पायथन संस्करण आइसबर्ग आयोग की रणनीति

यह लेख प्रत्यारोपण के लिए दो क्लासिक रणनीतियों को लाता हैः आइसबर्ग कमीशन (खरीदें/बेचें) । रणनीति एफएमजेड प्लेटफॉर्म के आइसबर्ग कमीशन जावास्क्रिप्ट संस्करण से प्रत्यारोपित है। रणनीति का पता हैhttps://www.fmz.com/square/s:Iceberg/1

आइसबर्ग कमीशन ट्रेडिंग रणनीति परिचय के जावास्क्रिप्ट संस्करण का हवाला देते हुएः

आइसबर्ग कमीशन इस तथ्य को संदर्भित करता है कि जब निवेशक बड़े मूल्य के लेनदेन करते हैं, तो बाजार पर अत्यधिक प्रभाव से बचने के लिए, बड़े ऑर्डर कमीशन को स्वचालित रूप से कई कमीशन में विभाजित किया जाता है, जो वर्तमान नवीनतम खरीद / बिक्री 1 मूल्य और व्यापारी द्वारा निर्धारित मूल्य के आधार पर होता है। रणनीति स्वचालित रूप से एक छोटे आदेश को कमीशन करती है। जब अंतिम कमीशन पूरी तरह से लेनदेन किया जाता है या नवीनतम मूल्य वर्तमान कमीशन मूल्य से काफी भिन्न होता है, तो कमीशन ऑपरेशन स्वचालित रूप से फिर से शुरू हो जाता है।

कई एक्सचेंज ट्रेडिंग पेज आइसबर्ग कमीशन टूल के साथ आते हैं, जिनमें समृद्ध कार्य होते हैं, लेकिन यदि आप कुछ कार्यों को अनुकूलित करना चाहते हैं या अपनी आवश्यकताओं के अनुसार कुछ कार्यों को संशोधित करना चाहते हैं, तो आपको अधिक लचीले उपकरण की आवश्यकता होती है। एफएमजेड प्लेटफॉर्म को इस समस्या को सही ढंग से हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारे रणनीति वर्ग में बहुत अधिक पायथन ट्रेडिंग रणनीतियाँ नहीं हैं। कुछ व्यापारियों को जो व्यापार उपकरण और रणनीतियाँ लिखने के लिए पायथन भाषा का उपयोग करना चाहते हैं, उन्हें उदाहरणों का संदर्भ लेने की आवश्यकता है। इसलिए, क्लासिक आइसबर्ग कमीशन रणनीति को पायथन संस्करण में पोर्ट किया गया था।

पायथन के लिए आइसबर्ग आयोग - खरीद

import random  # Import random number library

def CancelPendingOrders():     # The function of CancelPendingOrders is to cancel all pending orders of the current transaction.
    while True:                # Loop detection, call GetOrders function to detect the current pending order, if orders is an empty array, that is, len(orders) is equal to 0, indicating that all orders have been cancelled, you can exit the function and call return to exit.
        orders = _C(exchange.GetOrders)
        if len(orders) == 0 :
            return 

        for j in range(len(orders)):     # Traverse the current array of pending orders, and call CancelOrder to cancel the orders one by one.
            exchange.CancelOrder(orders[j]["Id"])
            if j < len(orders) - 1:      # Except for the last order, execute Sleep every time and let the program wait for a while to avoid canceling orders too frequently.
                Sleep(Interval)

LastBuyPrice = 0       # Set a global variable to record the the latest buying price.
InitAccount = None     # Set a global variable to record the initial account asset information.

def dispatch():        # Main functions of iceberg commission logic
    global InitAccount, LastBuyPrice     # Reference global variables
    account = None                       # Declare a variable to record the account information obtained in real time for comparison calculation.
    ticker = _C(exchange.GetTicker)      # Declare a variable to record the latest market quotes.
    LogStatus(_D(), "ticker:", ticker)   # Output time and latest quotation in the status bar
    if LastBuyPrice > 0:                 # When LastBuyPrice is greater than 0, that is, when the commission has started, the code in the if condition is executed.
        if len(_C(exchange.GetOrders)) > 0:    # Call the exchange.GetOrders function to get all current pending orders, determine that there are pending orders, and execute the code in the if condition.
            if ticker["Last"] > LastBuyPrice  and ((ticker["Last"] - LastBuyPrice) / LastBuyPrice) > (2 * (EntrustDepth / 100)):   # Detect the degree of deviation, if the condition is triggered, execute the code in the if, and cancel the order.
                Log("Too much deviation, the latest transaction price:", ticker["Last"], "Commission price", LastBuyPrice)
                CancelPendingOrders()
            else :
                return True
        else :    # If there is no pending order, it proves that the order is completely filled.
            account = _C(exchange.GetAccount)     # Get current account asset information.
            Log("The buying order is completed, the cumulative cost:", _N(InitAccount["Balance"] - account["Balance"]), "Average buying price:", _N((InitAccount["Balance"] - account["Balance"]) / (account["Stocks"] - InitAccount["Stocks"])))  # Print transaction information.
        LastBuyPrice = 0   # Reset LastBuyPrice to 0

    BuyPrice = _N(ticker["Buy"] * (1 - EntrustDepth / 100))   # Calculate the price of pending orders based on current market conditions and parameters.
    if BuyPrice > MaxBuyPrice:    # Determine whether the maximum price set by the parameter is exceeded
        return True

    if not account:               # If account is null, execute the code in the if statement to retrieve the current asset information and copy it to account
        account = _C(exchange.GetAccount)

    if (InitAccount["Balance"] - account["Balance"]) >= TotalBuyNet:  # Determine whether the total amount of money spent on buying exceeds the parameter setting.
        return False

