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सिक्के के घेरे को मात्रात्मक रूप से व्यापार करने के लिए एक नया तरीका है - आपको सिक्के के घेरे को मात्रात्मक रूप से देखने के लिए ले जाता है।

लेखक:आविष्कारक मात्रा - छोटे सपने, बनाया गयाः 2021-04-19 14:16:21, अद्यतनः 2024-12-04 21:21:43

币圈量化交易萌新看过来–带你走近币圈量化(二)

सिक्के के घेरे को मात्रात्मक रूप से व्यापार करने के लिए एक नया तरीका है और आपको सिक्के के घेरे के करीब ले जाता है।

पिछले लेख में हमने प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग स्क्रिप्ट के बारे में बात की थी। वास्तव में, ट्रेडिंग रणनीति एक ट्रेडिंग स्क्रिप्ट है। लेख मुख्य रूप से ट्रेडिंग स्क्रिप्ट के बारे में बात करता है जिसे हार्डवेयर वाहक की आवश्यकता होती है (जहां प्रोग्राम चल रहा है) और यह स्क्रिप्ट ट्रेडिंग प्रोग्राम उस कंप्यूटर प्रोग्रामिंग भाषा में लिखा जा सकता है जिसे आविष्कारक क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर उपयोग करने वाली तीन प्रोग्रामिंग भाषाओं को सूचीबद्ध करता है।

प्रोग्रामेटिक लेनदेन स्क्रिप्ट

ट्रेडिंग रणनीतियों के प्रकार शुरुआती प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग, क्वांटिफाइड ट्रेडिंग के लिए नए लोग विभिन्न प्रकार की प्रवृत्ति रणनीतियों, सूट रणनीतियों, उच्च आवृत्ति रणनीतियों, ग्रिड रणनीतियों और अन्य नामों से भ्रमित हो सकते हैं, जबकि प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग, क्वांटिफाइड ट्रेडिंग सामान्य रणनीति प्रकारों को सरल रूप से कई दिशाओं में कहा जाता है।
- लाभप्रदता को कवर करने की रणनीति सीधे शब्दों में कहें तो, मूल रूप से एक तरफ बहुत अधिक स्थिति रखने और एक तरफ कम स्थिति रखने जैसी रणनीतियों को लाभप्रदता रणनीति के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। कई प्रकार हैं, जैसे कि वर्तमान बाजार, वायदा अवधि, भविष्य लाभ, विविधता लाभ आदि।
- प्रवृत्ति रणनीति सरल शब्दों में कहें तो, यह ट्रेंड ट्रैक, डबल समतुल्य, मैकड आदि की रणनीति है।
- वापसी की रणनीति उदाहरण के लिए, ग्रिड रणनीतियाँ, जो अस्थिर बाजारों में कीमतों में उतार-चढ़ाव से लाभ उठाती हैं।
- उच्च आवृत्ति रणनीति सरल शब्दों में, यह एक रणनीति है जो कुछ एल्गोरिदम के माध्यम से बाजार की सूक्ष्म संरचनाओं, नियमों, अवसरों आदि का पता लगाने के लिए उच्च आवृत्ति वाले लेनदेन को अंजाम देती है।

उपरोक्त ट्रेडिंग रणनीतियों के दृष्टिकोण से विभाजित हैं, और आविष्कारकों द्वारा क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफार्मों पर रणनीति डिजाइन के दृष्टिकोण से, रणनीतियों को भी विभाजित किया जा सकता हैः

