En la carga de los recursos... Cargando...

La cuantificación del círculo de monedas es algo nuevo para mí -- lo que me acerca a la cuantificación del círculo de monedas.

El autor:Los inventores cuantifican - sueños pequeños, Creado: 2021-04-19 14:16:21, Actualizado: 2024-12-04 21:21:43

币圈量化交易萌新看过来–带你走近币圈量化(二)

El círculo de monedas cuantificado transacción de nuevo en la vista que te lleva más cerca de la moneda cuantificada (II)

En el artículo anterior, hablamos de un script de transacción programada. De hecho, la estrategia de transacción es un script de transacción, y el artículo habla principalmente de que el script de transacción requiere un soporte de hardware (donde se ejecuta el programa), que puede escribirse en el lenguaje de programación de la computadora (se enumeran los tres lenguajes de programación utilizados por los inventores en las plataformas de transacción cuantitativas, por supuesto, la estrategia de implementación de cualquier lenguaje de programación para hacer transacciones programadas).

Escrito de transacciones programadas

Tipos de estrategias comerciales Los principiantes en la negociación programada y la negociación cuantitativa pueden llegar a ser confundidos con los nombres de estrategias de tendencia, estrategias de alquiler, estrategias de alta frecuencia, estrategias de red, etc. En realidad, la negociación programada y la negociación cuantitativa son tipos de estrategias comunes en pocas direcciones.
- Las estrategias de cobertura de interés En pocas palabras, las estrategias como mantener posiciones de venta masiva y mantener posiciones de venta reducida pueden clasificarse como estrategias de interés. Hay muchas categorías específicas, entre los mercados actuales, entre los futuros, entre los futuros, entre los tipos de interés.
- Estrategias de tendencia En pocas palabras, es una estrategia de seguimiento de tendencias, como el binario, el MACD, etc.
- Estrategia de regreso Por ejemplo, las estrategias de red para sacar provecho de los fluctuaciones de precios en mercados inestables.
- Estrategias de alta frecuencia En pocas palabras, es una estrategia para realizar transacciones de alta frecuencia mediante algoritmos que exploran la estructura microscópica del mercado, las leyes, las oportunidades, etc.

Las estrategias de los inventores de plataformas de intercambio cuantitativas pueden ser divididas en:

Estrategia de una sola variedad Es decir, esta estrategia solo opera una variedad, como hacer transacciones con BTC o hacer transacciones con ETH.
Estrategias multiculturales En pocas palabras, es operar con varias variedades de acuerdo a una lógica estratégica.
Políticas de cuentas múltiples En pocas palabras, es un objeto de intercambio configurado en el disco real (en el artículo anterior se introdujo el concepto de intercambio, configurar el objeto de intercambio de API KEY para representar una cuenta de intercambio). Por ejemplo, algunas políticas de seguimiento, varias cuentas que siguen operaciones juntas (puede ser el mismo intercambio, o puede ser diferente intercambio), en resumen, un objeto de intercambio administrado en el disco real (cuentas).
Las estrategias de la pluralidad lógica Por ejemplo, la estrategia MACD, la estrategia de línea recta, la estrategia de red, etc. se diseñan simultáneamente en un disco real. (Por supuesto, se opera con diferentes objetos de intercambio, se opera con los mismos objetos de intercambio para ver si la estrategia específica tiene un conflicto lógico)
Interfaz de la API de las bolsas ¿Cómo funciona el script de transacción programada en una cuenta de intercambio? La respuesta es la interfaz API abierta a través de la bolsa. Entonces, ¿qué tipos de interfaces hay abiertas en los intercambios? En el artículo anterior, en la sección "Exchanges", hablamos de los intercambios en general con interfaces REST, Websocket. Aquí agregamos un poco de concepto desde el nivel de la política.
- Interfaz sin necesidad de autenticación Generalmente, se conoce como un pin de interfaz pública, este tipo de interfaces no requieren verificación.API KEYEste tipo de interfaz es generalmente una interfaz de mercado, por ejemplo, para consultar la profundidad del mercado, para consultar datos de la línea K, para consultar las tasas de capital, para consultar información sobre la variedad de transacciones, para consultar el horario del servidor del intercambio, etc. En pocas palabras, una interfaz que no tiene nada que ver con tu cuenta puede ser más o menos segura de que es una interfaz pública (sin necesidad de autenticación).
  En las plataformas de intercambio cuantificadas por los inventores, cuando se llama a una función API no verificada (interfaz no verificada de intercambio de envases, interfaz pública), los datos devueltos a la interfaz se pueden obtener normalmente incluso si la configuración de la API KEY es incorrecta.
- Interfaces que necesitan ser verificadas En pocas palabras, es una interfaz que requiere autenticación (verificación mediante API KEY), que se llama interfaz privada. Estas interfaces generalmente están relacionadas con algunas operaciones o información de su cuenta, como consultar los activos de la cuenta, consultar el mantenimiento de la cuenta, interrogatorio suspendido, transferencia de consulta única, transferencia, cambio de moneda, apalancamiento de apalancamiento, configuración del modo de mantenimiento, etc. Estas operaciones deben ser verificadas. En las plataformas de intercambio cuantificadas de los inventores, cuando se llama a una función API que requiere verificación (interfaz que requiere verificación de la bolsa envuelta, interfaz privada), si el API KEY está configurado incorrectamente, se produce un error al llamar a la interfaz y se devuelve un valor en blanco.

