एफएमजेड क्वांटः क्रिप्टोकरेंसी बाजार में सामान्य आवश्यकताओं के डिजाइन उदाहरणों का विश्लेषण (I)

क्रिप्टोक्यूरेंसी परिसंपत्ति व्यापार अंतरिक्ष में, बाजार डेटा प्राप्त करना और उनका विश्लेषण करना, क्वेरी दरें, और खाता परिसंपत्ति आंदोलनों की निगरानी करना सभी महत्वपूर्ण संचालन हैं। नीचे कुछ सामान्य आवश्यकताओं के लिए कार्यान्वयन के कोड उदाहरण दिए गए हैं।

1. मैं कैसे Binance स्पॉट पर 4 घंटे में उच्चतम वृद्धि के साथ मुद्रा पाने के बारे में कोड लिखने के लिए?

जब आप एफएमजेड प्लेटफॉर्म पर एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति प्रोग्राम लिखते हैं, तो पहली चीज जो आपको करने की आवश्यकता है जब आप किसी आवश्यकता का सामना करते हैं तो इसका विश्लेषण करना है। इसलिए आवश्यकताओं के आधार पर, हमने निम्नलिखित सामग्री का विश्लेषण कियाः

• कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का प्रयोग करें? योजना इसे लागू करने के लिए जावास्क्रिप्ट का उपयोग करना है।
• सभी मुद्राओं में वास्तविक समय में स्पॉट उद्धरणों की आवश्यकता होती है जब हमने आवश्यकता देखी तो हमने सबसे पहले यह पता लगाने के लिए बिनेंस एपीआई दस्तावेज़ देखा कि क्या कोई एकत्रित उद्धरण थे (एक साथ एकत्रित उद्धरण होना सबसे अच्छा है, एक-एक करके देखना बहुत काम है) । हमने संकलित उद्धरण इंटरफ़ेस पाया:GET https://api.binance.com/api/v3/ticker/price. एफएमजेड प्लेटफॉर्म पर,HttpQueryएक्सचेंज टिकर इंटरफेस (सार्वजनिक इंटरफेस जिसके लिए हस्ताक्षर की आवश्यकता नहीं है) तक पहुँचने के लिए कार्य।
• 4 घंटे की रोलिंग विंडो अवधि के लिए डेटा गिनने की आवश्यकता है सांख्यिकीय कार्यक्रम की संरचना को कैसे डिजाइन किया जाए, इसकी कल्पना करें।
• मूल्य उतार-चढ़ाव की गणना करें और उन्हें क्रमबद्ध करें मूल्य उतार-चढ़ाव एल्गोरिथ्म के बारे में सोच, यह हैःprice fluctuations (%) = (current price - initial price) / initial price * 100% में।

समस्या का पता लगाने के बाद, साथ ही कार्यक्रम को परिभाषित करने के बाद, हम कार्यक्रम को डिजाइन करने के व्यवसाय में उतर आए।

कोड डिजाइन

var dictSymbolsPrice = {}

function main() {
    while (true) {
        // GET https://api.binance.com/api/v3/ticker/price
        try {
            var arr = JSON.parse(HttpQuery("https://api.binance.com/api/v3/ticker/price"))
            if (!Array.isArray(arr)) {
                Sleep(5000)
                continue 
            }
            
            var ts = new Date().getTime()
            for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
                var symbolPriceInfo = arr[i]
                var symbol = symbolPriceInfo.symbol
                var price = symbolPriceInfo.price

                if (typeof(dictSymbolsPrice[symbol]) == "undefined") {
                    dictSymbolsPrice[symbol] = {name: symbol, data: []}
                }
                dictSymbolsPrice[symbol].data.push({ts: ts, price: price})
            }
        } catch(e) {
            Log("e.name:", e.name, "e.stack:", e.stack, "e.message:", e.message)
        }
        