    RandomAvgBuyOnce = (AvgBuyOnce * ((100.0 - FloatPoint) / 100.0)) + (((FloatPoint * 2) / 100.0) * AvgBuyOnce * random.random())   # random number 0~1
    UsedMoney = min(account["Balance"], RandomAvgBuyOnce, TotalBuyNet - (InitAccount["Balance"] - account["Balance"]))

    BuyAmount = _N(UsedMoney / BuyPrice)   # Calculate the buying quantity
    if BuyAmount < MinStock:         # Determine whether the buying quantity is less than the minimum buying quantity limit on the parameter.
        return False 
    LastBuyPrice = BuyPrice          # Record the price of this order and assign it to LastBuyPrice
    exchange.Buy(BuyPrice, BuyAmount, "spend:￥", _N(UsedMoney), "Last transaction price", ticker["Last"]) # Place orders
    return True

def main():
    global LoopInterval, InitAccount    # Refer to LoopInterval, InitAccount global variables
    CancelPendingOrders()               # Cancel all pending orders when starting to run
    InitAccount = _C(exchange.GetAccount)   # Account assets at the beginning of the initial record
    Log(InitAccount)                        # Print initial account information
    if InitAccount["Balance"] < TotalBuyNet:    # If the initial assets are insufficient, an error will be thrown and the program will stop
        raise Exception("Insufficient account balance")
    LoopInterval = max(LoopInterval, 1)      # Set LoopInterval to at least 1
    while dispatch():                        # The main loop, the iceberg commission logic function dispatch is called continuously, and the loop stops when the dispatch function returns false.
        Sleep(LoopInterval * 1000)           # Pause each cycle to control the polling frequency.
    Log("委托全部完成", _C(exchange.GetAccount))   # When the loop execution jumps out, the current account asset information is printed.

पायथन के लिए आइसबर्ग आयोग - बिक्री

रणनीति का तर्क खरीद के समान है, केवल एक मामूली अंतर के साथ।

import random

def CancelPendingOrders():
    while True:
        orders = _C(exchange.GetOrders)
        if len(orders) == 0:
            return
        
        for j in range(len(orders)):
            exchange.CancelOrder(orders[j]["Id"])
            if j < len(orders) - 1:
                Sleep(Interval)

LastSellPrice = 0
InitAccount = None

def dispatch():
    global LastSellPrice, InitAccount
    account = None
    ticker = _C(exchange.GetTicker)
    LogStatus(_D(), "ticker:", ticker)   
    if LastSellPrice > 0:
        if len(_C(exchange.GetOrders)) > 0:
            if ticker["Last"] < LastSellPrice and ((LastSellPrice - ticker["Last"]) / ticker["Last"]) > (2 * (EntrustDepth / 100)):
                Log("Too much deviation, the latest transaction price:", ticker["Last"], "Commission price", LastSellPrice)
                CancelPendingOrders()
            else :
                return True
        else :
            account = _C(exchange.GetAccount)
            Log("The buy order is completed, and the accumulated selling:", _N(InitAccount["Stocks"] - account["Stocks"]), "Average selling price:", _N((account["Balance"] - InitAccount["Balance"]) / (InitAccount["Stocks"] - account["Stocks"])))
            LastSellPrice = 0

    SellPrice = _N(ticker["Sell"] * (1 + EntrustDepth / 100))
    if SellPrice < MinSellPrice:
        return True

    if not account:
        account = _C(exchange.GetAccount)

    if (InitAccount["Stocks"] - account["Stocks"]) >= TotalSellStocks:
        return False 

    RandomAvgSellOnce = (AvgSellOnce * ((100.0 - FloatPoint) / 100.0)) + (((FloatPoint * 2) / 100.0) * AvgSellOnce * random.random())
    SellAmount = min(TotalSellStocks - (InitAccount["Stocks"] - account["Stocks"]), RandomAvgSellOnce)
    if SellAmount < MinStock:
        return False 

    LastSellPrice = SellPrice
    exchange.Sell(SellPrice, SellAmount, "Last transaction price", ticker["Last"])
    return True

def main():
    global InitAccount, LoopInterval
    CancelPendingOrders()
    InitAccount = _C(exchange.GetAccount)
    Log(InitAccount)
    if InitAccount["Stocks"] < TotalSellStocks:
        raise Exception("Insufficient account currency")
    LoopInterval = max(LoopInterval, 1)
    while dispatch():
        Sleep(LoopInterval)
    Log("All commissioned", _C(exchange.GetAccount))

रणनीतिक संचालन

विनिमय परीक्षण का अनुकरण करने के लिए WexApp का उपयोग करेंः

खरीदना:

बिक्रीः

रणनीति तर्क जटिल नहीं है। जब रणनीति निष्पादित की जाती है, तो यह गतिशील रूप से रणनीति मापदंडों और वर्तमान बाजार मूल्य के आधार पर आदेश रखेगा और रद्द कर देगा। जब लेनदेन राशि / सिक्का संख्या पैरामीटर सेटिंग संख्या तक पहुंचती है या उसके करीब आती है, तो रणनीति बंद हो जाती है। रणनीति कोड बहुत सरल और शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है। इच्छुक पाठक इसे संशोधित कर सकते हैं और अपनी ट्रेडिंग शैली के अनुरूप रणनीति डिजाइन कर सकते हैं।