Entonces, ¿cómo se utilizan estas interfaces en las plataformas de intercambio cuantitativas de los inventores?

Las plataformas de intercambio cuantificado de inventores envuelven el comportamiento de los intercambios, definen interfaces coherentes (por ejemplo, interfaces de línea K, interfaces de mercado profundo, interfaces de consulta de activos actuales, interfaces de descarga, interfaces de retirada de pedidos, etc.) que se llaman funciones API de la plataforma de intercambio cuantificado de inventores y que se pueden consultar consultando la documentación de la API.https://www.fmz.com/api ）。

Entonces, ¿cómo se utilizan las interfaces de intercambio de comportamiento y definición no uniformes en las plataformas de intercambio cuantitativas de los inventores?

Estas interfaces son, por ejemplo: transferencia de activos, encargo condicional, pedido por lotes, retiro por lotes, orden de modificación, etc. Estas interfaces están disponibles en algunos intercambios y en otros no, y las funciones y detalles de uso pueden variar mucho, por lo que estas interfaces se pueden usar en la plataforma de comercio cuantitativo del inventor.exchange.IOPara acceder a esta función (para más detalles, vea el documento de la API de la plataforma de intercambio cuantitativo de los inventores):https://www.fmz.com/api#exchange.io…）。在发明者量化交易平台策略广场上也有些实用IO的范例策略。

¿Todas las funciones de API en la documentación de la API de la plataforma de intercambio cuantificada de los inventores generan solicitudes de red?

Si la interfaz API de la bolsa tiene una frecuencia de acceso limitada (por ejemplo, 5 veces por segundo), la entrada no puede ser demasiado frecuente o se reporta un error http 429, y se rechaza la entrada (la mayoría de las bolsas reportan 429). No todas las funciones API de las plataformas de intercambio cuantificadas de los inventores generan solicitudes de red, y algunas funciones API de los inventores solo modifican algunas configuraciones locales, como establecer el par de transacciones actual, establecer el código del contrato, las funciones de cálculo de indicadores, obtener el nombre del objeto del intercambio, etc. Básicamente, el uso de la función puede determinar si se está realizando una solicitud de red, siempre que se produzcan solicitudes de red para obtener datos de la bolsa, operaciones sobre cuentas de la bolsa, etc. Estas interfaces requieren atención a la frecuencia de las llamadas.

A continuación se presentan algunos problemas y experiencias comunes en las plataformas de intercambio cuantificado de inventores que utilizan funciones de API.