एकल-प्रजाति रणनीति इस तरह, यह रणनीति केवल एक ही प्रकार का संचालन करती है, जैसे कि बीटीसी या ईटीएच में व्यापार करना।
विविधता की रणनीति सरल शब्दों में, यह एक रणनीतिक तर्क के अनुसार कई किस्मों को संचालित करने के लिए है।
बहु खाता नीति सरल शब्दों में कहें तो एक वास्तविक डिस्क पर कई एक्सचेंज ऑब्जेक्ट्स को कॉन्फ़िगर करना है (पिछले लेख में एक्सचेंज की अवधारणा का परिचय दिया गया था, एपीआई की के लिए एक्सचेंज ऑब्जेक्ट्स को कॉन्फ़िगर करना एक एक्सचेंज खाते का प्रतिनिधित्व करता है) । उदाहरण के लिए कुछ अनुसूची नीतियां, कई खाते एक साथ संचालन का पालन करते हैं (एक ही एक्सचेंज हो सकता है, या अलग-अलग एक्सचेंज हो सकते हैं), एक वास्तविक डिस्क पर कई एक्सचेंज ऑब्जेक्ट्स का प्रबंधन करना (खाते) ।
बहु-तार्किक रणनीति उदाहरण के लिए, एक वास्तविक डिस्क पर एक ही समय में मैकडी रणनीति, समवर्ती रणनीति, ग्रिड रणनीति, आदि (बेशक, विभिन्न एक्सचेंजों के ऑब्जेक्ट को संचालित करना, एक ही एक्सचेंजों के ऑब्जेक्ट को संचालित करना, यह देखने के लिए कि क्या विशिष्ट रणनीति में तार्किक संघर्ष है)
एक्सचेंज एपीआई इंटरफ़ेस प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग स्क्रिप्ट एक्सचेंज खाते को कैसे संचालित करती है? इसका उत्तर एक्सचेंज के माध्यम से खुले एपीआई इंटरफेस में है। तो, एक्सचेंजों के लिए खुले इंटरफेस किस प्रकार के होते हैं? पिछले लेख में हमने एक्सचेंजों के बारे में बताया था कि एक्सचेंजों में सामान्य रूप से REST, वेबसॉकेट इंटरफेस होते हैं। यहां हम नीति कार्यक्रम के स्तर से कुछ अवधारणाओं को जोड़ते हैं। एक्सचेंजों के इंटरफेस को सत्यापन के आधार पर विभाजित किया गया है (REST, वेबसॉकेट दोनों) सत्यापन और गैर-सत्यापन के साथ।
- बिना सत्यापन के इंटरफ़ेस आम तौर पर सार्वजनिक इंटरफेस के रूप में जाना जाता है, इस तरह के इंटरफेस को सत्यापित करने की आवश्यकता नहीं हैAPI KEY(API KEY क्या है भूलकर पिछले लेख पर जाएं) । इस प्रकार के इंटरफ़ेस आम तौर पर बाजार इंटरफेस होते हैं, जैसे कि गहरा बाजार पूछना, K-लाइन डेटा पूछना, पूंजी दर पूछना, लेन-देन की विविधता के बारे में जानकारी पूछना, एक्सचेंज सर्वर के समय के बारे में पूछना आदि। सरल शब्दों में कहें तो, यह एक सार्वजनिक इंटरफ़ेस है जिसका आपके खाते से कोई संबंध नहीं है (सत्यापन की आवश्यकता नहीं) ।
  आविष्कारक के द्वारा क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर, जब एक अप्रमाणित एपीआई फ़ंक्शन को बुलाया जाता है (संकुल एक्सचेंज गैर-प्रमाणित इंटरफ़ेस, सार्वजनिक इंटरफ़ेस) तब भी एपीआई कुंजी को गलत कॉन्फ़िगरेशन के साथ, इंटरफ़ेस पर लौटने वाले डेटा को सामान्य रूप से प्राप्त किया जा सकता है।
- जिन इंटरफेस को सत्यापित करने की आवश्यकता है सरल शब्दों में कहें तो, यह एक ऐसा इंटरफ़ेस है जिसे एपीआई कीवी के माध्यम से सत्यापित करने की आवश्यकता होती है, जिसे एक निजी इंटरफ़ेस कहा जाता है। यह आमतौर पर आपके खाते के कुछ कार्यों या जानकारी से जुड़ा होता है, जैसे कि खाता संपत्ति का पता लगाना, खाता होल्डिंग का पता लगाना, पूछताछ करना, पूछताछ करना, एक-पर-एक-पर-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक-एक इन सभी कार्यों को सत्यापित किया जाना चाहिए। आविष्कारक द्वारा क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर, एपीआई फ़ंक्शन को कॉल करने पर सत्यापन की आवश्यकता होती है (इंटरफेस जो एक पैक किए गए एक्सचेंज को सत्यापित करने की आवश्यकता होती है, निजी इंटरफ़ेस), यदि एपीआई की को गलत रूप से कॉन्फ़िगर किया जाता है, तो इंटरफ़ेस को कॉल करने पर एक त्रुटि दिखाई देती है और रिक्त मान लौटाती है।