        // Calculate price fluctuations
        var tbl = {
            type : "table",
            title : "Price fluctuations",
            cols : ["trading pair", "current price", "price 4 hours ago", "price fluctuations", "data length", "earliest data time", "latest data time"],
            rows : []
        }
        for (var symbol in dictSymbolsPrice) {
            var data = dictSymbolsPrice[symbol].data
            if (data[data.length - 1].ts - data[0].ts > 1000 * 60 * 60 * 4) {
                dictSymbolsPrice[symbol].data.shift()
            }

            data = dictSymbolsPrice[symbol].data
            dictSymbolsPrice[symbol].percentageChange = (data[data.length - 1].price - data[0].price) / data[0].price * 100
        }

        var entries = Object.entries(dictSymbolsPrice)
        entries.sort((a, b) => b[1].percentageChange - a[1].percentageChange)

        for (var i = 0; i < entries.length; i++) {
            if (i > 9) {
                break
            }   
            var name = entries[i][1].name
            var data = entries[i][1].data
            var percentageChange = entries[i][1].percentageChange
            var currPrice = data[data.length - 1].price
            var currTs = _D(data[data.length - 1].ts)
            var prePrice = data[0].price
            var preTs = _D(data[0].ts)
            var dataLen = data.length

            tbl.rows.push([name, currPrice, prePrice, percentageChange + "%", dataLen, preTs, currTs])
        }
        
        LogStatus(_D(), "\n", "`" + JSON.stringify(tbl) + "`")
        Sleep(5000)
    }
}

कोड विश्लेषण

• 1. डेटा संरचना

- 2. Main function main()
  2.1. Infinite loop

जबकि (सही) { //... }

The program continuously monitors the Binance API trading pair prices through an infinite loop.
  2.2. Get price information

var arr = JSON.parse(HttpQuery(https://api.binance.com/api/v3/ticker/price”))

Get the current price information of the trading pair via Binance API. If the return is not an array, wait for 5 seconds and retry.
  2.3. Update price data

के लिए (var i = 0; i < arr.length; i++) { //... }

Iterate through the array of obtained price information and update the data in dictSymbolsPrice. For each trading pair, add the current timestamp and price to the corresponding data array.
  2.4. Exception processing

पकड़ना लॉग ((e.name:, e.name, e.stack:, e.stack, e.message:, e.message) }

Catch exceptions and log the exception information to ensure that the program can continue to execute.
  2.5. Calculate the price fluctuations

के लिए (DictSymbolsPrice में var प्रतीक) { //... }

Iterate through dictSymbolsPrice, calculate the price fluctuations of each trading pair, and remove the earliest data if it is longer than 4 hours.
  2.6. Sort and generate tables

var प्रविष्टियाँ = Object.entries ((dictSymbolsPrice) entries.sort (((a, b) => b[1].percentageChange - a[1].percentageChange)

for (var i = 0; i < entries.length; i++) { //... }

Sort the trading pairs in descending order of their price fluctuations and generate a table containing information about the trading pairs.
  2.7. Log output and delay

लॉगस्टेटस ((_D(), \n, " + JSON.stringify(tbl) + ") नींद ((5000)

Output the table and the current time in the form of a log and wait for 5 seconds to continue the next round of the loop.

The program obtains the real-time price information of the trading pair through Binance API, then calculates the price fluctuations, and outputs it to the log in the form of a table. The program is executed in a continuous loop to realize the function of real-time monitoring of the prices of trading pairs. Note that the program includes exception processing to ensure that the execution is not interrupted by exceptions when obtaining price information.

### Live Trading Running Test

![FMZ Quant: An Analysis of Common Requirements Design Examples in the Cryptocurrency Market (I)](/upload/asset/28e4c99554fea236762df.png)

Since data can only be collected bit by bit at the beginning, it is not possible to calculate the price fluctuations on a rolling basis without collecting enough data for a 4-hour window. Therefore, the initial price is used as the base for calculation, and after collecting enough data for 4 hours, the oldest data will be eliminated in order to maintain the 4-hour window for calculating the price fluctuations.