No hay que equivocarse Este es el error más común, que molesta a innumerables novedades, a menudo la estrategia es volver a revisar bien todo está bien, ¿por qué el disco real funciona durante un tiempo (puede desencadenar en cualquier momento) y el disco real se cuelga ~

币圈量化交易萌新看过来–带你走近币圈量化(二)

Cuando se escribe una política, se necesita una verificación de los datos que devuelve la interfaz, por ejemplo, para obtener la transacción en la plataforma de intercambio cuantificado del inventor (lo mismo ocurre cuando se escribe un programa para acceder directamente a la interfaz de intercambio):var ticker = exchange.GetTicker()Si necesitamos usar esto,tickerLas variables (véase la estructura que devuelve la función GetTicker)Last(Precios recientes) es la información que necesitamos para usar.var newPrice = ticker.LastAsí se obtienen los datos ((newPrice es???new: más reciente,Price: precio, sí! combinado!) en este momento, siGetTicker()Las funciones devuelven datos normales, pero si ocurre un tiempo de espera de la solicitud, un error de red, un intercambio desacoplado, un cable cortado, un bebé que tira de la correa, etc.GetTicker()La función regresa.nullEn este momento.tickerEl valor esnull¿Qué es lo que está pasando?LastSi el proceso se detiene, puede ocurrir una anomalía en el proceso que puede causar que el proceso de la política se detenga. Por lo tanto, parece que el fallo de la llamada a la interfaz (el fallo de la llamada GetTicker devuelve null) no es la causa directa de la interrupción de la política de disco real (la causa directa es acceder a un servidor).nullLas propiedades de las variables), las llamadas de interfaz no terminan sin que el disco real se detenga. Entonces, ¿qué podemos hacer para evitar que el disco se pare de forma inusual? La respuesta es que es muy sencillo hacer errores con los datos que devuelve la interfaz, sólo con juzgar si los datos que devuelve son correctos o no.null(Es un ejemplo del lenguaje JavaScript, otros lenguajes son prácticamente) Escribe un pequeño fragmento de código para explicarlo (es solo una explicación, ¡el ejecutar directamente es una locura!)

  var ticker = exchange.GetTicker()
  if (ticker) {
      var newPrice = ticker.Last
      Log("打印最新价格：", newPrice)
  } else {
      // 数据为null，不做操作就不会出问题
  }

