Der Wert des Wertpapiers wird auf der Basis der in Artikel 4 Absatz 1 Buchstabe b genannten Methode berechnet.
Schriftsteller:FMZ~Lydia, Erstellt: 2022-11-08 12:50:56, aktualisiert: 2023-09-15 20:57:25
Auf Wunsch der Community-Benutzer, die eine Multi-Variety Double-EMA-Strategie für die Designreferenz haben möchten. In diesem Artikel werden wir eine Multi-Variety Double-EMA-Strategie implementieren. Kommentare werden auf den Strategiecode geschrieben, um ein bequemes Verständnis und Lernen zu ermöglichen. Lassen Sie mehr Neulinge der Programmierung und des quantitativen Handels einen schnellen Start bekommen.
Strategievorstellungen
Die Logik der doppelten EMA-Strategie ist sehr einfach, d.h. zwei EMAs. Eine EMA (fast line) mit einer kleinen Parameterperiode und eine EMA (slow line) mit einer großen Parameterperiode. Wenn die beiden Linien ein goldenes Kreuz haben (die schnelle Linie geht durch die langsame Linie von unten nach oben), dann kaufen und gehen wir lang; und wenn die beiden Linien ein totes Kreuz haben (die schnelle Linie geht durch die langsame Linie von oben nach unten), dann verkaufen und gehen wir kurz. Hier verwenden wir EMA.
Die Strategie sollte jedoch mehrfach entwickelt werden, so dass die Parameter jeder Sorte unterschiedlich sein können (verschiedene Sorten verwenden unterschiedliche EMA-Parameter), so dass eine
Die Parameter werden in der Form einer Zeichenfolge entworfen, wobei jedes Parameter mit einem Komma getrennt ist. Wenn die Strategie ausgeführt wird, werden diese Zeichenfolge analysiert. Die Ausführungslogik entspricht jeder Variante (Handelspaar). Die rotierte Strategie erkennt den Markt jeder Variante, die Auslösung von Handelsbedingungen, den Chartdruck usw. Nachdem alle Varianten einmal gedreht wurden, fassen Sie die Daten zusammen und zeigen Sie die Tabelleninformationen auf der Statusleiste an.
Die Strategie ist so konzipiert, dass sie sehr einfach ist und für Neulinge
Strategiecode
// Function: cancel all takers of the current trading pair
function cancelAll(e) {
while (true) {
var orders = _C(e.GetOrders)
if (orders.length == 0) {
break
} else {
for (var i = 0 ; i < orders.length ; i++) {
e.CancelOrder(orders[i].Id, orders[i])
Sleep(500)
}
}
Sleep(500)
}
}
// Functionn: calculate the profit/loss in real-time
function getProfit(account, initAccount, lastPrices) {
// account is the current account information, initAccount is the initial account information, lastPrices is the latest price of all varieties
var sum = 0
_.each(account, function(val, key) {
// Iterate through all current assets, calculate the currency difference of assets other than USDT, and the amount difference
if (key != "USDT" && typeof(initAccount[key]) == "number" && lastPrices[key + "_USDT"]) {
sum += (account[key] - initAccount[key]) * lastPrices[key + "_USDT"]
}
})
// Return to the profit and loss of the asset based on the current prices
return account["USDT"] - initAccount["USDT"] + sum
}
// Function: generate chart configuration
function createChartConfig(symbol, ema1Period, ema2Period) {
// symbol is the trading pair, ema1Period is the first EMA period, ema2Period is the second EMA period
var chart = {
__isStock: true,
extension: {
layout: 'single',
height: 600,
},
title : { text : symbol},
xAxis: { type: 'datetime'},
series : [
{
type: 'candlestick', // K-line data series
name: symbol,
id: symbol,
data: []
}, {
type: 'line', // EMA data series
name: symbol + ',EMA1:' + ema1Period,
data: [],
}, {
type: 'line', // EMA data series
name: symbol + ',EMA2:' + ema2Period,
data: []
}
]
}
return chart
}
function main() {
// Reset all data
if (isReset) {
_G(null) // Clear data of all persistent records
LogReset(1) // Clear all logs
LogProfitReset() // Clear all return logs
LogVacuum() //Release the resources occupied by the real bot database
Log("Reset all data", "#FF0000") // Print messages
}
// Parameter analysis
var arrSymbols = symbols.split(",") // Comma-separated string of trading varieties
var arrEma1Periods = ema1Periods.split(",") // Parameter string for splitting the first EMA
var arrEma2Periods = ema2Periods.split(",") // Parameter string for splitting the second EMA
var arrAmounts = orderAmounts.split(",") // Splitting the amount of orders placed for each variety
