Políticas de red sencillas en Python

Políticas de red sencillas en Python

No hay muchas estrategias de Python en el cuadro de estrategias, aquí se escribe una estrategia de red en Python. El principio de la estrategia es muy simple: generar una serie de nodos de red a distancia de precios fijos dentro de un rango de precios, cuando el mercado cambia, el precio llega a una posición de precios de los nodos de red, y se coloca una orden de compra. Cuando esta orden se realiza, es decir, se coloca una orden de venta en el plano de venta, según el precio del listado más el diferencial de ganancias.

No hace falta decir que el riesgo de la estrategia de red es que cualquier tipo de estrategia de red es una estrategia de fluctuación de precios en un determinado rango, que puede causar un gran flotamiento una vez que el precio se precipita fuera del rango de la red. Por lo tanto, el propósito de escribir esta estrategia es proporcionar una referencia en la redacción de ideas o diseño de programas de Python.

La explicación de la idea estratégica está escrita directamente en la nota del código estratégico.

Código de la 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 del diseño estratégico es comparar la estructura de datos de la red que se mantiene con la estructura de datos de la red que se mantiene.GetOrdersLa interfaz devuelve la lista de pedidos pendentes actuales. Analiza los cambios de pedidos pendentes (transacciones o no), actualiza la estructura de datos de la red y realiza operaciones posteriores. Y los pedidos pendentes no se revocan hasta que se realicen, incluso si el precio se desvía.

Los datos estratégicos son visuales y usadosLogStatusLas funciones muestran 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 construyeron tres tablas, la primera muestra la información de cada nodo en la estructura de datos de la red actual, la segunda muestra la información de las anomalías y la tercera muestra la información de los pedidos reales de los intercambios.

Pruebas de repetición

Dirección estratégica

Dirección estratégica

Las estrategias son solo para aprendizaje de referencia, pruebas de retrospección y interés para optimizar la actualización.