कल्पना कीजिए कि आपके पास एक ऐसी रणनीति हो जो क्रिप्टोकरेंसी बाजार में भारी उतार-चढ़ाव के बीच भी स्थिर रह सके, और आपको तेजी या मंदी के बाजार की परवाह किए बिना निरंतर सकारात्मक रिटर्न दिला सके। क्या यह कल्पना जैसा लगता है? वस्तुतः ऐसा नहीं है। एक गुना शुल्क लेकर मुद्रा को छोटा करने की मध्यस्थता रणनीति, बिना कुछ किए पैसा बनाने का एक जादुई साधन है।

मुद्रा-आधारित अनुबंधों और वित्तपोषण दर तंत्र के अद्वितीय गुणों का चतुराई से उपयोग करके, यह रणनीति न केवल तेजी वाले बाजार में स्थिर रिटर्न प्राप्त कर सकती है, बल्कि मंदी वाले बाजार में जोखिमों से भी प्रभावी रूप से बच सकती है और बाजार चक्रों में स्थिर रिटर्न प्राप्त कर सकती है। सिक्का-आधारित अनुबंधों की “नकदी-संरक्षित” प्रकृति यह सुनिश्चित करती है कि रणनीति का कुल मूल्य स्थिर बना रहे, भले ही बाजार की कीमतों में काफी उतार-चढ़ाव हो। सतत अनुबंधों के मूल तंत्र के रूप में वित्तपोषण दर, रणनीति के लिए आय का एक अतिरिक्त स्रोत प्रदान करती है। यह लेख सिक्का-आधारित शॉर्ट-सेलिंग रणनीति के मूल तर्क, कार्यान्वयन प्रक्रिया, फायदे और नुकसान का गहराई से विश्लेषण करेगा ताकि निवेशकों को यह समझने में मदद मिल सके कि डिजिटल मुद्रा बाजार में इस रणनीति के माध्यम से “निष्क्रिय आय” कैसे प्राप्त की जाए। चाहे आप मात्रात्मक व्यापार में नौसिखिए हों या अनुभवी निवेशक हों, यह रणनीति आपकी गहन समझ और परीक्षण के लायक है।

सिक्का-आधारित लघु विक्रय

मुद्रा मानक की विशेषताएँ

सिक्का-मार्जिन अनुबंध की इकाई को शीट में मापा जाता है, और प्रत्येक शीट का मूल्य तय होता है (उदाहरण के लिए, बीटीसी का 1 अनुबंध 100 अमरीकी डॉलर के बराबर है, और ईटीएच का 10 अमरीकी डॉलर)। इस विशेषता का अर्थ यह है कि 1x लीवरेज के मामले में, भले ही बाजार मूल्य में बहुत अधिक उतार-चढ़ाव हो, सैद्धांतिक रूप से कोई मार्जिन कॉल नहीं होगा।

लाभ और हानि विश्लेषण

यह मानते हुए कि वर्तमान मूल्य 100 USD है, 10 सिक्का-मार्जिन लघु अनुबंध खोले जाते हैं, और उनका मूल्य 100 USD के बराबर होता है, जिसे सिक्के की 1 इकाई में परिवर्तित किया जाता है:

1. कीमत में गिरावट：

   • कीमत घटकर 50 अमेरिकी डॉलर हो जाती है, तथा वापसी की दर है: [ \text{वापसी की दर} = \frac{100 - 50}{50} = 100% ] रखे गए सिक्कों की संख्या 2 हो जाती है, तथा कुल मूल्य रहता है: [ 2 \times 50 = 100 , \text{USD} ]

2. मूल्य वृद्धि：

   • कीमत 200 USD तक बढ़ जाती है, और वापसी की दर है: [ \text{वापसी की दर} = \frac{100 - 200}{200} = -50% ] रखे गए सिक्कों की संख्या 0.5 हो जाती है, तथा कुल मूल्य रहता है: [ 0.5 \times 200 = 100 , \text{USD} ]

इसलिए, एक निश्चित सीमा तक, मुद्रा-आधारित शॉर्ट सेलिंग का कुल मूल्य स्थिर रहता है, जो एक नकदी संरक्षण ऑपरेशन है। तो इस रणनीति का लाभ कहां से आता है? आइए हम अगली अवधारणा पेश करते हैं:फंडिंग दर。

फंडिंग दर

मुद्रा-आधारित शॉर्ट सेलिंग रणनीति में,फंडिंग दरयह रणनीति रिटर्न के मुख्य चालकों में से एक है, और इसकी विशेषताएं और परिवर्तन सीधे रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को प्रभावित करते हैं। वित्तपोषण दरों की विशेषताओं का उचित उपयोग करके, रणनीतियाँ विभिन्न बाजार परिवेशों में अच्छा प्रदर्शन बनाए रख सकती हैं, लेकिन उनकी संभावित सीमाओं पर ध्यान देना भी आवश्यक है।

