डेटा प्लेबैक सुविधाओं के आधार पर विकसित रैखिक लटकन एकल प्रवाह रणनीति

प्रस्तावना

यह अक्सर कहा जाता है कि ट्रेडिंग एक कला है और कला प्रेरणा से आती है। इसलिए आज मैं आपको बताना चाहता हूं कि कैसे आविष्कारक अपने स्वयं के ट्रेडिंग प्रेरणा को खोजने के लिए क्वांटिफाइड डेटा प्लेबैक का उपयोग कर सकते हैं।

सौदे की प्रेरणा और भावना

आमतौर पर, हम जो प्रेरणा कहते हैं, वह यह है कि लोग अपने विचार के दौरान तुरंत एक रचनात्मक स्थिति में आते हैं। व्यापारियों के लिए, हमारे मस्तिष्क के बाएं गोलार्ध ने रणनीति लेखन, धन विनियोजन, पैरामीटर सेट करने और अन्य नियमों की एक श्रृंखला को पूरा किया है। जबकि उन ट्रेडिंग प्रेरणाओं और प्लेटों को दाहिने गोलार्ध से प्राप्त किया जाता है।

बहुत से लोगों ने इस शब्द को सुना है, यह एक अस्थिर भावना है, जैसे कि वर्तमान में क्या हो रहा है। व्यापार में, इस तरह के छठे इंद्रिय के समान अंतर्ज्ञान, हालांकि तर्क और विश्लेषण के बिना, बाजार के भविष्य के रुझान का पूर्वानुमान है, जो व्यापारियों को खरीदने या बेचने के निर्णय लेने के लिए प्रेरित करता है।

प्रेरणा कैसे प्राप्त करें

बाहर के लोगों के लिए, भावुकता एक रहस्यमय प्रतिभा है, जिसके साथ यह बाजार में स्थापित हो सकती है। वास्तव में भावुकता मस्तिष्क के व्यक्तिपरक व्यापारिक अनुभव का सारांश है, जो कि वर्षों के दौरान भावुकता के माध्यम से महसूस की गई एक शानदार पूर्व धारणा है।

हालांकि, सख्ती से, प्रेरणा पूरी तरह से समझ के बराबर नहीं है, लेकिन मुझे विश्वास है कि बाजार के बारे में एक हजार बार अभ्यास करने के बाद, बाजार के बारे में गहरी समझ है, रणनीति विकसित करने के दौरान आत्मनिर्भर हो जाएगा। इसलिए इस प्रतिभा को प्राप्त करने के लिए, अधिक व्यापारिक रणनीतियों को विकसित करने के लिए, कोई और नहीं, केवल कुशल है। केवल बड़ी संख्या में लेनदेन के माध्यम से, आप अपने व्यापार प्रणाली को सही कर सकते हैं।

लेकिन घरेलू कमोडिटी फ्यूचर्स और स्टॉक में दिन में केवल कुछ ही घंटे का व्यापार होता है, और यदि केवल वास्तविक समय के व्यापार से अपने ट्रेडिंग अनुभव को बढ़ाना, अपने स्वयं के लाभकारी पैटर्न और व्यापार नियम बनाना, और अपनी अवचेतन स्थिति पर प्रतिबिंबित करने के लिए प्रशिक्षित करना है, तो यह दिल से बाहर है। लंबे समय की लागत के अलावा, अधिकांश व्यापारियों को धन हानि का खर्च उठाना पड़ता है। इस समस्या को हल करने के लिए, आविष्कारकों ने मात्रा में डेटा रीप्ले सुविधा विकसित की है।

डेटा रीप्ले कैसे करें

डेटा प्लेबैक सुविधाओं को एक्सचेंज ट्रेडिंग समय की सीमा के बिना प्रशिक्षित किया जा सकता है, कई प्रकार के कमोडिटी वायदा और डिजिटल मुद्राओं का समर्थन करता है, बाजारों को मैन्युअल रूप से वापस ले जाया जा सकता है और स्वचालित रूप से वापस ले जाया जा सकता है, और ऐतिहासिक बाजारों के शुरू होने के समय और प्लेबैक गति को स्वतंत्र रूप से सेट किया जा सकता है।

