Le programme de protection des légumineuses (le canal de Donchi + la stratégie de l'équité)
Auteur:Il est parti à Berlin., Date: 2021-04-12 12:19:27 Le gouvernement a décidé d'arrêter le projet de loi.Les étiquettes:
Applique à toutes les espèces
En fait, c'est le bénéfice du marché haussier qui est consommé, et la stratégie ne fait que réduire le recul, éviter la chute.
Les derniers résultats: éviter la chute avec succès, 4.22 pour les stocks vides)
Exigences d'utilisation: Vous devez avoir un pour cent de vos fonds pour acheter la plus petite unité de transaction de cette monnaie.)
Le patron qui gagne de l'argent m'offre une tasse de thé.)
'''backtest
start: 2021-04-01 00:00:00
end: 2021-04-30 23:59:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT","stocks":0}]
'''
import time
class juncang_strategy():
def __init__(self,exchange):
self.p = 0.5
self.account = None
self.cny = 0
self.btc = 0
self.exchange =exchange
#K线合成函数
def k_compose(self,Recordlist,num):
newRecordlist = []
for i in range(len(Recordlist)):
if (i+1)%num == 1:
tempk = {}
tempk["Time"]=Recordlist[i]["Time"]
tempk["Open"]=Recordlist[i]["Open"]
tempk["High"]=Recordlist[i]["High"]
tempk["Low"]=Recordlist[i]["Low"]
tempk["Close"]=Recordlist[i]["Close"]
tempk["Volume"]=Recordlist[i]["Volume"]
newRecordlist.append(tempk)
elif (i+1)%num == 0:
if Recordlist[i]["High"]>tempk["High"]:
tempk["High"] = Recordlist[i]["High"]
if Recordlist[i]["Low"]<tempk["Low"]:
tempk["Low"] = Recordlist[i]["Low"]
tempk["Time"]=Recordlist[i]["Time"]
tempk["Close"]=Recordlist[i]["Close"]
tempk["Volume"]=tempk["Volume"]+Recordlist[i]["Volume"]
del(newRecordlist[-1])
newRecordlist.append(tempk)
else:
if Recordlist[i]["High"]>tempk["High"]:
tempk["High"] = Recordlist[i]["High"]
if Recordlist[i]["Low"]<tempk["Low"]:
tempk["Low"] = Recordlist[i]["Low"]
del(newRecordlist[-1])
newRecordlist.append(tempk)
return newRecordlist
#唐安奇通道计算，分析出当前什么行情
def donchian(self):
exchange.SetMaxBarLen(2000)
temp_k = _C(self.exchange.GetRecords,PERIOD_D1)
week_kline = self.k_compose(temp_k,7)
rt=False
# Log(len(week_kline),week_kline[-1]["High"],TA.Highest(week_kline, 20, 'High'))
if len(week_kline)>20:
if week_kline[-1]["High"]>TA.Highest(week_kline, 20, 'High'):
rt = '全仓'
elif week_kline[-1]["High"]<TA.Highest(week_kline, 20, 'High') and week_kline[-1]["Low"]>TA.MA(week_kline, 10)[-1]:
rt = '均仓'
elif week_kline[-1]["Low"]<TA.MA(week_kline, 10)[-1]:
rt = '空仓'
else:
rt = '均仓'
return rt
def cancelAllOrders(self):
orders = self.exchange.GetOrders()
for order in orders:
self.exchange.CancelOrder(order['Id'], order)
return True
#全仓买入函数
def allin(self):
kr = _C(self.exchange.GetRecords,PERIOD_H1)
account = _C(self.exchange.GetAccount)
self.cny = account.Balance
buynum=_N(self.cny*0.99/kr[-1].Close,3)
if buynum>0:
Log("全仓allin")
self.exchange.Buy(kr[-1].Close,buynum)
#全仓卖出函数
def allout(self):
kr = _C(self.exchange.GetRecords,PERIOD_H1)
