 and position_b_qty > 0 and new_spread < hf.spread_mean:
buy_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_a, 'buy', position_a['realLeverage'],
position_a_qty, price_af - 1)
print('buy %s,order id =%s' % (hf.symbol_a, buy_order['orderId']))
sell_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_b, 'sell', position_a['realLeverage'],
position_a_qty, price_bf + 1)
print('sell %s,order id =%s' % (hf.symbol_b, sell_order['orderId']))
time.sleep(60)
গ্রহণকারীআপনি কি বলতে চাচ্ছেন যে এর বিপরীতে, স্থায়ী দামগুলি প্রায় বর্তমানের দামের সমান, দামগুলি বড় হয়ে গেছে, অবশ্যই কোয়ার্টারাল দাম বেশি, কিভাবে কোয়ার্টারাল কিনতে হবে, স্থায়ী কিনতে হবে, কোয়ার্টারাল বিক্রি করা উচিত?