डेवलपर्स के लिए क्वांटिफाइड वेबसाइटfmz.com) पंजीकृत करें और लॉगिन करें, फिर नियंत्रण केंद्र में डेटा खोज पर क्लिक करें, ताकि डेटा प्लेबैक फ़ंक्शन पृष्ठ प्रदर्शित हो सके। इसमें चार विकल्प बॉक्स और एक चयन बटन हैं, पहले चयन बटन पर क्लिक करें, जो केवल वास्तविक डिस्क प्लेबैक का समर्थन करता है, फिर शीर्ष बाएं में चयन करें कि कौन सी किस्मों को खेलना है, फिर पिछले दो विकल्प बक्से में डेटा का प्रारंभ समय चुनें, फिर डेटा के समय चक्र को वास्तविक डिस्क प्लेबैक के रूप में चुनें, और अंत में दाईं ओर स्थित गो बटन पर क्लिक करें, ताकि डेटा प्लेबैक फ़ंक्शन चालू हो सके।

डेटा टैग के नीचे तीन खंडों में विभाजित है; बाईं ओर लेनदेन इतिहास है, जो समय के क्रम में सभी ऑर्डर दिखाता है; मध्य में खरीद और बिक्री के लिए 20 फ़ील्ड गहराई के साथ चालान डेटा है; दाईं ओर डेटा प्लेबैक का नियंत्रण क्षेत्र है, जहां आप मैन्युअल और स्वचालित डेटा प्लेबैक का चयन कर सकते हैं, जो मीडिया प्लेयर का उपयोग करने के रूप में सरल है।

स्थान सूचकांक के साथ, आप अपने ट्रैकर को आगे-पीछे खींच सकते हैं, जिससे आप जल्दी से डेटा प्लेबैक के प्रारंभ समय का चयन कर सकते हैं।

सबसे नीचे दाएं-बाएं चलती चिह्नों के माध्यम से डेटा की रीप्ले गति को नियंत्रित किया जा सकता है, जो मिलीसेकंड के रूप में समय की इकाई है, जो डेटा रीप्ले के दौरान तेज या धीमा हो सकता है।

रणनीतिक तर्क बनाना

हालांकि कीमतों में गिरावट को प्रभावित करने वाले कई कारक हैं, जिनमें शामिल हैंः वैश्विक आर्थिक माहौल, राष्ट्रीय मैक्रो नीतियां, संबंधित औद्योगिक नीतियां, आपूर्ति-मांग संबंध, अंतर्राष्ट्रीय घटनाएं, ब्याज दरें और विनिमय दरें, मुद्रास्फीति और संकुचन, बाजार मनोविज्ञान, अज्ञात कारक, आदि, लेकिन अंत में प्लेट पर कीमतें बहुपक्षीय और अदृश्य प्रतिस्पर्धा के परिणाम हैं। यदि अधिक खरीदार हैं, तो कीमतें बढ़ेंगी; इसके विपरीत, यदि अधिक विक्रेता हैं, तो कीमतें गिरेंगी। तो हमें केवल कीमतों का विश्लेषण करने की आवश्यकता है और एक व्यापारिक रणनीति बना सकते हैं।

आविष्कारक द्वारा बीआईएन एक्सचेंज में बीटीसी_यूएसडीटी ट्रेडिंग जोड़े को मापने के बाद, हमने पाया कि बाजार में उछाल और गिरावट के दौरान, टिक डेटा में ऑर्डर की मात्रा स्पष्ट रूप से असममित है। जब बाजार उछाल पर होता है, तो कई टास्क किए गए ऑर्डर की मात्रा खाली ऑर्डर की मात्रा से अधिक होती है; जब बाजार में गिरावट होती है, तो खाली ऑर्डर की मात्रा कई टास्क किए गए ऑर्डर की मात्रा से कम होती है। तो क्या हम पतले ऑर्डर में लगे ऑर्डर की मात्रा के आधार पर कम समय में कीमतों में गिरावट की भविष्यवाणी कर सकते हैं?

उत्तर हाँ में है।

हम गहराई से टिक डेटा एकत्र करके, बहु-अवकाश पक्षों के लंबित आदेशों की संख्या का गणना और तुलना कर सकते हैं, यदि बहु-अवकाश समग्र लंबित आदेशों का अंतर बहुत बड़ा है, तो संभावित बिक्री के अवसर हैं। उदाहरण के लिए, जब बहु-अवकाश पक्षों की संख्या बहु-अवकाश पक्षों की संख्या का N गुना है, तो हम यह मान सकते हैं कि बाजार में अधिकांश लोग अधिक देख रहे हैं, और निकट भविष्य में कीमतों में वृद्धि की संभावना बढ़ जाती है; जब बहु-अवकाश पक्षों की संख्या बहु-अवकाश पक्षों की संख्या बहु-अवकाश पक्षों की संख्या है, तो हम यह मान सकते हैं कि बाजार में अधिकांश लोग खाली हैं, और निकट भविष्य में कीमतों में गिरावट की संभावना बढ़ जाती है।