No sóloGetTickerLas interfaces que tienen una solicitud de red necesitan una respuesta errónea a los valores de retorno (si usas el valor de retorno de una función) Hay muchas maneras en las que se puede usar la tolerancia._C()Las funciones (ver la documentación de la API de FMZ), escriben sus propias funciones tolerantes a errores, diseñan sus propios mecanismos de tolerancia a errores, y su propia lógica. ¿Qué es esto?_C()El uso de las funciones, muchos de los estudiantes de primer año probablemente también lo hacen mal._C()Los parámetros de las funciones son referencias de funciones, no llamadas de funciones.

  ```_C(funcName(param1, param2))```，调用错误，通常萌新没认真看FMZ API文档都会这么写。
 - 现货市价单买单的下单量
  现货市价单买单的下单量也是很多萌新容易搞错的，上一篇中已经讲过现货市价单买单的下单量通常是金额（极个别的交易所可能是其它设定，一般FMZ上这些特殊的交易所设定都会在FMZ API文档上说明），例如我用OKEX V5 模拟盘测试：
  交易对设置为：```LTC_USDT```

La función principal (() { exchange.IO ((simulate, true) // Cambiado a una placa de simulación de la bolsa OKEX exchange.Buy ((-1, 1) // el precio es -1, indicando que el pedido es el precio de mercado, la cantidad es 1 indicando que el pedido es 1USDT ¿Por qué no?

  由于交易所一般都有下单金额限制，小于限制的订单是不予报单的（例如币安现货要求每单大于5USDT才可以报单成功）。所以这样下单会报错：

Error Buy ((-1, 1): map[code:1 data:[map[clOrdId: ordId: sCode:51020 sMsg:Order amount should be greater than the min available amount. tag:]] msg:]


 - 期货下单时的方向
  在做期货策略时下单方向也是萌新们经常搞错导致出问题的，以在发明者量化交易平台上编写策略为例。
  我们先看下API文档上的描述：
  https://www.fmz.com/api#exchange.setdirection...


  ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16d065f0dfda87640aaf.png) 


  由于下单函数就只有```Buy```,```Sell```。然而期货（现货当然没问题了，现货只有买卖）有开多、平多、开空、平空这些方向，那么显然Buy/Sell表示不了这么多个方向的操作，这时就需要引入设置期货交易方向这个函数```exchange.SetDirection()```。
  在FMZ上
  ```exchange.SetDirection("buy")```（先设置方向）和```exchange.Buy```配合使用，就表示下的单子是开多仓的订单。
  以此类推：
  ```exchange.SetDirection("sell")```和```exchange.Sell```配合使用，就表示下的单子是开空仓的订单。
  ```exchange.SetDirection("closebuy")```和```exchange.Sell```配合使用，就表示下的单子是平多仓的订单。
  ```exchange.SetDirection("closesell")```和```exchange.Buy```配合使用，就表示下的单子是平空仓的订单。
  通常萌新会```exchange.SetDirection("sell")```和```exchange.Buy```配合使用，或者其它的错误组合。然后就报错了(回测可能不报错，但是这个明显是逻辑错误，强迫症不能忍....的)。
  另一个萌新经常犯的错误

La función principal (() { exchange.SetContractType ((quarter tip) // Establece el contrato actual como un contrato trimestral exchange.SetDirection (se vende el botón) var id = exchange.Sell ((-1 y 1)
Log ((Hey, mira mi orden de precio en el mercado, he hecho la transacción, y hay un almacén, exchange.GetPosition)))
exchange.SetDirection ((closebuy) // closebuy y Sell se utilizan en conjunto, está bien ~ En cambio. Vender ((-1, 1) ¿Por qué no?

  ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/168d332fddad25f0859e.png)       
  看到这里会问：“为什么我有持仓并且closebuy和Sell也是搭配使用的，怎么就报错，不能平仓了？”。我会回答：“平错方向了！平的是多头仓位”
  以上这个报错还可能出现的一种情况是：平仓方向设置正确、下单函数使用也正确、也持有这个方向的持仓，但是还是报这个错误。
  原因是可能你的程序下了多次单，开始的订单并没成交，平仓单在盘口挂着等待成交，这个时候程序继续去平仓，就会提示超出平仓头寸的错误。

 - 日志输出、交易信息展示
  设计编写程序化、量化交易策略就离不开“数据显示”，“操作日志输出”等人机交互的设计。通常使用原生编程语言编写实盘脚本、策略程序。直接使用当前语言的输出函数。
  例如：
  python用```print```。
  javascript用```console.log```。
  Golang用```fmt.Println()```。
  C++用```cout```


  再来说下FMZ平台上的信息显示，在发明者量化交易平台上，显示信息的地方有两个主要位置。
     - 状态栏
    在实盘运行起来之后，实盘页面如图


    ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16bafc3d4df6dfa18102.png) 


    显示部分为状态栏信息，状态栏主要是为了显示一些实时变动的数据（因为实时变动需要实时观察，又不能每次都打印成日志，所以这类数据可以在状态栏显示，如果每条都打印日志会很多重复无意义的数据，影响查询）。
    状态栏上显示数据使用```LogStatus```函数，具体可以参看FMZ的API文档。

     - 日志栏
    同样在实盘页面，如图所示：


    ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16cf9d61e66384022a76.png) 


