एफएमजेड क्वांटिकेशनः क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में आम जरूरतों के डिजाइन उदाहरण का विश्लेषण (1)

क्रिप्टोक्यूरेंसी परिसंपत्ति व्यापार के क्षेत्र में, बाजार डेटा, पूछताछ दरों और खाते की संपत्ति में परिवर्तन की निगरानी प्राप्त करना और उनका विश्लेषण करना महत्वपूर्ण हैं। नीचे कुछ सामान्य आवश्यकताओं के लिए कार्यान्वयन के कोड उदाहरण दिए गए हैं।

1, कृपया बताएं कि 4 घंटे में सबसे अधिक मुद्राओं में वृद्धि के बारे में कैसे लिखें?

एफएमजेड पर क्वांटिफाइड ट्रेडिंग रणनीतियों को लिखने के लिए, पहले जरूरतों का विश्लेषण करना आवश्यक है। इसलिए जरूरतों के आधार पर हम निम्नलिखित का विश्लेषण करते हैंः

• किस प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके डिज़ाइन किया गया है जावास्क्रिप्ट का उपयोग करने की योजना है।
• सभी मुद्राओं के लिए वास्तविक समय बाजार डेटा की आवश्यकता है इस मांग को देखते हुए, पहली चीज जो हम करते हैं वह यह है कि हम बिनान के एपीआई दस्तावेजों को देखते हैं और देखते हैं कि क्या कोई संकलित बाजार डेटा है (एक संकलित बाजार सबसे अच्छा है, एक किस्म एक किस्म की जाँच करने के लिए) । एकीकरण बाजार के लिए खोजेंःGET https://api.binance.com/api/v3/ticker/price.. एफएमजेड पर, एक्सचेंज के लेन-देन इंटरफ़ेस (सार्वजनिक इंटरफ़ेस जिसमें हस्ताक्षर की आवश्यकता नहीं है) का उपयोग करेंHttpQueryफ़ंक्शन ।
• चार घंटे के रोलिंग विंडो चक्र के आंकड़ों की आवश्यकता है इस आंकड़े के निर्माण के बारे में सोचें।
• पतन की गणना, क्रमबद्ध करें एक बार जब आप सोच रहे होंगे कि क्या एक गिरावट एल्गोरिथ्म हैः涨跌幅百分比 =（当前价格 - 初始价格）/ 初始价格 * 100, इकाई है %.

समस्या के बारे में सोचने के बाद, और समाधान निर्धारित करने के बाद, हम डिजाइन प्रक्रिया शुरू करते हैं।

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)
        }
        
        // 计算涨跌幅
        var tbl = {
            type : "table",
            title : "涨跌幅",
            cols : ["交易对", "当前价格", "4小时前价格", "涨跌幅", "数据长度", "最早数据时间", "最新数据时间"],
            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 का विश्लेषण

• 1. डेटा संरचनाvar dictSymbolsPrice = {}: एक खाली ऑब्जेक्ट, जो प्रत्येक लेन-देन जोड़ी के लिए मूल्य जानकारी संग्रहीत करता है. कुंजी लेन-देन जोड़ी का प्रतीक है, मूल्य एक ऑब्जेक्ट है जिसमें लेन-देन जोड़ी का नाम, मूल्य डेटा सरणी और गिरावट की जानकारी शामिल है.
• 2. मुख्य फलन main (())
  • 2.1. अनंत चक्र

    while (true) {
        // ...
    }
    

    यह प्रोग्राम बिनेंस एपीआई के लेनदेन के लिए कीमतों की निरंतर निगरानी करता है, एक असीमित चक्र के माध्यम से।
  • 2.2 मूल्य जानकारी प्राप्त करना

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

    बिनेंस एपीआई के माध्यम से लेन-देन जोड़े के लिए वर्तमान मूल्य जानकारी प्राप्त करें. यदि कोई सरणी नहीं लौटाता है, तो 5 सेकंड के बाद पुनः प्रयास करें.
  • 2.3। कीमतों का अद्यतन करें

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

    प्राप्त मूल्य जानकारी के सरणी के माध्यम से जाकर, dictSymbolsPrice में डेटा को अपडेट करें; प्रत्येक लेनदेन जोड़ी के लिए, वर्तमान समय सीमा और मूल्य को संबंधित डेटा सरणी में जोड़ा जाता है।
  • 2.4. असामान्यता से निपटना

    } catch(e) {
        Log("e.name:", e.name, "e.stack:", e.stack, "e.message:", e.message)
    }
    

    अपवादों को पकड़ना और अपवाद सूचनाओं को रिकॉर्ड करना ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि प्रक्रियाएं चलती रहें।
  • 2.5. घटी हुई कीमतों की गणना

    for (var symbol in dictSymbolsPrice) {
        // ...
    }
    

    डिक्टसिम्बोल्स प्राइस पर जाएं, प्रत्येक ट्रेडिंग जोड़ी के लिए डैशबॉक्स की गणना करें, और सबसे पहले डेटा को हटा दें यदि डेटा 4 घंटे से अधिक लंबा है।
  • 2.6. तालिकाओं को क्रमबद्ध और उत्पन्न करें

    var entries = Object.entries(dictSymbolsPrice)
    entries.sort((a, b) => b[1].percentageChange - a[1].percentageChange)
    
    for (var i = 0; i < entries.length; i++) {
        // ...
    }
    

    ट्रेडों के जोड़े को उच्च से निम्न क्रम में क्रमबद्ध करें और एक तालिका उत्पन्न करें जिसमें ट्रेडों के बारे में जानकारी हो।
  • 2.7. लॉग आउटपुट और देरी