var account = {} // Variables used for recording current asset messages
var initAccount = {} // Variables used for recording initial asset messages
var currTradeMsg = {} // Variables used for recording whether current BAR trades
var lastPrices = {} // Variables used for recording the latest price of monitored varieties
var lastBarTime = {} // Variable used for recording the time of the last BAR, used to judge the update of BAR when drawing
var arrChartConfig = [] // Used for recording chart configuration message and draw
if (_G("currTradeMsg")) { // For example, restore currTradeMsg data when restarting
currTradeMsg = _G("currTradeMsg")
Log("Restore records", currTradeMsg)
}
// Initialize account
_.each(arrSymbols, function(symbol, index) {
exchange.SetCurrency(symbol)
var arrCurrencyName = symbol.split("_")
var baseCurrency = arrCurrencyName[0]
var quoteCurrency = arrCurrencyName[1]
if (quoteCurrency != "USDT") {
throw "only support quoteCurrency: USDT"
}
if (!account[baseCurrency] || !account[quoteCurrency]) {
cancelAll(exchange)
var acc = _C(exchange.GetAccount)
account[baseCurrency] = acc.Stocks
account[quoteCurrency] = acc.Balance
}
// Initialize chart-related data
lastBarTime[symbol] = 0
arrChartConfig.push(createChartConfig(symbol, arrEma1Periods[index], arrEma2Periods[index]))
})
if (_G("initAccount")) {
initAccount = _G("initAccount")
Log("Restore initial account records", initAccount)
} else {
// Initialize the initAccount variable with the current asset information
_.each(account, function(val, key) {
initAccount[key] = val
})
}
Log("account:", account, "initAccount:", initAccount) // Print asset information
// Initialize the chart object
var chart = Chart(arrChartConfig)
// Chart reset
chart.reset()
// Strategy main loop logic
while (true) {
// Iterate through all varieties and execute the double-EMA logic one by one
_.each(arrSymbols, function(symbol, index) {
exchange.SetCurrency(symbol) // Switch the trading pair to the trading pair of symbol string record
var arrCurrencyName = symbol.split("_") // Split the trading pairs with the "_" symbol
var baseCurrency = arrCurrencyName[0] // String for trading currencies
var quoteCurrency = arrCurrencyName[1] // String for denominated currency
// Obtain the EMA parameters of the current trading pair according to the index
var ema1Period = parseFloat(arrEma1Periods[index])
var ema2Period = parseFloat(arrEma2Periods[index])
var amount = parseFloat(arrAmounts[index])
// Obtain the K-line data of the current trading pair
var r = exchange.GetRecords()
if (!r || r.length < Math.max(ema1Period, ema2Period)) { // Return directly if K-line length is insufficient
Sleep(1000)
return
}
var currBarTime = r[r.length - 1].Time // Record the current BAR timestamp
lastPrices[symbol] = r[r.length - 1].Close // Record the latest current price
var ema1 = TA.EMA(r, ema1Period) // Calculate EMA indicators
var ema2 = TA.EMA(r, ema2Period) // Calculate EMA indicators
if (ema1.length < 3 || ema2.length < 3) { // The length of EMA indicator array is too short, return directly
Sleep(1000)
return
}
var ema1Last2 = ema1[ema1.length - 2] // EMA on the penultimate BAR
var ema1Last3 = ema1[ema1.length - 3] // EMA on the third from the last BAR
var ema2Last2 = ema2[ema2.length - 2]
var ema2Last3 = ema2[ema2.length - 3]
// Write data to the chart
var klineIndex = index + 2 * index
// Iterate through the K-line data
for (var i = 0 ; i < r.length ; i++) {
if (r[i].Time == lastBarTime[symbol]) { // Draw the chart, update the current BAR and indicators
// update
chart.add(klineIndex, [r[i].Time, r[i].Open, r[i].High, r[i].Low, r[i].Close], -1)
chart.add(klineIndex + 1, [r[i].Time, ema1[i]], -1)
chart.add(klineIndex + 2, [r[i].Time, ema2[i]], -1)
} else if (r[i].Time > lastBarTime[symbol]) { // Draw the charts, add BARs and indicators
// add
lastBarTime[symbol] = r[i].Time // Update timestamp
chart.add(klineIndex, [r[i].Time, r[i].Open, r[i].High, r[i].Low, r[i].Close])
chart.add(klineIndex + 1, [r[i].Time, ema1[i]])
chart.add(klineIndex + 2, [r[i].Time, ema2[i]])
}
}
if (ema1Last3 < ema2Last3 && ema1Last2 > ema2Last2 && currTradeMsg[symbol] != currBarTime) {
// Golden cross
var depth = exchange.GetDepth() // Obtain the depth data of current order book