फंडिंग दर की परिभाषा और विशेषताएं

वित्तपोषण दर सतत अनुबंध बाजार में एक नियामक तंत्र है, जिसका उद्देश्य दीर्घ और लघु पक्षों की होल्डिंग लागत को संतुलित करना और सतत अनुबंध मूल्य को दीर्घ समय तक हाजिर मूल्य से विचलित होने से रोकना है। वास्तव में, जिन मित्रों ने सी.एफ.ए. का अध्ययन किया है, उन्हें अभी भी शाश्वत अनुबंध का मूल नाम, स्वैप, याद होगा। सतत अनुबंधों के वित्तपोषण दर तंत्र की डिजाइन प्रेरणा मुख्यतः पारंपरिक वित्त में ब्याज दर स्वैप से ली गई है। ब्याज दर स्वैप में, ब्याज दर में उतार-चढ़ाव के जोखिम को कम करने के लिए दो पक्ष, सहमत ब्याज दर (जैसे, स्थिर दर बनाम अस्थिर दर) के आधार पर नियमित अंतराल पर ब्याज भुगतान का आदान-प्रदान करते हैं। इसी प्रकार, सतत अनुबंधों की वित्तपोषण दर प्रणाली भी नियमित रूप से शुल्क का भुगतान या संग्रह करके दीर्घ और लघु पक्षों की होल्डिंग लागत को संतुलित करती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि अनुबंध मूल्य और हाजिर मूल्य के बीच का अंतर बहुत अधिक नहीं है।

वित्तपोषण दर की शुरूआत अनिवार्यतः सतत अनुबंधों और हाजिर कीमतों के बीच आधार समस्या को हल करने के लिए की गई है। जब सतत अनुबंध मूल्य हाजिर मूल्य से अधिक होता है, तो फंडिंग दर सकारात्मक होती है, और लॉन्ग्स शॉर्ट्स को शुल्क का भुगतान करते हैं; जब सतत अनुबंध मूल्य हाजिर मूल्य से कम होता है, तो फंडिंग दर नकारात्मक होती है, और शॉर्ट्स लॉन्ग्स को शुल्क का भुगतान करते हैं। यह तंत्र न केवल ब्याज दर स्वैप की मूल अवधारणा पर आधारित है, बल्कि डिजिटल मुद्रा बाजार की विशेषताओं को मिलाकर एक अद्वितीय बाजार विनियमन उपकरण भी बनाता है। डिजिटल मुद्रा के क्षेत्र में इसकी मुख्य विशेषताएं इस प्रकार हैं:

1. बाजार की आपूर्ति और मांग निर्धारित करती हैफंडिंग दर बाजार में लॉन्ग और शॉर्ट्स के बीच आपूर्ति और मांग के संबंध से निर्धारित होती है और यह लॉन्ग और शॉर्ट ताकतों के बीच खेल का परिणाम है।
2. आवधिक भुगतानफंडिंग दर का भुगतान एक निश्चित अवधि (जैसे 8 घंटे) पर किया जाता है, और शुल्क लंबी और छोटी स्थिति के बीच स्थानांतरित किया जाता है।
3. भावनात्मक प्रतिबिंबसकारात्मक वित्तपोषण दर आमतौर पर यह संकेत देती है कि बाजार की धारणा तेजी की है और सतत अनुबंध मूल्य हाजिर मूल्य से अधिक है; नकारात्मक वित्तपोषण दर आमतौर पर यह संकेत देती है कि बाजार की धारणा मंदी की है और सतत अनुबंध मूल्य हाजिर मूल्य से कम है।

सकारात्मक वित्तपोषण दर (वित्तपोषण दर > 0)

• प्रदर्शनसकारात्मक फंडिंग दर के माहौल में, लॉन्ग्स को शॉर्ट्स को फीस का भुगतान करना पड़ता है।
• राजस्व तर्कफंडिंग दर के स्थिर भुगतान के साथ, रणनीति शॉर्ट पोजीशन को पकड़कर फंडिंग शुल्क एकत्र करना जारी रखती है, और भले ही बाजार मूल्य बढ़ता है, लेकिन इसका रिटर्न पर महत्वपूर्ण नकारात्मक प्रभाव नहीं पड़ेगा। उदाहरण के लिए, जब फंडिंग दर 0.02%/8 घंटे है, तो $10,000 मूल्य के अनुबंध को धारण करने पर निम्नलिखित दैनिक रिटर्न प्राप्त होगा: [ दैनिक राजस्व = 10,000 \times 0.02% \times 3 = 6 , \text{USDT} ] आय का यह स्रोत अपेक्षाकृत स्थिर है और मूल्य में उतार-चढ़ाव से इसका सहसम्बन्ध कम है।

नकारात्मक फंडिंग दर (फंडिंग दर < 0)

• प्रदर्शनजब फंडिंग दर नकारात्मक होती है, तो शॉर्ट पोजीशन को लॉन्ग पोजीशन पर शुल्क का भुगतान करना पड़ता है, और रणनीति रिटर्न संकुचित हो सकता है या यहां तक ​​कि नुकसान भी हो सकता है।
• जोखिम बिंदुजब नकारात्मक वित्तपोषण दरें लंबे समय तक बनी रहती हैं या बहुत अधिक उतार-चढ़ाव करती हैं, जैसे कि लंबे समय तक मंदी के बाजार में, तो वित्तपोषण शुल्क का भुगतान करने के कारण रणनीति को उच्च लागतों का सामना करना पड़ सकता है, जिसके परिणामस्वरूप समग्र रिटर्न परिचालन लागतों को कवर करने में असमर्थ हो सकता है।