तो इन इंटरफेस का उपयोग कैसे किया जाता है इन आविष्कारकों के लिए क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर?

आविष्कारक क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म में एक्सचेंज व्यवहार, परिभाषित इंटरफेस (जैसे, के-लाइन इंटरफेस, डीप-मार्केट इंटरफेस, वर्तमान परिसंपत्ति इंटरफेस, डाउन सिंगल इंटरफेस, ऑर्डर निकालने के इंटरफेस आदि) शामिल हैं, जिन्हें आविष्कारक क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर आविष्कारक क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म एपीआई फ़ंक्शन कहा जाता है, जिसे एपीआई दस्तावेज़ीकरण से पूछकर देखा जा सकता है।https://www.fmz.com/api ）。

तो, कैसे कुछ व्यवहार, परिभाषाओं और एक्सचेंजों के लिए एक समान इंटरफेस आविष्कारकों के लिए एक क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के रूप में उपयोग किया जाता है?

इन एक्सचेंजों के इंटरफेस के उदाहरण हैंः परिसंपत्ति विभाजन, सशर्त असाइनमेंट, थोक ऑर्डर, थोक निकासी, संशोधन ऑर्डर आदि। ये इंटरफेस कुछ एक्सचेंजों में उपलब्ध हैं, कुछ एक्सचेंजों में नहीं हैं, और फ़ंक्शन और उपयोग के विवरण में काफी अंतर हो सकता है, इसलिए इन इंटरफेस को आविष्कारक के क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर पारित किया जाता है।exchange.IOइस फ़ंक्शन को एक्सेस करने के लिए, आप इसके आविष्कारक के एपीआई दस्तावेज़ को देख सकते हैंःhttps://www.fmz.com/api#exchange.io…）。在发明者量化交易平台策略广场上也有些实用IO的范例策略。

क्या आविष्कारक के क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म एपीआई दस्तावेज़ में सभी एपीआई फ़ंक्शन नेटवर्क अनुरोध उत्पन्न करते हैं?

यदि एक्सचेंज एपीआई इंटरफेस पर पहुंच की आवृत्ति सीमित है (उदाहरण के लिए, 5 बार प्रति सेकंड), तो पहुंच बहुत अधिक नहीं हो सकती है, अन्यथा यह एक HTTP 429 त्रुटि रिपोर्ट करेगी, और प्रवेश से इनकार कर दिया जाएगा (ज्यादातर एक्सचेंजों ने 429 रिपोर्ट किया है) । तो आविष्कारक के क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर पैक किए गए एक्सचेंज इंटरफेस को कॉल करने के लिए भी यह सीमा है, लेकिन आविष्कारक के क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर नेटवर्क अनुरोध उत्पन्न नहीं करने वाले एपीआई कार्यों के लिए यह सीमा नहीं है। सभी आविष्कारक क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के एपीआई फ़ंक्शन नेटवर्क अनुरोध उत्पन्न नहीं करते हैं, कुछ आविष्कारक एपीआई फ़ंक्शन केवल कुछ स्थानीय सेटिंग्स को संशोधित करते हैं, जैसे कि वर्तमान ट्रेडिंग जोड़े सेट करना, अनुबंध कोड सेट करना, संकेतक गणना फ़ंक्शन, एक्सचेंज ऑब्जेक्ट नाम प्राप्त करना आदि। मूल रूप से फ़ंक्शन के उपयोग से यह निर्धारित किया जा सकता है कि क्या नेटवर्क अनुरोध किया गया है, जब तक कि एक्सचेंज डेटा प्राप्त करने, एक्सचेंज खाते पर संचालन आदि के लिए नेटवर्क अनुरोध उत्पन्न होते हैं, इन इंटरफेस को कॉल आवृत्ति पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है।