ट्रेडिंग रणनीति लिखना

उपरोक्त रणनीति के तर्क के अनुसार, कोड के साथ इसे लागू करना शुरू करें. इस प्रकार खोलेंः fmz.com वेबसाइट > लॉगिन > नियंत्रण केंद्र > नीति संग्रह > नई नीति > ऊपर दाएं कोने में ड्रैग डाउन मेनू पर क्लिक करें, पायथन भाषा का चयन करें, और नीति लिखना शुरू करें. यह नीति एक शिक्षण के रूप में प्रयोग की जाती है, इसलिए मैंने इसे कुछ सरल बनाने की कोशिश की है। नीचे दिए गए कोड कोड में टिप्पणी देखें।

पहला कदमः रणनीतिक ढांचा तैयार करना

# 策略主函数
def onTick():
    pass


# 程序入口
def main():
    while True:  # 进入无限循环模式
        onTick()  # 执行策略主函数
        Sleep(1000)  # 休眠1秒

जब हम नीति लिखते हैं तो इसे बड़े और छोटे अक्षरों से लिखना चाहिए, जैसे कि एक छत का निर्माण करना, फ्रेमवर्क को पहले कवर करना और फिर दीवार को कवर करना। इस फ्रेमवर्क में, हम दो फ़ंक्शनों का उपयोग करते हैं, मुख्य फ़ंक्शन और onTick फ़ंक्शन। जिसमें मुख्य फ़ंक्शन प्रोग्राम का इनपुट है, यानी प्रोग्राम यहां से निष्पादित होता है, और फिर अनंत चक्र मोड में जाता है, फिर onTick फ़ंक्शन को दोहराता है। तो हमें बस नीति सामग्री को onTick फ़ंक्शन में लिखना होगा।

चरण 2: वैश्विक चर लिखें

vol_ratio_arr = []  # 多空挂单比率数组
mp = 0  # 虚拟持仓

vol_ratio_arr को global variable के रूप में परिभाषित करने का कारण यह है कि मेरी रणनीति में एक Tick डेटा के बहु-अवकाश लटकन अनुपात को इकट्ठा करने की आवश्यकता है, यदि हम vol_ratio_arr चर को onTick फ़ंक्शन में डालते हैं, तो यह स्पष्ट रूप से अनुचित है कि लूप चल रहा है, हमें लूप मोड में आवश्यक है, जब किसी शर्त को पूरा किया जाता है, तो चर का मूल्य बदल जाता है। सबसे उचित तरीका यह है कि इस चर को लूप के बाहर रखा जाए।

होल्डिंग प्रबंधन बहुत आवश्यक है क्योंकि यह खरीद-बिक्री के तर्क से संबंधित है, आम तौर पर हम प्रत्यक्ष व्यापार में खाते तक पहुंचने के माध्यम से मुद्रा जोड़े की गणना करते हैं। यहां कोड को सरल बनाने के लिए, एक वैश्विक वर्चुअल होल्डिंग चर को सीधे परिभाषित किया गया है, जो खरीद-बिक्री के तर्क को नियंत्रित करता है।

तीसरा चरणः वर्तमान रिक्त स्थान अनुपात की गणना करें

depth = exchange.GetDepth()  # 获取深度数据
asks = depth['Asks']  # 获取卖价数组
bids = depth['Bids']  # 获取买价数组
asks_vol = 0  # 所有卖价挂单
bids_vol = 0  # 所有买价挂单
for index, ask in enumerate(asks):  # 遍历卖价数组
    # 线性计算所有卖价挂单
    asks_vol = asks_vol + ask['Amount'] * (20 - index)
for index, bid in enumerate(bids):  # 遍历买价数组
    # 线性计算所有买价挂单
    bids_vol = bids_vol + bid['Amount'] * (20 - index)
bidask_ratio = bids_vol / asks_vol  # 计算多空比率

जैसा कि सभी जानते हैं, डिजिटल मुद्राएं आमतौर पर 20 ग्रेड की गहराई के डेटा होती हैं, इसलिए हम बहु-हेड और रिक्त-हेड लंबित संख्याओं को जोड़ सकते हैं ताकि बहु-हेड और रिक्त-हेड अनुपात की गणना की जा सके, जब यह मान 1 से अधिक होता है तो यह दर्शाता है कि अधिक लोग कम देखते हैं, भविष्य में कीमतें बढ़ेंगी; जब यह मान 1 से कम होता है तो यह दर्शाता है कि कम देखते हैं, भविष्य में कीमतें गिरेंगी।