रणनीतिक लाभ स्रोत

जैसा कि मास्टर ज़िनान ने कहा, रणनीति निर्माण के प्रारंभिक चरण में, रणनीति के रिटर्न और जोखिम के स्रोतों को समझना आवश्यक है। उपरोक्त के आधार पर, हम समझते हैं कि मुद्रा मानक में शॉर्ट सेलिंग का कुल मूल्य स्थिर रहना है, इसलिए आय का स्रोत फंडिंग दर मध्यस्थता है। कुछ छात्रों के मन में यह जिज्ञासा हो सकती है कि क्या वित्तपोषण दर स्थिर सकारात्मक रिटर्न लाती रहेगी? हम डेटाडेटा अंतर्राष्ट्रीय स्टेशन पर डेटा विश्लेषण कार्य करते हैं:

SELECT 
    Exchange,
    Symbol,
    toDateTime(Time / 1000) AS Time,  -- 将毫秒时间戳转换为时间戳
    Rate,
    SUM(Rate) OVER (PARTITION BY Exchange, Symbol ORDER BY Time) AS CumulativeRate  -- 计算累加的 Rate
FROM 
    klines.funding
WHERE 
    Exchange = '{{exchange}}' 
    AND Symbol = '{{symbol}}'
ORDER BY 
    Time;

गतिशील पैरामीटर बिनेंस एक्सचेंज का उपयोग करते हैं, और अनुबंध संचयी फंडिंग दर प्रदर्शित करने के लिए बिटकॉइन मानक (btc_usd) अनुबंध का चयन करता है। यह देखा जा सकता है कि 2020 से वर्तमान तक, फंडिंग दर आय में लगातार वृद्धि का स्तर दिखा है, जिसमें संचयी पांच साल की आय 50% तक पहुंच गई है। यद्यपि इसकी तुलना सैकड़ों या हजारों के मुनाफे से नहीं की जा सकती है, यह अपेक्षाकृत स्थिर है, इसलिए हम इस रणनीति के लाभ स्रोतों को सुलझा सकते हैं।

सिक्का-आधारित शॉर्ट-सेलिंग रणनीति में, फंडिंग दर लाभ का प्रमुख स्रोत है। चूंकि सिक्का-मार्जिन अनुबंधों की इकाइयां तय होती हैं, भले ही बाजार की कीमतों में उतार-चढ़ाव हो, शॉर्ट सेलर्स के लिए अनुबंध मूल्य में परिवर्तन आमतौर पर नियंत्रण योग्य होते हैं, इसलिए फंडिंग दर रणनीति के लिए लाभ का मुख्य स्रोत बन जाती है। रणनीतियों पर वित्तपोषण दरों के विशिष्ट प्रभाव निम्नलिखित हैं:

1. बुल मार्केट चरण (फंडिंग दर सकारात्मक है)

   • बाजार परिघटनातेजी वाले बाजार में, उच्च बाजार भावना के कारण, निवेशक आमतौर पर लंबे समय तक बने रहते हैं, जिसके परिणामस्वरूप लंबी स्थिति में वृद्धि होती है, जिससे फंडिंग दर सकारात्मक मूल्य पर पहुंच जाती है।
   • राजस्व तर्कइस मामले में, शॉर्ट सेलर्स को लॉन्ग द्वारा भुगतान की गई फंडिंग दर से लाभ होगा, जो रणनीति के लिए लाभ का मुख्य स्रोत बन जाएगा। चूंकि फंडिंग दर सकारात्मक है, इसलिए शॉर्ट पोजीशन से लाभ कमाया जा सकता है, और प्राप्त फंडिंग दर का उपयोग करके, आप शॉर्ट पोजीशन खोलना जारी रख सकते हैं और अधिक फंडिंग दर लाभ प्राप्त कर सकते हैं।
   • विशिष्ट प्रभावयदि फंडिंग दर सकारात्मक और स्थिर है, तो शॉर्ट्स को नियमित रूप से फंडिंग दर प्राप्त होगी और मूल्य में उतार-चढ़ाव से वे बहुत अधिक प्रभावित नहीं होंगे। भले ही बाजार मूल्य बढ़ जाए, लेकिन शॉर्ट सेलर्स को अनुबंध पर बड़े नुकसान का सामना करना पड़ सकता है, लेकिन कुल मिलाकर, फंड का शुद्ध मूल्य अपेक्षाकृत स्थिर रहता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि रणनीति का लाभ स्रोत मुख्य रूप से मूल्य में उतार-चढ़ाव के बजाय वित्तपोषण दरों के संग्रह पर निर्भर करता है। यद्यपि मूल्य में उतार-चढ़ाव अनुबंध की स्पष्ट हानि को प्रभावित कर सकता है, क्योंकि लघु स्थिति के अनुबंध मूल्य में परिवर्तन नियंत्रण योग्य हैं, फिर भी फंड का मुख्य लाभ बाजार मूल्य में उतार-चढ़ाव के बजाय फंडिंग दरों के नियमित संग्रह से आता है। इससे रणनीति को एक निश्चित सीमा तक मूल्य में उतार-चढ़ाव के जोखिम को संतुलित करने तथा निधियों की स्थिर वृद्धि को बनाए रखने में मदद मिलती है।