var price = depth.Asks[Math.min(takeLevel, depth.Asks.length)].Price // Take the 10th grade price, taker
if (depth && price * amount <= account[quoteCurrency]) { // Obtain deep data normally with enough assets to place an order
exchange.Buy(price, amount, ema1Last3, ema2Last3, ema1Last2, ema2Last2) // Place a buy order
cancelAll(exchange) // Cancel all makers
var acc = _C(exchange.GetAccount) // Obtain account asset information
if (acc.Stocks != account[baseCurrency]) { // Detect changes in account assets
account[baseCurrency] = acc.Stocks // Update assets
account[quoteCurrency] = acc.Balance // Update assets
currTradeMsg[symbol] = currBarTime // Record that the current BAR has been traded
_G("currTradeMsg", currTradeMsg) // Persistent records
var profit = getProfit(account, initAccount, lastPrices) // Calculate profits
if (profit) {
LogProfit(profit, account, initAccount) // Print profits
}
}
}
} else if (ema1Last3 > ema2Last3 && ema1Last2 < ema2Last2 && currTradeMsg[symbol] != currBarTime) {
// dead cross
var depth = exchange.GetDepth()
var price = depth.Bids[Math.min(takeLevel, depth.Bids.length)].Price
if (depth && amount <= account[baseCurrency]) {
exchange.Sell(price, amount, ema1Last3, ema2Last3, ema1Last2, ema2Last2)
cancelAll(exchange)
var acc = _C(exchange.GetAccount)
if (acc.Stocks != account[baseCurrency]) {
account[baseCurrency] = acc.Stocks
account[quoteCurrency] = acc.Balance
currTradeMsg[symbol] = currBarTime
_G("currTradeMsg", currTradeMsg)
var profit = getProfit(account, initAccount, lastPrices)
if (profit) {
LogProfit(profit, account, initAccount)
}
}
}
}
Sleep(1000)
})
// Table variables in the status bar
var tbl = {
type : "table",
title : "Account Information",
cols : [],
rows : []
}
// Write data into the status bar table structure
tbl.cols.push("--")
tbl.rows.push(["initial"])
tbl.rows.push(["current"])
_.each(account, function(val, key) {
if (typeof(initAccount[key]) == "number") {
tbl.cols.push(key)
tbl.rows[0].push(initAccount[key]) // initial
tbl.rows[1].push(val) // current
}
})
// Show status bar table
LogStatus(_D(), "\n", "profit:", getProfit(account, initAccount, lastPrices), "\n", "`" + JSON.stringify(tbl) + "`")
}
}
Strategie-Backtest
Es ist zu sehen, dass ETH, LTC und ETC nach dem Golden Cross und Dead Cross der EMA ausgelöst werden und der Handel stattgefunden hat.
Wir können auch einen Simulations-Bot zum Testen mitnehmen.
Strategie-Quellcode:https://www.fmz.com/strategy/333783
Die Strategie wird nur für Backtesting, Lernstrategie-Design verwendet und sollte im echten Bot mit Vorsicht verwendet werden.
Mehr
- Eine kurze Erläuterung, warum eine Vermögensbewegung auf der OKEX durch eine Kontraktsicherungsstrategie nicht möglich ist
- Detaillierte Erläuterung von Futures Backhand Verdoppelung Algorithmus Strategie Hinweise
- Verdienen Sie 80 Mal in 5 Tagen, die Macht der Hochfrequenzstrategie
- Untersuchungen und Beispiele für die Konzeption von Maker Spots und Futures Hedging Strategien
- Erstellen einer quantitativen Datenbank von FMZ mit SQLite
- Wie man verschiedene Versionsdaten einer gemieteten Strategie über Strategy Rental Code Metadaten zuweist
- Zins-Arbitrage von Binance Perpetual Funding Rate (aktueller Bullenmarkt jährlich 100%)
- Strategie für den Wendepunkt der Doppel-EMA-Futures für digitale Währungen (Tutorial)
- Abonnieren Sie eine neue Aktienstrategie für digitale Währung (Tutorial)
- Eine Idee mit 60 Zeilen Code verwirklichen - Vertragsbottom Fishing Strategie
- Konstruktion eines auf FMZ Quant basierenden Systems zur Verwaltung der Auftragssynchronisierung (2)
- Futures für digitale Währungen - Multi-Species-ATR-Strategie (Tutorial)
- Schreiben Sie ein halbautomatisches Handelswerkzeug mit der Sprache Pine
- Erforschen Sie das Hochfrequenz-Strategie-Design von der magischen Veränderung von LeeksReaper
- Strategieanalyse von LeeksReaper (2)
- Die "Magische Doppel-EMA-Strategie" von den YouTube-Veteranen
- Implementierung der Fisher-Indikatoren und der FMZ in JavaScript-Sprache
- Beispiel für die Gestaltung der dYdX-Strategie
- Konstruktion eines auf FMZ Quant basierenden Systems zur Verwaltung der Auftragssynchronisierung (1)
- Strategieanalyse von LeeksReaper (1)