अब हम आपको कुछ सामान्य प्रश्नों और अनुभवों के बारे में बताएंगे जो आविष्कारकों को एपीआई के साथ क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म का उपयोग करते समय होते हैं।

गलती करना यह सबसे आम गलती है, जो अनगिनत नवाचारों को परेशान करती है, अक्सर रणनीति को फिर से जांचने के लिए अच्छी तरह से सब कुछ ठीक है, क्यों वास्तविक ड्राइव कुछ समय के लिए चल रहा है (किसी भी समय ट्रिगर हो सकता है) वास्तविक ड्राइव बंद हो जाता है ~

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एक रणनीति लिखने के दौरान, हम इंटरफ़ेस द्वारा लौटाए गए डेटा के लिए सत्यापन का निर्णय लेते हैं, उदाहरण के लिए, आविष्कारक के क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर इस लाइन का कोड प्राप्त करें (यह एक ही बात है कि आप अपने स्वयं के प्रोग्राम को सीधे एक्सचेंज इंटरफेस तक पहुंचने के लिए लिखते हैं):var ticker = exchange.GetTicker()और अगर हम इसे इस्तेमाल करना चाहते हैं,tickerचर (GetTicker फ़ंक्शन द्वारा लौटाया गया संरचना देखें)Last(हाल की कीमतें) इस डेटा का उपयोग करने की जरूरत है।var newPrice = ticker.Lastइस प्रकार डेटा प्राप्त होता है ((newPrice क्या है?new: नवीनतम,Price: कीमत,हाँ!जोड़ दिया गया है!GetTicker()फ़ंक्शन ने सामान्य डेटा वापस कर दिया, लेकिन यदि अनुरोध समय से अधिक हो, नेटवर्क त्रुटि, एक्सचेंज ने लाइन को बाहर निकाला, केबल को काट दिया, बच्चे ने बिजली की थैली खींची, आदि।GetTicker()फ़ंक्शन लौटाता हैnullइस समय।tickerयह है किnullमैं इसे फिर से देखूंगा।Lastयदि आप किसी भी प्रकार की समस्या का सामना कर रहे हैं, तो आप एक त्रुटि का सामना कर सकते हैं। इस प्रकार, इंटरफ़ेस कॉल विफलता (GetTicker कॉल विफलता शून्य लौटाता है) प्रत्यक्ष कारण नहीं है कि नीति वास्तविक डिस्क बंद हो गया है (प्रत्यक्ष कारण एक पहुँच है)nullचर के गुण), इंटरफेस कॉल विफलता रिपोर्टिंग त्रुटि वास्तविक डिस्क को रोकने का कारण नहीं बनती है ((अग्रिम रेखांकन) ।) । तो हम क्या कर सकते हैं ताकि डिस्क को असामान्य रूप से बंद न किया जा सके? और इसका जवाब है कि इंटरफ़ेस द्वारा लौटाए गए डेटा को गलत तरीके से संभालना, और यह बहुत सरल है, केवल यह तय करना कि लौटाए गए डेटा सही हैं या नहीं।null(जावास्क्रिप्ट भाषा उदाहरण, अन्य भाषाएं लगभग) एक छोटा सा कोड पैराग्राफ लिखें (यह सिर्फ एक उदाहरण है, सीधे चलना एक बकवास है!