2. मंदी का बाजार चरण (नकारात्मक वित्तपोषण दर)

   • बाजार परिघटनामंदी के बाजार में, बाजार की कीमतें तेजी से गिरती हैं और शॉर्ट पोजीशन आमतौर पर बढ़ जाती हैं, जिससे फंडिंग दर नकारात्मक हो जाती है, जिसका अर्थ है कि शॉर्ट्स को लॉन्ग का भुगतान करना पड़ता है। हालाँकि, हाल के वर्षों में डिजिटल मुद्रा बाजार में तेजी के कारण, मंदी के दौर अपेक्षाकृत दुर्लभ हैं।
   • राजस्व तर्कयद्यपि फंडिंग दर नकारात्मक है और शॉर्ट्स को शुल्क का भुगतान करने की आवश्यकता है, रणनीति की हेजिंग विशेषताएं अभी भी मान्य हैं क्योंकि शॉर्ट अनुबंध की इकाई तय है और शॉर्ट स्थिति का अनुबंध मूल्य थोड़ा बदलता है। हिंसक मूल्य उतार-चढ़ाव से बड़े नुकसान नहीं होंगे। साथ ही, फंडिंग दरों का बोझ अपेक्षाकृत नियंत्रणीय है, और रणनीति अभी भी एक निश्चित सीमा तक स्थिर रह सकती है।

इन दो बाजार वातावरणों के विश्लेषण के माध्यम से, यह देखा जा सकता है कि मुद्रा-आधारित शॉर्ट-सेलिंग रणनीति की लाभप्रदता और जोखिम मुख्य रूप से फंडिंग दर से प्रभावित होते हैं। जब तेजी वाले बाजार में वित्तपोषण दर सकारात्मक होती है, तो शॉर्ट सेलर्स को इससे लाभ मिल सकता है; जबकि मंदी वाले बाजार में, हालांकि वित्तपोषण दर नकारात्मक होती है, फिर भी रणनीति में मूल्य को संरक्षित करने की मजबूत क्षमता होती है, क्योंकि अनुबंध मूल्य में परिवर्तन नियंत्रण योग्य होते हैं।

नीति तर्क वास्तुकला

एक मजबूत रणनीति ढांचा किसी रणनीति के सफल कार्यान्वयन की कुंजी है। यह एक स्पष्ट निष्पादन ढांचा प्रदान करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के तहत स्थिर रूप से काम कर सकती है और जोखिमों और अस्थिरता से प्रभावी ढंग से निपट सकती है। यहां हम शियाओकाओ डैशेन के यू-आधारित बहु-मुद्रा अनुबंध रणनीति ढांचे का उल्लेख करते हैं, और मुद्रा मानक में कुछ संशोधन और सुधार करते हैं।

'''backtest
start: 2024-11-20 00:00:00
end: 2024-11-20 01:00:00
period: 1d
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_OKX","currency":"BTC_USD"}]
'''

import time
import json 

# 全局变量，储存数据
SYMBOLS = 'BTC'     # SYMBOLS代表要交易的币种，格式如"BTC,ETH,LTC"
QUOTO = 'USD'       # QUOTO为基础货币, 币本位为USD
INTERVAL = 5        # INTERVAL代表循环的间隔
ICEMONEY = 2000     # 冰山下单金额
ROLLINGNUM = 1      # 滚动盈利加仓数量


Info = {
    'trade_symbols': SYMBOLS.split(','),  # 交易币种
    'base_coin': QUOTO,                   # 基础货币
    'ticker': {},                         # 行情数据
    'order': {},                          # 订单信息
    'account': {},                        # 账户信息
    'precision': {},                      # 精度信息
    'position': {},                       # 仓位信息
    'time': {},                           # 时间相关数据
    'count': {},                          # 计数器
    'interval': INTERVAL                  # 循环的间隔时间
}

# 初始化策略
def InitInfo():

    # 初始化时间数据，控制更新的时间
    Info['time'] = {
        'update_ticker_time': 0,    # 更新行情的时间
        'update_pos_time': 0,       # 更新仓位的时间
        'update_profit_time': 0,    # 更新利润的时间
        'update_account_time': 0,   # 更新账户信息的时间
        'update_status_time': 0,    # 更新状态的时间
        'last_loop_time': 0,        # 上一次主循环的时间
        'loop_delay': 0,            # 循环延迟
        'start_time': time.time()   # 起始时间
    }

    # 初始化每个交易币种的数据
    for symbol in Info['trade_symbols']:

        Info['account'][symbol] = {
            'init_balance': 0,  # 初始余额
            'margin_balance': 0,  # 保证金余额
            'margin_used': 0,  # 已用保证金
            'margin_free': 0,  # 可用保证金
            'profit': 0,  # 总收益
            'profit_rate': 0,  # 收益率
            'unrealised_profit': 0,  # 未实现收益
        } # 初始化账户信息，初始余额为0

