Lineare Hang-Single-Stream-Strategien basierend auf Datenwiedergabefunktionen

Vorwort

Es wird oft gesagt, dass Handel eine Kunst ist und dass Kunst aus Inspiration kommt. Heute möchte ich mit Ihnen teilen, wie Sie Ihre eigene Inspiration aus dem Handel finden können, indem Sie die Datenqualitätswiedergabe der Erfinder nutzen.

Die Inspiration und das Handeln

Im Allgemeinen beziehen wir uns auf Inspiration, wenn wir sagen, dass Menschen in einem momentanen kreativen Zustand im Gedankenablauf erscheinen. Für Händler ist die linke Gehirnhälfte der Entwicklung einer Reihe von Regeln wie Strategien, Kapitalverteilung und Parameter-Einstellungen, die von der rechten Gehirnhälfte ausgehen.

Viele Menschen haben den Begriff "Platzgefühl" gehört. Es ist ein Gefühl von Unklarheit, als ob man sich mit dem Geschehen in der Gegenwart vertraut fühlt. Diese ähnliche Sechste-Sinn-Intuition beim Handel, die zwar ohne logische Argumentation und Analyse ist, aber eine Vorhersage für die zukünftige Entwicklung der Märkte gibt, treibt den Händler dazu an, eine Kauf- oder Verkaufsentscheidung zu treffen.

Wie man sich inspirieren lässt

Für Außenstehende ist das Plausensinn ein unergründliches, mystisches Talent, mit dem man sich auf dem Markt etablieren kann. Tatsächlich ist das Plausensinn eine Zusammenfassung des Gehirns über die subjektive Handelserfahrung, eine Art verrücktes Vorurteilsgefühl, das durch Jahre des Plausens erkannt wurde.

Obwohl Inspiration streng genommen nicht vollständig gleichbedeutend ist wie Geschicklichkeit, bin ich überzeugt, dass jeder nach hunderten von Marktübungen ein tieferes Verständnis des Marktes hat, das bei der Entwicklung von Strategien in der Hand ist. Wenn man also dieses Talent erwerben möchte, wenn man mehr Handelsstrategien entwickeln möchte, ist es niemand anderes, als der Handwerker.

Aber wenn man sich nur aus dem realen Handel die Erfahrung machen will, seine eigenen Profitabilitätsmodelle und Handelsregeln zu bilden und seine eigenen bedingten Reflexionen im Unterbewusstsein zu trainieren, dann ist es schwierig. Neben den längeren Zeitkosten tragen die meisten Händler auch die Kosten für Kapitalverluste. Um dieses Problem zu lösen, haben die Erfinder die Datenwiedergabe-Funktion quantifiziert entwickelt.

Wie kann ich die Daten wiedergeben?

Die Datenwiedergabefunktion kann ohne Handelszeitbeschränkungen trainiert werden, unterstützt eine Vielzahl von Kommoditätsfutures und digitalen Währungsvarianten, kann manuell und automatisch zurückgegeben werden, kann auch die historische Marktbeginnszeit und -geschwindigkeit frei einstellen. Im Vergleich zu anderen Software, die allgemein die K-Leinwand-Datenwiedergabe verwendet, haben die Erfinder die Datenwiedergabe auf Tick-Ebene quantifiziert, die dem Rücklaufmessumfeld des realen Handels nahe kommt, und die Marktpreisdaten wiederaufleben, so dass die Händler in die Realität geraten.

Die Entwickler haben eine qualifizierte Website.fmz.comSie können sich registrieren und sich anmelden, und dann klicken Sie auf die Datenerforschung im Control Center, um die Datenwiedergabe-Funktionsseite anzuzeigen. Es gibt vier Optionsfelder und einen Auswahlknopf.

Unter dem Daten-Tag befindet sich ein gesonderter Bereich. Links ist die Transaktionsgeschichte, in der alle bereits getätigten Aufträge in chronologischer Reihenfolge angezeigt werden. In der Mitte sind die 20-Fach-Tiefe der Bestell- und Verkaufsdaten. Rechts ist der Kontrollbereich für die Datenwiedergabe, in dem Sie die Möglichkeit haben, manuelle und automatische Datenwiedergabe zu wählen, die so einfach ist wie ein Media-Player.

Die Positionsindex kann die Markierung hin und her ziehen und ermöglicht eine schnelle Auswahl der Startzeit der Datenwiedergabe.