    显示部分为日志栏，日志栏主要是为了永久记录某个时刻某些数据，或者记录某个时候策略的某项操作。
    日志分为多种类型：
    1、普通日志，FMZ的策略中使用Log函数输出、打印在策略日志。


       ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16ddc72e1f7d07dcfa5a.png) 


    2、下单日志，FMZ的策略中使用```exchange.Sell```/```exchange.Buy```会自动在日志输出记录。


       ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/172aac2089e93865e3c2.png) 


    3、撤单日志，FMZ的策略中使用```exchange.CancelOrder```，会自动在日志输出撤单日志。


       ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/15e90c7be742743c7421.png) 


    4、错误日志，FMZ的策略运行时，进行网络请求的接口发生调用错误时，抛出异常时（例如throw之类的语句），会自动在日志中输出错误日志。        


       ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/166196451439434a800f.png) 


  FMZ的API函数，可以产生日志输出的函数比如Log(...),exchange.Buy(Price, Amount),exchange.CancelOrder(Id)等都可以在必要参数后跟一些附带输出参数，比如：exchange.CancelOrder(orders[j].Id, orders[j])这样就是在取消orders[j]这个订单时，附带输出这个订单信息。

La función principal (() { Log ((cuadros de datos 1 cuadros, cuadros de datos 2 cuadros, cuadros de datos 3 cuadros, cuadros... cuadros)) Var data2 es igual a 200. var id = exchange.Sell ((100000, 0.1, el par de datos con 1 par, el par de datos 2, el par... el par) exchange.CancelOrder ((id, adjunta con datos 1, data 2, ...) LogProfit ((100, el botón con datos adjuntos 1 botón, data 2, botón... botón) ¿Por qué no?


 - 指标函数的使用
  在说指标函数之前，我们先弄懂什么是指标，简单说就是均线、MACD、ATR之类的线。
  问：这些指标怎么来的？
  答：当然是计算出来的。
  问：是依据什么计算的呢？
  答：根据K线数据计算。
  问：举个例子？
  答：以最简单的指标均线指标举例，如果我们使用日K线（就是一根阳线或者阴线代表一天）数据作为指标计算的数据源。均线指标参数为10，那么计算出的均线指标就是10日均线。
  问：如果K线BAR数量不够10根，可以算出均线指标么？
  答：不仅是均线指标无法算出，任何指标在K线数据BAR数量不满足指标周期参数时都无法算出有效指标值，算出的数组对应位置上就会用空值填充，例如```JavaScript```语言策略打印算出的指标数据时就会显示```null```。


  正好策略广场上有个教学例子：https://www.fmz.com/strategy/125770
  回测这个教学例子策略，可以看到回测系统生成的图表以及10周期的均线：


  ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16626b033d3b5ccafb3b.png) 


  策略自定义画图，画出的K线以及均线图表：


  ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16ba98eec859abb30366.png) 


  问：如果我要10小时均线呢？
  答：K线数据用小时周期的K线数据就可以了。


  通俗说，我们看到的K线，我们把它数据化之后就是一个数组（数组概念不了解，可以百度下），其中每个元素就是一个K线柱，是按顺序排列的，数组第一个元素是距离当前时间最远的，数组最后一个元素是距离当前时间最近的。
  通常K线数据最后一个线柱是当前周期的线柱，是实时变动的，是未完成的（登录一个交易所的页面观察他的K线就能观察出来变动）。计算出的指标也是和K线柱一一对应的，上面的例子可以看到一个指标数值对应一个K线柱。注意最后一个K线柱是实时变动的，算出的指标也是会跟随K线柱变化而变化的。


  在发明者量化交易平台上，可以使用TA库（FMZ平台实现的库，集成在托管者，各种语言都可以直接使用）或者使用talib库（talib老牌指标库，JS、C++集成，Python需要自行安装）。
  例如以上例子中计算计算均线：
  使用TA库：

La función principal (()) { var records = exchange.GetRecords (en inglés) var ma = TA.MA (records, 10) Log ((ma) // Impresión de línea recta ¿Qué es eso?

  使用talib库：

La función principal (()) { var records = exchange.GetRecords (en inglés) var ma = talib.MA (records, 10) Log ((ma) // Impresión de línea recta ¿Qué es eso?

  算出的指标数据ma是一个数组，每个元素一一对应K线数组（records），即```ma[ma.length -1]```对应```records[records.length - 1]```，以此类推。


  其它再复杂的指标也是同理，需要注意MACD这类指标。

var macd = TA.MACD ((records) // Esto solo transmite datos de la línea K, no transmite parámetros de indicadores, los parámetros de indicadores son los valores predeterminados, y otras funciones de indicadores también son análogas

  此时macd这个变量是一个二维数组（不了解概念可以百度），二维数组简单说就是一个数组它的每个元素也是一个数组。
  问：为什么macd指标数据是个二维数组呢？
  答：因为macd指标是由两条线（dif线，dea线）和一组量柱组成（macd量柱，其实这个量柱数据也可以看成是一条线）。所以macd变量可以拆分为：

var dif = macd[0] var dea = macd[1] var macdColumna = macd[2] ¿Por qué no? Aquí también hay un ejemplo de enseñanza ya hecho, una investigación interesante:https://www.fmz.com/strategy/151972

币圈量化交易萌新看过来–带你走近币圈量化(二)

Contenido relacionado

Más contenido

2019 - FMZ - Cuantificación de los inventores