        Info['ticker'][symbol] = {'last': 0, 'ask': 0, 'bid': 0}  # 行情
        Info['order'][symbol] = {                                 # 订单信息
            'buy': {'id': 0, 'price': 0, 'amount': 0},
            'sell': {'id': 0, 'price': 0, 'amount': 0}
        }
        Info['position'][symbol] = {                              # 仓位信息
            'amount': 0, 'hold_price': 0, 'unrealised_profit': 0, 'open_time': 0, 'value': 0
        }
        Info['precision'][symbol] = {}  # 精度信息初始化为空
        Info['position'][symbol] = {                              # 仓位信息
            'amount': 0, 'hold_price': 0, 'unrealised_profit': 0, 'open_time': 0, 'value': 0
        }

# 获取精度信息
def GetPrecision():
    # 获取交易所的市场信息

    # 回测系统需要获取行情信息后, 才能获取市场信息，实盘系统可忽略
    for symbol in Info['trade_symbols']:
         curcontract = symbol + '_' + QUOTO + '.swap'
         exchange.GetTicker(curcontract) 
        
    exchange_info = exchange.GetMarkets()
    
    # 遍历市场中的所有交易对
    for pair, data in exchange_info.items():
        symbol = pair.split('_')[0]  # 永续合约交易对的格式为 BTC_USDT.swap
        
        # 检查该交易对是否为我们要交易的币种，基础货币是否匹配，且是永续合约
        if symbol in Info['trade_symbols'] and pair.split('.')[0].endswith(Info['base_coin']) and pair.endswith('swap'):
            # 获取该交易对的精度信息
            Info['precision'][symbol] = {
                'tick_size': data['TickSize'],                  # 价格精度
                'amount_size': data['AmountSize'],              # 数量精度
                'price_precision': data['PricePrecision'],      # 价格小数位精度
                'amount_precision': data['AmountPrecision'],    # 数量小数位精度
                'min_qty': data['MinQty'],                      # 最小下单数量
                'max_qty': data['MaxQty'],                      # 最大下单数量
                'min_notional': data['MinNotional'],            # 最小交易额
                'ctVal': data['CtVal']                          # 合约价值，如1张代表100USD
            }

            Log(f"初始化币种信息: {symbol}, "
                 f"价格精度: {Info['precision'][symbol]['tick_size']}, "
                 f"数量精度: {Info['precision'][symbol]['amount_size']}, "
                 f"价格小数位精度: {Info['precision'][symbol]['price_precision']}, "
                 f"数量小数位精度: {Info['precision'][symbol]['amount_precision']}, "
                 f"最小下单数量: {Info['precision'][symbol]['min_qty']}, "
                 f"最大下单数量: {Info['precision'][symbol]['max_qty']}, "
                 f"最小交易额: {Info['precision'][symbol]['min_notional']}, "
                 f"合约价值(张): {Info['precision'][symbol]['ctVal']}")


# 更新行情信息
def UpdateTicker():
    
    # 记录当前更新时间戳
    Info['time']['update_ticker_time'] = time.time() * 1000 # 使用time.time()获取当前时间的时间戳
    
    # 遍历获取到的行情数据
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        
        curcontract = symbol + '_' + QUOTO + '.swap'
        data = exchange.GetTicker(curcontract)
        
        if not data:
            Log("获取行情失败", GetLastError())
            return
        
        # 更新行情的卖出价、买入价和最后成交价
        Info['ticker'][symbol]['ask'] = float(data['Sell'])  # 卖出价
        Info['ticker'][symbol]['bid'] = float(data['Buy'])   # 买入价
        Info['ticker'][symbol]['last'] = float(data['Last']) # 最后成交价


# 更新账户信息
def UpdateAccount():
    # 遍历所有交易币种，更新账户信息
    for symbol in Info['trade_symbols']:    
        curcontract = symbol + '_' + QUOTO  # 拼接币种和报价货币，形成合约标识
        exchange.SetCurrency(curcontract)  # 设置当前合约
        
        # 获取账户信息
        account = exchange.GetAccount()
        
        # 如果账户信息获取失败，记录日志并结束函数
        if account is None:
            Log(curcontract, ": 更新账户失败")
            return
        
        # 计算账户的关键信息
        # 'Stocks': 可用余额, 'FrozenStocks': 冻结余额, 'Equity': 总权益, 'UPnL': 未实现盈亏, 区别U本位(Balance)
        Info['account'][symbol]['margin_used'] = account['Equity'] - account['Stocks']  # 已用保证金
        Info['account'][symbol]['margin_balance'] = account['Equity']  # 当前账户总权益
        Info['account'][symbol]['margin_free'] = account['Stocks']  # 当前可用余额
        Info['account'][symbol]['unrealised_profit'] = account['UPnL']  # 未实现盈亏

        # 从全局存储中读取账户初始余额字典
        accDict = _G("init_balance")
        if accDict is None:
            accDict = {}  # 如果全局存储为空，则初始化为空字典

