Estrategia de cuadrícula simple para Python

No hay muchas estrategias de Python en Strategy Square, así que aquí hay una versión Python de la estrategia de cuadrícula. El principio de la estrategia es muy simple. Se generan una serie de nodos de la cuadrícula a distancias de precios fijas dentro de un rango de precios. Cuando el mercado cambia, se coloca una orden de compra cuando el precio alcanza una posición de precio del nodo de la cuadrícula. Cuando se ejecuta esta orden, se coloca una orden de venta para cerrar la posición basada en el precio de la orden pendiente más la diferencia de ganancias. Captura fluctuaciones dentro de un rango de precios establecido.

No es necesario explicar los riesgos de la estrategia de red. Cualquier estrategia de red es una apuesta a que los precios fluctuarán dentro de un rango determinado. Una vez que los precios se salen del rango de la red, pueden producirse graves pérdidas flotantes. Por lo tanto, el propósito de escribir esta estrategia es proporcionar una referencia para las ideas de escritura de estrategias de Python o el diseño de programas. Esta estrategia es sólo para fines de aprendizaje y el trading real puede ser muy riesgoso.

La explicación de las ideas de la estrategia está escrita directamente en los comentarios del código de la estrategia.

Código de estrategia

'''backtest
start: 2019-07-01 00:00:00
end: 2020-01-03 00:00:00
period: 1m
exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"BTC_USDT"}]
'''

import json

# 参数
beginPrice = 5000   # 网格区间开始价格
endPrice = 8000     # 网格区间结束价格
distance = 20       # 每个网格节点的价格距离
pointProfit = 50    # 每个网格节点的利润差价
amount = 0.01       # 每个网格节点的挂单量
minBalance = 300    # 账户最小资金余额（买入时）

# 全局变量
arrNet = []
arrMsg = []
acc = None

def findOrder (orderId, NumOfTimes, ordersList = []) :
    for j in range(NumOfTimes) :
        orders = None
        if len(ordersList) == 0:
            orders = _C(exchange.GetOrders)
        else :
            orders = ordersList
        for i in range(len(orders)):
            if orderId == orders[i]["Id"]:
                return True
        Sleep(1000)
    return False

def cancelOrder (price, orderType) :
    orders = _C(exchange.GetOrders)
    for i in range(len(orders)) : 
        if price == orders[i]["Price"] and orderType == orders[i]["Type"]: 
            exchange.CancelOrder(orders[i]["Id"])
            Sleep(500)

def checkOpenOrders (orders, ticker) :
    global arrNet, arrMsg
    for i in range(len(arrNet)) : 
        if not findOrder(arrNet[i]["id"], 1, orders) and arrNet[i]["state"] == "pending" :
            orderId = exchange.Sell(arrNet[i]["coverPrice"], arrNet[i]["amount"], arrNet[i], ticker)
            if orderId :
                arrNet[i]["state"] = "cover"
                arrNet[i]["id"] = orderId                
            else :
                # 撤销
                cancelOrder(arrNet[i]["coverPrice"], ORDER_TYPE_SELL)
                arrMsg.append("挂单失败!" + json.dumps(arrNet[i]) + ", time:" + _D())

def checkCoverOrders (orders, ticker) :
    global arrNet, arrMsg
    for i in range(len(arrNet)) : 
        if not findOrder(arrNet[i]["id"], 1, orders) and arrNet[i]["state"] == "cover" :
            arrNet[i]["id"] = -1
            arrNet[i]["state"] = "idle"
            Log(arrNet[i], "节点平仓，重置为空闲状态。", "#FF0000")


def onTick () :
    global arrNet, arrMsg, acc

    ticker = _C(exchange.GetTicker)    # 每次获取当前最新的行情
    for i in range(len(arrNet)):       # 遍历所有网格节点，根据当前行情，找出需要挂单的位置，挂买单。
        if i != len(arrNet) - 1 and arrNet[i]["state"] == "idle" and ticker.Sell > arrNet[i]["price"] and ticker.Sell < arrNet[i + 1]["price"]:
            acc = _C(exchange.GetAccount)
            if acc.Balance < minBalance :     # 如果钱不够了，只能跳出，什么都不做了。
                arrMsg.append("资金不足" + json.dumps(acc) + "！" + ", time:" + _D())
                break