  var ticker = exchange.GetTicker()
  if (ticker) {
      var newPrice = ticker.Last
      Log("打印最新价格：", newPrice)
  } else {
      // 数据为null，不做操作就不会出问题
  }

सिर्फ नहींGetTickerइंटरफेस को त्रुटि स्वीकार करने की आवश्यकता होती है, और नेटवर्क अनुरोध वाले इंटरफेस को रिटर्न मान के लिए त्रुटि स्वीकार करने की आवश्यकता होती है (यदि आप फ़ंक्शन के रिटर्न मान का उपयोग करते हैं) गलतियों को स्वीकार करने के कई तरीके हैं।_C()फ़ंक्शन (एफएमजेड एपीआई दस्तावेज़ देखें), स्वयं त्रुटि-सहिष्णु फ़ंक्शन लिखते हैं, स्वयं त्रुटि-सहिष्णु तंत्र, तर्क डिजाइन करते हैं। के बारे में_C()फ़ंक्शन का उपयोग करना, और कई नए छात्र शायद गलत हैं, ध्यान दें।_C()फ़ंक्शन के पैरामीटर फ़ंक्शन संदर्भ हैं, फ़ंक्शन कॉल नहीं।

  ```_C(funcName(param1, param2))```，调用错误，通常萌新没认真看FMZ API文档都会这么写。
 - 现货市价单买单的下单量
  现货市价单买单的下单量也是很多萌新容易搞错的，上一篇中已经讲过现货市价单买单的下单量通常是金额（极个别的交易所可能是其它设定，一般FMZ上这些特殊的交易所设定都会在FMZ API文档上说明），例如我用OKEX V5 模拟盘测试：
  交易对设置为：```LTC_USDT```

function main (() { exchange.IO ((simulate, true) // ओकेएक्स एक्सचेंज के लिए एक एनालॉग डिस्क के रूप में स्विच करें exchange.Buy ((-1, 1) // कीमत -1 है, यह दर्शाता है कि नीचे दिए गए आदेश बाजार मूल्य सूची हैं, और मात्रा 1 है, यह दर्शाता है कि नीचे दिए गए आदेश मात्रा 1USDT है }

  由于交易所一般都有下单金额限制，小于限制的订单是不予报单的（例如币安现货要求每单大于5USDT才可以报单成功）。所以这样下单会报错：

त्रुटि Buy ((-1, 1): map[code:1 data:[map[clOrdId: ordId: sCode:51020 sMsg:Order amount should be greater than the min available amount. tag:]] msg:]


 - 期货下单时的方向
  在做期货策略时下单方向也是萌新们经常搞错导致出问题的，以在发明者量化交易平台上编写策略为例。
  我们先看下API文档上的描述：
  https://www.fmz.com/api#exchange.setdirection...


  ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16d065f0dfda87640aaf.png) 


  由于下单函数就只有```Buy```,```Sell```。然而期货（现货当然没问题了，现货只有买卖）有开多、平多、开空、平空这些方向，那么显然Buy/Sell表示不了这么多个方向的操作，这时就需要引入设置期货交易方向这个函数```exchange.SetDirection()```。
  在FMZ上
  ```exchange.SetDirection("buy")```（先设置方向）和```exchange.Buy```配合使用，就表示下的单子是开多仓的订单。
  以此类推：
  ```exchange.SetDirection("sell")```和```exchange.Sell```配合使用，就表示下的单子是开空仓的订单。
  ```exchange.SetDirection("closebuy")```和```exchange.Sell```配合使用，就表示下的单子是平多仓的订单。
  ```exchange.SetDirection("closesell")```和```exchange.Buy```配合使用，就表示下的单子是平空仓的订单。
  通常萌新会```exchange.SetDirection("sell")```和```exchange.Buy```配合使用，或者其它的错误组合。然后就报错了(回测可能不报错，但是这个明显是逻辑错误，强迫症不能忍....的)。
  另一个萌新经常犯的错误