        # 初始化账户初始余额（仅在第一次运行时设置）
        if not Info['account'][symbol]['init_balance']:
            # 如果全局存储有记录且余额大于0，则使用该记录作为初始余额
            if accDict and accDict.get(symbol) and accDict[symbol] > 0:
                Info['account'][symbol]['init_balance'] = round(accDict[symbol], 2)
            else:
                # 否则，将当前保证金余额作为初始余额
                Info['account'][symbol]['init_balance'] = Info['account'][symbol]['margin_balance'] * Info['ticker'][symbol]['last']
                accDict[symbol] = Info['account'][symbol]['init_balance']  # 更新全局存储
                _G("init_balance", accDict)

        # 计算账户利润及利润率
        Info['account'][symbol]['profit'] = round(Info['account'][symbol]['margin_balance'] * Info['ticker'][symbol]['last'] - Info['account'][symbol]['init_balance'], 2)  # 当前利润
        Info['account'][symbol]['profit_rate'] = round((100 * Info['account'][symbol]['profit']) / Info['account'][symbol]['init_balance'], 2)  # 当前利润率（百分比）

# 更新仓位信息
def UpdatePosition():
    
    # 获取永续合约的仓位信息
    # 调用接口获取指定币种的仓位信息
    pos = exchange.GetPositions(Info['base_coin'] + ".swap")
    
    # 记录仓位信息的更新时间（单位：毫秒）
    Info['time']['update_pos_time'] = time.time() * 1000

    # 初始化仓位信息
    # 为每个交易币种创建默认的仓位信息
    position_info = {symbol: {'amount': 0, 'hold_price': 0, 'unrealised_profit': 0} for symbol in Info['trade_symbols']}

    # 遍历获取到的仓位信息，更新对应币种的仓位数据
    for data in pos:
        # 提取币种名称（Symbol）的一部分作为标识
        symbol = data['Symbol'].split("_")[0]
        
        # 过滤掉不属于指定基准币种或不在交易列表中的币种
        if not data['Symbol'].split(".")[0].endswith(Info['base_coin']) or symbol not in Info['trade_symbols']:
            continue
        
        # 更新仓位信息，区分多头和空头（通过 Type 字段）
        position_info[symbol] = {
            'amount': data['Amount'] if data['Type'] == 0 else -data['Amount'],  # 多头为正，空头为负
            'hold_price': data['Price'],  # 仓位持有价格
            'unrealised_profit': data['Profit']  # 未实现盈亏
        }

    # 初始化每个币种的仓位统计数据
    # long: 多头价值, short: 空头价值, total: 总仓位价值, leverage: 杠杆率
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        Info['count'][symbol] = {'long': 0, 'short': 0, 'total': 0, 'leverage': 0}

    # 遍历更新后的仓位信息
    for symbol, info in position_info.items():
        # 计算仓位变化量
        deal_volume = abs(info['amount'] - Info['position'][symbol]['amount'])
        # 计算变化方向（正数为增仓，负数为减仓）
        direction = 1 if info['amount'] - Info['position'][symbol]['amount'] > 0 else -1
        
        # 如果仓位发生变化，记录成交信息
        if deal_volume:
            # 获取成交价格（买入或卖出）
            deal_price = Info['order'][symbol]['buy']['price'] if direction == 1 else Info['order'][symbol]['sell']['price']
            # 打印仓位更新日志
            Log(
                symbol,
                "仓位更新：",
                round(Info['position'][symbol]['amount'], 1),
                " -> ",
                round(info['amount'], 1),
                ", 买" if direction == 1 else ", 卖",
                ", 成交价:",
                deal_price,
                ", 成本价：",
                round(Info['position'][symbol]['hold_price'], Info['precision'][symbol]['price_precision']),
            )

        # 更新仓位信息
        Info['position'][symbol]['amount'] = info['amount']  # 更新仓位数量
        Info['position'][symbol]['hold_price'] = info['hold_price']  # 更新持仓价格
        Info['position'][symbol]['value'] = round(Info['position'][symbol]['amount'] * Info['precision'][symbol]['ctVal'], 2)  # 仓位价值
        Info['position'][symbol]['unrealised_profit'] = info['unrealised_profit']  # 更新未实现盈亏

        # 统计多头和空头仓位价值
        if Info['position'][symbol]['amount'] > 0:
            # 如果为多头，增加多头仓位价值
            Info['count'][symbol]['long'] += abs(Info['position'][symbol]['value'])
        else:
            # 如果为空头，增加空头仓位价值
            Info['count'][symbol]['short'] += abs(Info['position'][symbol]['value'])

        # 计算仓位总价值（按最新价格计算）
        Info['count'][symbol]['total'] = round((Info['count'][symbol]['long'] + Info['count'][symbol]['short']) / Info['ticker'][symbol]['last'], 2)
        # 计算杠杆率（总仓位价值与账户保证金的比值）
        Info['count'][symbol]['leverage'] = round(Info['count'][symbol]['total'] / Info['account'][symbol]['margin_balance'], 2)

# 订单函数
def Order(symbol, direction, price, amount, msg):
    pair = f"{symbol}_{Info['base_coin']}.swap"  # 构造交易对名称
    ret = exchange.CreateOrder(pair, direction, price, amount, msg)  # 执行下单操作
    