## 2. Check the full variety of funding rates for Binance U-denominated contracts
Checking the funding rate is similar to the above code, first of all, we need to check the Binance API documentation to find the funding rate related interface. Binance has several interfaces that allow us to query the rate of funds, here we take the interface of the U-denominated contract as an example:

GEThttps://fapi.binance.com/fapi/v1/premiumIndex

### Code Implementation
Since there are so many contracts, we're exporting the top 10 largest funding rates here.

main() { जबकि (सही) { // प्राप्त करेंhttps://fapi.binance.com/fapi/v1/premiumIndexकोशिश करो var arr = JSON.parse(HttpQuery(https://fapi.binance.com/fapi/v1/premiumIndex”)) यदि (!Array.isArray(arr)) { नींद ((5000) जारी रखें }

        arr.sort((a, b) => parseFloat(b.lastFundingRate) - parseFloat(a.lastFundingRate))
        var tbl = {
            type: "table",
            title: "Top 10 funding rates for U-denominated contracts",
            cols: ["contracts", "funding rate", "marked price", "index price", "current rate time", "next rate time"],
            rows: []
        }
        for (var i = 0; i < 9; i++) {
            var obj = arr[i]
            tbl.rows.push([obj.symbol, obj.lastFundingRate, obj.markPrice, obj.indexPrice, _D(obj.time), _D(obj.nextFundingTime)])
        }
        LogStatus(_D(), "\n", "`" + JSON.stringify(tbl) + "`")
    } catch(e) {
        Log("e.name:", e.name, "e.stack:", e.stack, "e.message:", e.message)
    }
    Sleep(1000 * 10)
}

}

The returned data structure is as follows, and check the Binance documentation, it shows that lastFundingRate is the funding rate we want.

{ प्रतीकःSTMXUSDT, मार्क प्राइस : 0.00883606, indexPrice: 0.00883074, अनुमानित सेटल प्राइस: 0.00876933, अंतिम वित्तपोषण दर : 0.00026573, ब्याज दर : 0.00005000, अगला वित्तपोषण समय :1702828800000, समय:1702816229000 }

Live trading running test:

![FMZ Quant: An Analysis of Common Requirements Design Examples in the Cryptocurrency Market (I)](/upload/asset/28d94562e5a8199b5446a.png)

### Getting OKX exchange contract funding rates of Python version
A user has asked for a Python version of the example, and it's for the OKX exchange. Here is an example:

The data returned by the interface ```https://www.okx.com/priapi/v5/public/funding-rate-all?currencyType=1```:

{ कोड:0, डेटा:[ { वित्तपोषण समय :1702828800000, वित्तपोषणसूची:[ { instId:BTC-USDT-SWAP, अगली वित्तपोषण दर : 0.0001102188733642, मिन फंडिंग रेट:-0.00375, वित्तपोषण दर : 0.0000821861465884, अधिकतम वित्तपोषण दर : 0.00375 }...

Specific code:

आयात अनुरोध json आयात करें समय आयात नींद से दिनांक समय से आयात दिनांक समय

मुख्य परिभाषाः जबकि True: #https://www.okx.com/priapi/v5/public/funding-rate-all?currencyType=1कोशिश करो: प्रतिक्रिया = अनुरोध. प्राप्त करेंhttps://www.okx.com/priapi/v5/public/funding-rate-all?currencyType=1”) arr = response.json() [data][0][fundingList] लॉग ((arr) यदि नहीं, तो उदाहरण ((arr, सूची): नींद ((5) जारी रखें

        arr.sort(key=lambda x: float(x["fundingRate"]), reverse=True)

        tbl = {
            "type": "table",
            "title": "Top 10 funding rates for U-denominated contracts",
            "cols": ["contracts", "next rate", "minimum", "current", "maximum"],
            "rows": []
        }

        for i in range(min(9, len(arr))):
            obj = arr[i]
            row = [
                obj["instId"],
                obj["nextFundingRate"],
                obj["minFundingRate"],
                obj["fundingRate"],
                obj["maxFundingRate"]
            ]
            tbl["rows"].append(row)

        LogStatus(_D(), "\n", '`' + json.dumps(tbl) + '`')

    except Exception as e:
        Log(f"Error: {str(e)}")

    sleep(10)

` लाइव ट्रेडिंग रनिंग टेस्टः

अंत

इन उदाहरणों में बुनियादी डिजाइन विचार और कॉलिंग विधियां प्रदान की गई हैं, वास्तविक परियोजना को विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर उचित परिवर्तन और विस्तार करने की आवश्यकता हो सकती है। उम्मीद है, ये कोड आपको क्रिप्टोक्यूरेंसी डिजिटल परिसंपत्ति व्यापार में विभिन्न आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा करने में मदद कर सकते हैं।