function main (() { exchange.SetContractType ((quarter ट्यूब) // वर्तमान अनुबंध को तिमाही अनुबंध के रूप में सेट करें exchange.SetDirection (बिक्री बटन) var id = exchange.Sell ((-1, 1)
लॉग ((अरे देखो, मैंने बाजार मूल्य के लिए आदेश दिया है, लेन-देन किया है, और वहाँ रखरखाव है, exchange.GetPosition)))
exchange.SetDirection ((closebuy) // closebuy और Sell के साथ उपयोग किया जाता है, ठीक है ~ exchange.Sell ((-1, 1) }

  ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/168d332fddad25f0859e.png)       
  看到这里会问：“为什么我有持仓并且closebuy和Sell也是搭配使用的，怎么就报错，不能平仓了？”。我会回答：“平错方向了！平的是多头仓位”
  以上这个报错还可能出现的一种情况是：平仓方向设置正确、下单函数使用也正确、也持有这个方向的持仓，但是还是报这个错误。
  原因是可能你的程序下了多次单，开始的订单并没成交，平仓单在盘口挂着等待成交，这个时候程序继续去平仓，就会提示超出平仓头寸的错误。

 - 日志输出、交易信息展示
  设计编写程序化、量化交易策略就离不开“数据显示”，“操作日志输出”等人机交互的设计。通常使用原生编程语言编写实盘脚本、策略程序。直接使用当前语言的输出函数。
  例如：
  python用```print```。
  javascript用```console.log```。
  Golang用```fmt.Println()```。
  C++用```cout```


  再来说下FMZ平台上的信息显示，在发明者量化交易平台上，显示信息的地方有两个主要位置。
     - 状态栏
    在实盘运行起来之后，实盘页面如图


    ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16bafc3d4df6dfa18102.png) 


    显示部分为状态栏信息，状态栏主要是为了显示一些实时变动的数据（因为实时变动需要实时观察，又不能每次都打印成日志，所以这类数据可以在状态栏显示，如果每条都打印日志会很多重复无意义的数据，影响查询）。
    状态栏上显示数据使用```LogStatus```函数，具体可以参看FMZ的API文档。

     - 日志栏
    同样在实盘页面，如图所示：


    ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16cf9d61e66384022a76.png) 


    显示部分为日志栏，日志栏主要是为了永久记录某个时刻某些数据，或者记录某个时候策略的某项操作。
    日志分为多种类型：
    1、普通日志，FMZ的策略中使用Log函数输出、打印在策略日志。


       ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16ddc72e1f7d07dcfa5a.png) 


    2、下单日志，FMZ的策略中使用```exchange.Sell```/```exchange.Buy```会自动在日志输出记录。


       ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/172aac2089e93865e3c2.png) 


    3、撤单日志，FMZ的策略中使用```exchange.CancelOrder```，会自动在日志输出撤单日志。


       ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/15e90c7be742743c7421.png) 


    4、错误日志，FMZ的策略运行时，进行网络请求的接口发生调用错误时，抛出异常时（例如throw之类的语句），会自动在日志中输出错误日志。        


       ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/166196451439434a800f.png) 


  FMZ的API函数，可以产生日志输出的函数比如Log(...),exchange.Buy(Price, Amount),exchange.CancelOrder(Id)等都可以在必要参数后跟一些附带输出参数，比如：exchange.CancelOrder(orders[j].Id, orders[j])这样就是在取消orders[j]这个订单时，附带输出这个订单信息。