    # 判断是否下单成功
    if ret:
        Info['order'][symbol][direction]['id'] = ret  # 记录订单ID
        Info['order'][symbol][direction]['price'] = price  # 记录下单价格
        Log('记录下单价格：', price, direction, Info['order'][symbol][direction]['price'], )
    else:
        Log(f"{symbol} {direction} {price} {amount} 下单异常")  # 输出异常信息

# 交易函数
def Trade(symbol, direction, price, amount, msg):
    
    # 根据最小价格变动调整价格
    price = round(price - (price % Info['precision'][symbol]['tick_size']), Info['precision'][symbol]['price_precision'])
    
    # 计算调整后的交易数量
    amount = amount / Info['precision'][symbol]['ctVal']  # 计算真实合约数量
    amount = round(amount - (amount % Info['precision'][symbol]['amount_size']), Info['precision'][symbol]['amount_precision'])

    # 限制最大交易数量
    if Info['precision'][symbol]['max_qty'] > 0:
        amount = min(amount, Info['precision'][symbol]['max_qty'])
    
    new_order = False
    
    # 如果新价格与之前的订单价格差异大于0.0001，则重新下单

    if Info['order'][symbol][direction]['price'] > 0 and abs(price - Info['order'][symbol][direction]['price']) / price > 0.0001:
        Log('已持订单，订单价格发生变化')
        new_order = True
    
    # 如果交易数量为0或者当前订单ID为0，则撤单
    if amount <= 0 or Info['order'][symbol][direction]['id'] == 0:
        Log('新订单产生')
        new_order = True
    
    # 如果需要新订单
    if new_order:
        # 如果有原有订单，撤销它
        if Info['order'][symbol][direction]['id'] != 0:
            exchange.CancelOrder(Info['order'][symbol][direction]['id'])
            Info['order'][symbol][direction]['id'] = 0
            Info['order'][symbol][direction]['price'] = 0
            Log('撤单成功：', symbol)
        
        
        # 如果更新仓位或ticker的延迟太高，则不下单
        #if (time.time() * 1000 - Info['time']['update_pos_time'] > 2 * Info['interval'] * 1000 or 
        #    time.time() * 1000 - Info['time']['update_ticker_time'] > 2 * Info['interval'] * 1000):
        #    Log('仓位更新时间', time.time() * 1000, Info['time']['update_pos_time'], time.time() * 1000 - Info['time']['update_pos_time'])
        #    Log('Ticker更新时间', time.time() * 1000, Info['time']['update_ticker_time'], time.time() * 1000 - Info['time']['update_ticker_time'])
        #    Log('延迟过高')
        #    return
        
        # 如果订单金额或数量过低，不执行下单操作
        if price * amount <= Info['precision'][symbol]['min_notional'] or amount < Info['precision'][symbol]['min_qty']:
            Log(f"{symbol} 下单量太低", price * amount)
            return
        
        # 执行下单操作
        Log('order下单:', symbol)
        Order(symbol, direction, price, amount, msg)


# 更新状态函数
def UpdateStatus():
    
    # 更新状态时间
    Info['time']['update_status_time'] = time.time() * 1000

    # 账户信息表格
    table1 = {
        "type": "table",
        "title": "账户信息",
        "cols": [
            "币种", "初始权益", "实时权益", "可用余额", 
            "总收益", "收益率"
        ],
        "rows": [],
    }

    # 遍历每个交易对，填充交易对信息
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        table1['rows'].append([
            symbol,  # 币种
            round(Info['account'][symbol]['init_balance'], 2),  # 初始权益
            round(Info['account'][symbol]['margin_balance'] *  Info['ticker'][symbol]['last'], 2),  # 实时权益
            round(Info['account'][symbol]['margin_free'] *  Info['ticker'][symbol]['last'], 2), # 可用余额
            round(Info['account'][symbol]['profit'], 2),  # 总收益
            str(Info['account'][symbol]['profit_rate']) + "%"  # 收益率
        ])

    # 交易对信息表格
    table2 = {
        "type": "table",
        "title": "交易对信息",
        "cols": [
            "币种", "方向", "数量", "持仓价格", "持仓价值", 
            "现价"
        ],
        "rows": [],
    }

    # 遍历每个交易对，填充交易对信息
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        table2['rows'].append([
            symbol,  # 币种
            "LONG" if Info['position'][symbol]['amount'] > 0 else "SHORT",  # 方向
            Info['position'][symbol]['amount'],  # 数量
            round(Info['position'][symbol]['hold_price'], Info['precision'][symbol]['price_precision']),  # 持仓价格
            round(Info['position'][symbol]['value'], 2),  # 持仓价值
            round(Info['ticker'][symbol]['last'], Info['precision'][symbol]['price_precision'])  # 现价
        ])

    # 输出状态日志
    LogStatus(
        f"初始化时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(Info['time']['start_time']))}\n",
        f"`{json.dumps(table1)}`\n" + f"`{json.dumps(table2)}`\n",
        f"循环延时: {str(Info['time']['loop_delay']) + 'ms'}\n",
        f"最后执行时间: {_D()}\n"
    )

    totalprofit = 0
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        totalprofit += Info['account'][symbol]['profit']  