            orderId = exchange.Buy(arrNet[i]["price"], arrNet[i]["amount"], arrNet[i], ticker) # 挂买单
            if orderId : 
                arrNet[i]["state"] = "pending"   # 如果买单挂单成功，更新网格节点状态等信息
                arrNet[i]["id"] = orderId
            else :
                # 撤单
                cancelOrder(arrNet[i]["price"], ORDER_TYPE_BUY)    # 使用撤单函数撤单
                arrMsg.append("挂单失败!" + json.dumps(arrNet[i]) + ", time:" + _D())
    Sleep(1000)
    orders = _C(exchange.GetOrders)    
    checkOpenOrders(orders, ticker)    # 检测所有买单的状态，根据变化做出处理。
    Sleep(1000)
    orders = _C(exchange.GetOrders)    
    checkCoverOrders(orders, ticker)   # 检测所有卖单的状态，根据变化做出处理。

    # 以下为构造状态栏信息，可以查看FMZ API 文档。
    tbl = {
        "type" : "table", 
        "title" : "网格状态",
        "cols" : ["节点索引", "详细信息"], 
        "rows" : [], 
    }    

    for i in range(len(arrNet)) : 
        tbl["rows"].append([i, json.dumps(arrNet[i])])

    errTbl = {
        "type" : "table", 
        "title" : "记录",
        "cols" : ["节点索引", "详细信息"], 
        "rows" : [], 
    }

    orderTbl = {
     	"type" : "table", 
        "title" : "orders",
        "cols" : ["节点索引", "详细信息"], 
        "rows" : [],    
    }

    while len(arrMsg) > 20 : 
        arrMsg.pop(0)

    for i in range(len(arrMsg)) : 
        errTbl["rows"].append([i, json.dumps(arrMsg[i])])    

    for i in range(len(orders)) : 
        orderTbl["rows"].append([i, json.dumps(orders[i])])

    LogStatus(_D(), "\n", acc, "\n", "arrMsg length:", len(arrMsg), "\n", "`" + json.dumps([tbl, errTbl, orderTbl]) + "`")


def main ():         # 策略执行从这里开始
    global arrNet
    for i in range(int((endPrice - beginPrice) / distance)):        # for 这个循环根据参数构造了网格的数据结构，是一个列表，储存每个网格节点，每个网格节点的信息如下：
        arrNet.append({
            "price" : beginPrice + i * distance,                    # 该节点的价格
            "amount" : amount,                                      # 订单数量
            "state" : "idle",    # pending / cover / idle           # 节点状态
            "coverPrice" : beginPrice + i * distance + pointProfit, # 节点平仓价格
            "id" : -1,                                              # 节点当前相关的订单的ID
        })
        
    while True:    # 构造好网格数据结构后，进入策略主要循环
        onTick()   # 主循环上的处理函数，主要处理逻辑
        Sleep(500) # 控制轮询频率

La idea principal de diseño de la estrategia es comparar la estructura de datos de la cuadrícula mantenida por usted mismo.GetOrdersLa lista actual de órdenes pendientes devuelta por la interfaz. Analizar los cambios en las órdenes pendientes (ya sea que se ejecuten o no), actualizar la estructura de datos de la red y realizar operaciones posteriores. Y las órdenes pendientes no se cancelarán hasta que se ejecuten, incluso si el precio se desvía. Debido a que a menudo hay picos en el mercado de divisas digitales, estas órdenes pendientes también pueden recibir órdenes de pico (si el intercambio tiene un límite en la cantidad de órdenes pendientes). órdenes, luego necesita ser ajustado).

Visualización de datos de estrategia, utilizandoLogStatusLa función muestra los datos en tiempo real en la barra de estado.

    tbl = {
        "type" : "table", 
        "title" : "网格状态",
        "cols" : ["节点索引", "详细信息"], 
        "rows" : [], 
    }    

    for i in range(len(arrNet)) : 
        tbl["rows"].append([i, json.dumps(arrNet[i])])

    errTbl = {
        "type" : "table", 
        "title" : "记录",
        "cols" : ["节点索引", "详细信息"], 
        "rows" : [], 
    }

    orderTbl = {
     	"type" : "table", 
        "title" : "orders",
        "cols" : ["节点索引", "详细信息"], 
        "rows" : [],    
    }

Se construyen tres tablas. La primera tabla muestra la información de cada nodo en la estructura de datos de la red actual, la segunda tabla muestra la información de excepción y la tercera tabla muestra la información de la orden pendiente real del intercambio.

Prueba retrospectiva

Dirección de la política

Dirección de la política

La estrategia es solo de referencia, para realizar pruebas retrospectivas y pruebas. Si te interesa, puedes optimizarla y actualizarla.