function main (() { लॉग (पिन डेटा 1 टन, पिन डेटा 2 टन, पिन डेटा 3 टन, पिन... पिन) var data2 = 200 var id = exchange.Sell ((100000, 0.1, संलग्न डेटा 1 टन, data2, ... टन) exchange.CancelOrder ((id, संलग्न डेटा 1, data 2, ...) LogProfit ((100, डेटा के साथ संलग्न डेटा 1 टन, डेटा 2, टन... टन) }


 - 指标函数的使用
  在说指标函数之前，我们先弄懂什么是指标，简单说就是均线、MACD、ATR之类的线。
  问：这些指标怎么来的？
  答：当然是计算出来的。
  问：是依据什么计算的呢？
  答：根据K线数据计算。
  问：举个例子？
  答：以最简单的指标均线指标举例，如果我们使用日K线（就是一根阳线或者阴线代表一天）数据作为指标计算的数据源。均线指标参数为10，那么计算出的均线指标就是10日均线。
  问：如果K线BAR数量不够10根，可以算出均线指标么？
  答：不仅是均线指标无法算出，任何指标在K线数据BAR数量不满足指标周期参数时都无法算出有效指标值，算出的数组对应位置上就会用空值填充，例如```JavaScript```语言策略打印算出的指标数据时就会显示```null```。


  正好策略广场上有个教学例子：https://www.fmz.com/strategy/125770
  回测这个教学例子策略，可以看到回测系统生成的图表以及10周期的均线：


  ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16626b033d3b5ccafb3b.png) 


  策略自定义画图，画出的K线以及均线图表：


  ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16ba98eec859abb30366.png) 


  问：如果我要10小时均线呢？
  答：K线数据用小时周期的K线数据就可以了。


  通俗说，我们看到的K线，我们把它数据化之后就是一个数组（数组概念不了解，可以百度下），其中每个元素就是一个K线柱，是按顺序排列的，数组第一个元素是距离当前时间最远的，数组最后一个元素是距离当前时间最近的。
  通常K线数据最后一个线柱是当前周期的线柱，是实时变动的，是未完成的（登录一个交易所的页面观察他的K线就能观察出来变动）。计算出的指标也是和K线柱一一对应的，上面的例子可以看到一个指标数值对应一个K线柱。注意最后一个K线柱是实时变动的，算出的指标也是会跟随K线柱变化而变化的。


  在发明者量化交易平台上，可以使用TA库（FMZ平台实现的库，集成在托管者，各种语言都可以直接使用）或者使用talib库（talib老牌指标库，JS、C++集成，Python需要自行安装）。
  例如以上例子中计算计算均线：
  使用TA库：

function main (() { var records = exchange.GetRecords ((() var ma = TA.MA ((records, 10) Log ((ma) // प्रिंट सममित }

  使用talib库：

function main (() { var records = exchange.GetRecords ((() var ma = talib.MA ((records, 10) Log ((ma) // प्रिंट सममित }

  算出的指标数据ma是一个数组，每个元素一一对应K线数组（records），即```ma[ma.length -1]```对应```records[records.length - 1]```，以此类推。


  其它再复杂的指标也是同理，需要注意MACD这类指标。

var macd = TA.MACD ((records) // इस प्रकार केवल K पंक्ति के डेटा को पारित किया जाता है, कोई संकेतक पैरामीटर नहीं, संकेतक पैरामीटर का उपयोग डिफ़ॉल्ट मान है, अन्य संकेतक फ़ंक्शन भी समानार्थी हैं

  此时macd这个变量是一个二维数组（不了解概念可以百度），二维数组简单说就是一个数组它的每个元素也是一个数组。
  问：为什么macd指标数据是个二维数组呢？
  答：因为macd指标是由两条线（dif线，dea线）和一组量柱组成（macd量柱，其实这个量柱数据也可以看成是一条线）。所以macd变量可以拆分为：

var dif = macd[0] var dea = macd[1] var macdColumn = macd[2] ` यहाँ एक तैयार शिक्षण उदाहरण है, और दिलचस्प अध्ययनःhttps://www.fmz.com/strategy/151972

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