    # 每10秒钟更新一次账户信息
    if time.time() * 1000 - Info['time']['update_profit_time'] > 10 * 1000:
        LogProfit(round(totalprofit, 3), '&')  # 输出收益日志
        Info['time']['update_profit_time'] = time.time() * 1000  # 更新收益时间


def MakeOrder():
    
    # 遍历所有交易对
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        
        availBal = Info['account'][symbol]['margin_free'] *  Info['ticker'][symbol]['last'] #可用金额
        sell_price = Info['ticker'][symbol]['ask'] #卖出价格

        if availBal > ICEMONEY: #可用金额大于冰山挂单数量，起始建仓
            Trade(symbol, "sell", sell_price, ICEMONEY, symbol)  # 执行买入操作
        elif availBal > ROLLINGNUM * Info['precision'][symbol]['ctVal']: #可用盈利大于滚动加仓数量，逐步下单
            Trade(symbol, "sell", sell_price, ROLLINGNUM * Info['precision'][symbol]['ctVal'], symbol)  # 执行买入操作

def OnTick():
         
    # 更新市场行情信息
    UpdateTicker()

    # 更新账户信息
    UpdateAccount()
     
    # 更新持仓信息
    UpdatePosition()

    # 执行下单操作
    MakeOrder()
    
    # 更新状态信息
    UpdateStatus()

def main():

    LogReset(0)                # 日志重置
    Log('策略起始#0000ff')
    # 初始化信息
    InitInfo()                 # 初始化币种信息
    GetPrecision()             # 获取精度信息
    exchange.SetMarginLevel(1) # 设置杠杆倍数
    
    while True:  # 无限循环
        
        loop_start_time = time.time() * 1000  # 获取当前时间（毫秒）
        
        # 检查上次循环时间与设定的间隔时间是否已过
        if time.time() * 1000 - Info['time']['last_loop_time'] > Info['interval'] * 1000:
            
            OnTick()  # 调用 OnTick 函数

            # 更新最后一次循环时间
            Info['time']['last_loop_time'] = time.time() * 1000
            # 计算当前循环的延迟时间
            Info['time']['loop_delay'] = time.time() * 1000 - loop_start_time
        
        # 暂停5毫秒，避免过度消耗CPU资源
        Sleep(5)

1. वैश्विक चर और फ़ंक्शन विवरण

यह रणनीति सरल चर परिभाषाओं पर आधारित है और मॉड्यूलर कार्यों के माध्यम से रोलिंग स्थिति परिवर्धन और स्थिति निगरानी को क्रियान्वित करती है।

• SYMBOLS: व्यापारिक मुद्रा (जैसे “बीटीसी”).
• QUOTO：आधार मुद्रा, मुद्रा मानक आमतौर पर USD है।
• INTERVALनीति चक्रों के बीच का समय अंतराल.
• ICEMONEY: प्रारंभिक ऑर्डर राशि, आइसबर्ग ऑर्डर के लिए उपयोग की जाती है।
• ROLLINGNUM: लाभ रोलिंग के बाद जोड़े गए पदों की संख्या।

2. मुख्य कार्यात्मक मॉड्यूल

प्रत्येक कार्यात्मक मॉड्यूल का संक्षिप्त विवरण निम्नलिखित है:

1. आरंभीकरण फ़ंक्शन (InitInfo)
   लेनदेन मुद्रा जानकारी और प्रारंभिक खाता स्थिति लोड करने के लिए उपयोग किया जाता है।

2. परिशुद्धता जानकारी प्राप्त करें (GetPrecision)
   एक्सचेंज एपीआई के माध्यम से प्रत्येक ट्रेडिंग जोड़ी के लिए न्यूनतम ऑर्डर आकार और अनुबंध मूल्य प्राप्त करें।

3. अपडेट टिकर
   सर्वोत्तम बोली मूल्य, सर्वोत्तम पूछ मूल्य और नवीनतम मूल्य सहित वर्तमान बाजार की जानकारी नियमित रूप से प्राप्त करें।

4. खाता और स्थिति अद्यतन (UpdateAccount, UpdatePosition)
   खाता शेष और स्थिति की जानकारी का वास्तविक समय समन्वयन, व्यापारिक निर्णयों के लिए आधार प्रदान करता है।

5. ट्रेडिंग और ऑर्डर प्रबंधन (ऑर्डर, ट्रेड)
   एकीकृत ऑर्डर प्लेसमेंट और निष्पादन कार्य, सीमा आदेश और बाजार आदेशों का समर्थन।

6. स्थिति निगरानी (अपडेटस्टेटस)
   वर्तमान लाभ और हानि तथा अपूर्ण ऑर्डर सहित रणनीति की स्थिति पर नज़र रखें।

3. रणनीति आदेश तर्क (MakeOrder)

रणनीति का मूल हैप्रारंभिक स्थिति(हिमखंड की स्थिति) औररोलिंग स्थिति(रोलिंग स्थिति पैरामीटर ROLLINGNUM द्वारा नियंत्रित) विशिष्ट तर्क का विस्तृत विवरण निम्नलिखित है:

1. प्रारंभिक स्थिति की जांचसत्यापित करें कि क्या खाता शेष प्रारंभिक हिमशैल खोलने की राशि (ICEMONEY) से अध