Am unteren Ende kann man auch die Wiedergabegeschwindigkeit der Daten durch ein rechts-links bewegtes Navigationszeichen steuern, in Millisekunden als Zeiteinheit, die sowohl beschleunigt als auch verlangsamt wird, wenn die Daten wiedergegeben werden.

Strategische Logik aufbauen

Obwohl es viele Faktoren gibt, die einen Preisfall beeinflussen, einschließlich der globalen Wirtschaftslage, der makroökonomischen Politik der Länder, der industriellen Politik, der Angebots- und Nachfragebeziehungen, internationaler Ereignisse, Zinssätze und Wechselkurse, Inflation und Konjunktur, Marktpsychologie, unbekannte Faktoren usw., sind die Preise auf der Endplatte das Ergebnis eines Wettbewerbes zwischen den verschiedenen Seiten. Wenn mehr Käufer als Verkäufer sind, steigen die Preise; wenn mehr Verkäufer als Käufer sind, fallen die Preise.

Durch die Quantifizierung der BTC_USDT-Transaktionen in den letzten Monaten, die von den Erfindern zurückgeführt wurden, haben wir festgestellt, dass die Tick-Daten deutlich uneinheitlich sind. Wenn der Markt hoch ist, ist die Anzahl der gehängten Aufträge deutlich größer als die Anzahl der gehängten Aufträge. Wenn der Markt hoch ist, ist die Anzahl der gehängten Aufträge deutlich kleiner als die Anzahl der gehängten Aufträge. Können wir dann einen kurzfristigen Preisrückgang anhand der Anzahl der gehängten Aufträge in den dünnen Aufträgen vorhersagen?

Die Antwort lautet ja.

Durch die Erhebung von Tiefen-Tick-Daten können wir die Anzahl der Aufträge von mehreren Leerzeichen berechnen und vergleichen. Wenn die Anzahl der Aufträge von mehreren Leerzeichen sehr groß ist, kann es zu einem potenziellen Verkaufsspiel kommen. Zum Beispiel, wenn die Anzahl der Aufträge von mehreren Leerzeichen N-fache der Anzahl der Aufträge von mehreren Leerzeichen ist, können wir davon ausgehen, dass die meisten Leute auf dem Markt mehr sehen und die Wahrscheinlichkeit eines Anstiegs der Preise in der nächsten kurzen Zeit erhöht wird.

Schreiben von Handelsstrategien

Nach der oben genannten Strategie Logik, beginnen Sie mit dem Code zu realisieren. So öffnen: fmz.com Website > Anmeldung > Control Center > Policy Library > Neue Strategien > Klicken Sie auf die obere rechte Ecke der Drag-down-Menü wählen Sie die Python-Sprache und beginnen Sie mit der Programmierung.

Schritt 1: Strategie-Framework erstellen

# 策略主函数
def onTick():
    pass


# 程序入口
def main():
    while True:  # 进入无限循环模式
        onTick()  # 执行策略主函数
        Sleep(1000)  # 休眠1秒

Wenn wir eine Politik schreiben, sollten wir sie groß und klein schreiben, so wie ein Dach, das das Rahmen und die Wand bedeckt. In diesem Rahmen haben wir zwei Funktionen verwendet: die Main-Funktion und die OnTick-Funktion. Die Main-Funktion ist die Input des Programms, d.h. der Programm wird von hier aus ausgeführt, dann geht es in den endlosen Loop-Modus und führt die OnTick-Funktion wieder aus.

Schritt 2: Schreiben von globalen Variablen

vol_ratio_arr = []  # 多空挂单比率数组
mp = 0  # 虚拟持仓

Der Grund, warum ich vol_ratio_arr als globale Variable definiere, ist, dass meine Strategie die Multiplatform-Hängen-Ratio eines Teils von Tick-Daten sammeln muss. Wenn wir die Variable vol_ratio_arr in die OnTick-Funktion setzen, ist es offensichtlich unlogisch, da die Loop-Betrieb, den wir benötigen, im Loop-Modus ist, um den Wert der Variable zu ändern, wenn eine Bedingung erreicht wird.

Die Halteverwaltung ist sehr notwendig, da sie mit der Kauf- und Verkaufslogik zusammenhängt, die wir im Allgemeinen im Nahrungsmittelhandel durch das Erhalten eines Kontos berechnen. Hier wird zur Vereinfachung des Codes direkt eine globale virtuelle Haltevariable definiert, um die Kauf- und Verkaufslogik zu steuern.