    LogStatus(_D(), "\n", "`" + JSON.stringify(tbl) + "`")
    Sleep(5000)
    

    तालिका और वर्तमान समय को लॉग के रूप में आउटपुट करें, और 5 सेकंड के बाद अगले दौर के लिए प्रतीक्षा करें।

यह प्रोग्राम बिनेंस एपीआई के माध्यम से ट्रेडों के लिए वास्तविक समय में मूल्य जानकारी प्राप्त करता है, फिर गिरावट की गणना करता है, और इसे तालिकाओं के रूप में लॉग में आउटपुट करता है। यह प्रोग्राम निरंतर लूप निष्पादन के माध्यम से वास्तविक समय में ट्रेडों की कीमतों की निगरानी करने के लिए कार्य करता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इसमें असामान्यता प्रसंस्करण शामिल है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जब यह मूल्य जानकारी प्राप्त करता है तो यह असामान्यता के कारण बाधित नहीं होता है।

वास्तविक डिस्क पर परीक्षण चल रहा है

चूंकि शुरुआत में डेटा केवल थोड़ा-थोड़ा करके एकत्र किया जाता है, इसलिए चार घंटे के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र नहीं किए जाने पर स्क्रॉल करने योग्य गणना की जा सकती है। इसलिए शुरुआत में एक मूल मूल्य के आधार पर गणना की जाती है, चार घंटे के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र करने के बाद, सबसे पुराने डेटा को क्रमशः हटा दिया जाता है।

2. बिनान यू के सभी प्रकार के अनुबंधों के लिए धनराशि की दरें देखें

विनय दर और उपरोक्त कोड की तुलना में, विनय दर से संबंधित इंटरफ़ेस खोजने के लिए सबसे पहले विनय के एपीआई दस्तावेजों को देखने की आवश्यकता है। विनय में कई इंटरफ़ेस हैं जो विनय दर से पूछ सकते हैं, यहां हम यू-बिट अनुबंध के इंटरफ़ेस का उदाहरण देते हैंः

GET https://fapi.binance.com/fapi/v1/premiumIndex

कोड कार्यान्वयन

हम यहां शीर्ष दस में सबसे अधिक लागत वाले निर्यातक हैं, क्योंकि बहुत सारे अनुबंध हैं।

function main() {
    while (true) {
        // GET https://fapi.binance.com/fapi/v1/premiumIndex
        try {
            var arr = JSON.parse(HttpQuery("https://fapi.binance.com/fapi/v1/premiumIndex"))
            if (!Array.isArray(arr)) {
                Sleep(5000)
                continue 
            }
            
            arr.sort((a, b) => parseFloat(b.lastFundingRate) - parseFloat(a.lastFundingRate))
            var tbl = {
                type: "table",
                title: "U本位合约资金费率前十",
                cols: ["合约", "资金费率", "标记价格", "指数价格", "当期费率时间", "下期费率时间"],
                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)
    }
}

हम जो डेटा संरचना वापस करते हैं, वह इस प्रकार है, बीआईएन दस्तावेजों को देखने के बाद, हम जानते हैं कि लास्ट फंडिंग रेट वह है जो हम चाहते हैं।

{
    "symbol":"STMXUSDT",
    "markPrice":"0.00883606",
    "indexPrice":"0.00883074",
    "estimatedSettlePrice":"0.00876933",
    "lastFundingRate":"0.00026573",
    "interestRate":"0.00005000",
    "nextFundingTime":1702828800000,
    "time":1702816229000
}

रीयलटाइम परीक्षणः

ओकेएक्स एक्सचेंज के लिए पाइथन संस्करण के लिए अनुबंधित पूंजी की दर

एक उपयोगकर्ता ने पायथन संस्करण की आवश्यकता का एक उदाहरण दिया है, और यह ओकेएक्स एक्सचेंज का है।

https://www.okx.com/priapi/v5/public/funding-rate-all?currencyType=1इंटरफेस द्वारा लौटाए गए डेटाः

{
    "code":"0",
    "data":[
        {
            "fundingTime":1702828800000,
            "fundingList":[
                {
                    "instId":"BTC-USDT-SWAP",
                    "nextFundingRate":"0.0001102188733642",
                    "minFundingRate":"-0.00375",
                    "fundingRate":"0.0000821861465884",
                    "maxFundingRate":"0.00375"
                } ...

विशिष्ट कोडः

import requests
import json
from time import sleep
from datetime import datetime

def main():
    while True:
        # https://www.okx.com/priapi/v5/public/funding-rate-all?currencyType=1
        try:
            response = requests.get("https://www.okx.com/priapi/v5/public/funding-rate-all?currencyType=1")
            arr = response.json()["data"][0]["fundingList"]
            Log(arr) 
            if not isinstance(arr, list):
                sleep(5)
                continue

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

            tbl = {
                "type": "table",
                "title": "U本位合约资金费率前十",
                "cols": ["合约", "下期费率", "最小", "当期", "最大"],
                "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)

रीयलटाइम परीक्षणः

अंत

ये उदाहरण बुनियादी डिजाइन विचारों, कॉल-ऑन विधियों को प्रदान करते हैं, जिन्हें वास्तविक परियोजनाओं में विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर उचित संशोधन और विस्तार की आवश्यकता हो सकती है। उम्मीद है कि ये कोड आपको क्रिप्टोकरेंसी डिजिटल परिसंपत्ति व्यापार में विभिन्न आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा करने में मदद करेंगे।