लेकिन एक बात को अलग करने की आवश्यकता है, जब लटकन की दूरी डिस्क के करीब होती है, तो यह अधिक या कम देखने की इच्छा को दर्शाता है, जैसे कि एक पंक्ति में लटकने वाले भुगतान 20 पंक्तियों में लटकने वाले भुगतान की तुलना में अधिक इच्छुक हैं। इसलिए जब हम लटकन को जोड़ते हैं, तो हमें 20 पंक्तियों को अलग-अलग वजन के साथ एक रैखिक तरीके से देने की आवश्यकता होती है। यह अधिक उचित होगा।

चौथा चरण: समय के साथ बहुभुज अनुपात के लिए रैखिक गणना

global vol_ratio_arr, mp  # 引入全局变量
vol_ratio_arr.insert(0, bidask_ratio)  # 把多空比率放到全局变量数组里面
if len(vol_ratio_arr) > 20:  # 如果数组超过指定长度
    vol_ratio_arr.pop()  # 删除最旧的元素
all_ratio = 0  # 临时变量，所有多空挂单比率
all_num = 0  # 临时变量，所有线性乘数
for index, vol_ratio in enumerate(vol_ratio_arr):  # 变量全局变量数组
    num = 20 - index  # 线性乘数
    all_num = all_num + num  # 线性乘数累加
    all_ratio = all_ratio + vol_ratio * num  # 所有多空挂单比率累加
ratio = all_ratio / all_num  # 线性多空挂单比率

बहु-शीर्षक जोड़ने के लिए, खाली-शीर्षक जोड़ने के लिए, बहु-स्थान अनुपात प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन यह केवल एक टिक डेटा के लिए है, और यदि केवल एक टिक डेटा के साथ, एक खरीद या बिक्री का निर्णय लेना एक समझदार विकल्प नहीं हो सकता है, क्योंकि एक टिक डेटा एक पल में बदलते बाजारों में आश्वस्त नहीं है। इसलिए हमें एक निश्चित टिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है, और अंत में एक निष्पक्ष संख्या का गणना करने के लिए रैखिक रूप से।

पांचवां कदमः सौदे को पूरा करें

last_ask_price = asks[0]['Price']  # 最新卖一价，用于买入的价格
last_bid_price = bids[0]['Price']  # 最新买一价，用于卖出的价格
if mp == 0 and ratio > buy_threshold:  # 如果当前无持币，并且比率大于指定值
    exchange.Buy(last_ask_price, 0.01)  # 买入
    mp = 1  # 设置虚拟持仓的值
if mp == 1 and ratio < sell_threshold:  # 如果当前持币，并且比率小于指定值
    exchange.Sell(last_bid_price, 0.01)  # 卖出
    mp = 0  # 重置虚拟持仓的值

चूंकि ऑर्डर करते समय एक मूल्य निर्दिष्ट करना आवश्यक है, इसलिए हम खरीदते समय सीधे नवीनतम बिक्री मूल्य का उपयोग कर सकते हैं; बेचते समय, हम सीधे नवीनतम खरीद मूल्य का उपयोग कर सकते हैं। अंत में, ऑर्डर लेनदेन पूरा होने पर, वर्चुअल होल्डिंग का मूल्य रीसेट करें।

अंत

यदि आप एक ट्रेडिंग नौसिखिया हैं, तो डेटा रिवर्स फीचर ट्रेडों को सीखने के लिए शून्य लागत प्रदान करता है, ट्रेडों के बारे में संज्ञानात्मक समय को कम करता है, वास्तविक या एनालॉग ट्रेडिंग में आमतौर पर परिणाम देखने में कई साल लगते हैं, डेटा रिवर्स फीचर पर कुछ हफ्तों में एक ही परिणाम प्राप्त किया जा सकता है, बिना समय बर्बाद किए, नुकसान को कम करने के लिए ट्रेडों को सीखने के लिए। उन्नत व्यापारियों के लिए, गतिशील रिवर्स आपको अपनी पिछली समस्याओं का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है, ट्रेडिंग रणनीतियों को सत्यापित और परिष्कृत कर सकता है, रणनीतियों में व्यापारियों के आत्मविश्वास को बढ़ा सकता है, और नई रणनीति प्रेरणा उत्पन्न करने में मदद कर सकता है।