Schritt 3: Berechnen des aktuellen Mehrfachanteils

depth = exchange.GetDepth()  # 获取深度数据
asks = depth['Asks']  # 获取卖价数组
bids = depth['Bids']  # 获取买价数组
asks_vol = 0  # 所有卖价挂单
bids_vol = 0  # 所有买价挂单
for index, ask in enumerate(asks):  # 遍历卖价数组
    # 线性计算所有卖价挂单
    asks_vol = asks_vol + ask['Amount'] * (20 - index)
for index, bid in enumerate(bids):  # 遍历买价数组
    # 线性计算所有买价挂单
    bids_vol = bids_vol + bid['Amount'] * (20 - index)
bidask_ratio = bids_vol / asks_vol  # 计算多空比率

Es ist bekannt, dass digitale Währungen in der Regel 20-Grad-Dehnungsdaten sind. Wir können die Anzahl der hängenden Einträge von Mehrfach- und Leerzeichen addieren, um das Verhältnis von Mehrfach- und Leerzeichen zu berechnen. Wenn dieser Wert größer als 1 ist, bedeutet dies, dass mehr Leute mehr sehen als die, die leere sind, was einen Anstieg der Preise in der nahen Zukunft voraussagt. Wenn dieser Wert kleiner als 1 ist, bedeutet dies, dass die Leeren mehr als die, die leere sind, was den Preis in der nahen Zukunft voraussagt.

Es ist jedoch zu unterscheiden, dass der Wunsch, mehr oder weniger zu lesen, stärker ist, wenn die Aufhängung der Auflistung näher an der Auflistung liegt. Zum Beispiel ist der Wunsch, mehr oder weniger zu lesen, sicherlich stärker als der Wunsch, mehr oder weniger zu lesen.

Schritt 4: Lineare Berechnung des Anteils von Mehrfachflächen in einer Zeit

global vol_ratio_arr, mp  # 引入全局变量
vol_ratio_arr.insert(0, bidask_ratio)  # 把多空比率放到全局变量数组里面
if len(vol_ratio_arr) > 20:  # 如果数组超过指定长度
    vol_ratio_arr.pop()  # 删除最旧的元素
all_ratio = 0  # 临时变量，所有多空挂单比率
all_num = 0  # 临时变量，所有线性乘数
for index, vol_ratio in enumerate(vol_ratio_arr):  # 变量全局变量数组
    num = 20 - index  # 线性乘数
    all_num = all_num + num  # 线性乘数累加
    all_ratio = all_ratio + vol_ratio * num  # 所有多空挂单比率累加
ratio = all_ratio / all_num  # 线性多空挂单比率

Die Mehrfachquotienten, die durch die Mehrfachaufzählung von Kopf-zu-Kopf-Listen und die Mehrfachaufzählung mit leeren Kopf-zu-Kopf-Listen erzielt werden, sind jedoch nur dann ein Tick-Daten, wenn man mit nur einem Tick-Daten eine Kauf- oder Verkaufsaktion zu entscheiden hat, ist es möglicherweise keine vernünftige Option, da ein Tick-Daten nicht überzeugend ist.

Fünfter Schritt: Bestellen

last_ask_price = asks[0]['Price']  # 最新卖一价，用于买入的价格
last_bid_price = bids[0]['Price']  # 最新买一价，用于卖出的价格
if mp == 0 and ratio > buy_threshold:  # 如果当前无持币，并且比率大于指定值
    exchange.Buy(last_ask_price, 0.01)  # 买入
    mp = 1  # 设置虚拟持仓的值
if mp == 1 and ratio < sell_threshold:  # 如果当前持币，并且比率小于指定值
    exchange.Sell(last_bid_price, 0.01)  # 卖出
    mp = 0  # 重置虚拟持仓的值

Da bei der Bestellung ein Preis angegeben werden muss, können wir beim Kauf direkt den neuesten Verkaufspreis verwenden; beim Verkauf können wir den neuesten Kaufpreis verwenden.

Das Ende

Das ist die lineare Hanging-Single-Stream-Strategie-Code-Analyse, die auf der Grundlage der Datenwiedergabe-Funktion entwickelt wurde. Wenn Sie ein Anfänger sind, können Sie mit Datenwiedergabe-Funktionen kostenlos Trades lernen, die Erkenntniszeit für den Handel verkürzen. Echt- oder simulierte Trades benötigen oft Jahre, um erste Ergebnisse zu erzielen.