account = _C(self.exchange.GetAccount)
self.btc = _N(account.Stocks,3)
if self.btc>0:
Log("空仓allout")
self.exchange.Sell(kr[-1].Close,self.btc)
#均仓函数
def balanceAccount(self):
kr = _C(self.exchange.GetRecords,PERIOD_H1)
account = _C(self.exchange.GetAccount)
if account is None:
return
#赋值
self.account = account
#赋值
self.btc = account.Stocks
self.cny = account.Balance
accountmoney=self.btc * kr[-1].Close + self.cny
self.p = self.btc * kr[-1].Close / accountmoney
tradenum=_N(accountmoney/kr[-1].Close/100,3)
if tradenum<0.001:
tradenum=0.001
#判断self.p的值是否小于0.48
# Log(self.p)
if (0.45<self.p < 0.49):
#调用Log函数并传入参数"开始平衡", self.p
Log("开始平衡", self.p)
self.exchange.Buy(kr[-1].Close, tradenum)
Log("持币数:",self.btc,"现金数:",self.cny)
#判断self.p的值是否大于0.52
elif (0.55 > self.p > 0.51):
#调用Log函数并传入参数"开始平衡", self.p
Log("开始平衡", self.p)
#调用Sell函数并传入相应的参数
self.exchange.Sell(kr[-1].Close, tradenum)
Log("持币数:",self.btc,"现金数:",self.cny)
elif (self.p >= 0.55):
#调用Log函数并传入参数"开始平衡", self.p
Log("开始平衡,快速平仓", self.p)
self.exchange.Sell(kr[-1].Close, _N(tradenum*10,3))
Log("持币数:",self.btc,"现金数:",self.cny)
elif (self.p <= 0.45):
#调用Log函数并传入参数"开始平衡", self.p
Log("开始平衡，快速建仓", self.p)
self.exchange.Buy(kr[-1].Close, _N(tradenum*10,3))
Log("持币数:",self.btc,"现金数:",self.cny)
#交易循环
def loop(self):
self.cancelAllOrders()
rt=self.donchian()
if rt=='全仓':
self.allin()
elif rt=='均仓':
self.balanceAccount()
else:
self.allout()
Sleep(1000*60)
#函数main
def main():
#reaper 是构造函数的实例
reaper = juncang_strategy(exchange)
while (True):
reaper.loop()
Plus de
- Modifier le plug-in terminal OKEX_V5
- Stratégies de couverture à long terme sur plusieurs types de contrats à terme
- Python poursuit la stratégie de chasse à l'échec (enseignement)
- Retrait dans les délais
- fonctionnalité de l'algorithme de vérification de la somme de vérifications de l'ordre okex
- Je suis en train d'essayer de trouver une solution.
- Bibliothèque de classes améliorée pour les fonctions courantes Ver 0.0.3
- SpotGridStra
- Je suis en train d' écrire.
- Commodity futures de la stratégie de CTA: Jeanne Martinel
- Je ne suis pas d'accord avec cette idée.
- Les contrats de crypto-monnaie sont faciles à suivre pour les robots
- Graphique - Diffusion croisée BitcoinTrade
- Utilisateurs - Tickers
- Récupérateur de données en ligne K de JavaScript
- La stratégie de l'égalité
- Transférer OKCoin à la récolteuse de noix de cajou annotation version Python
- Deribit Options Delta est une stratégie de couverture dynamique.
- Transaction BSC
- Séquence TD de Dimac
Huguogo(i+1) %num == 1:elif (i+1)%num == 0: que signifient ces deux conditions? Num n'est pas défini avant cette valeur, apparemment?
Il est parti à Berlin.Cette fonction est la fonction de synthèse de la ligne K, qui est utilisée pour synthétiser la courbe de la ligne du jour, et num est le paramètre de cette fonction, et vous pouvez voir comment l'utiliser ci-dessous